인공지능이 의료산업을 구할 수 있을까?

인공 지능은 환자 치료의 중요한 영역을 해결하여 의료 생태계에 혁명을 일으킬 것입니다. 진단 및 위험 평가부터 치료 절차 선택에 이르기까지 의료 기관에서는 환자에게 보다 효과적이고 정확한 개입을 제공하기 위해 인공 지능을 배포할 수 있는 많은 기회가 있습니다.

인공 지능에는 고유한 장점과 과제가 있습니다

의료 기관에서는 인공 지능을 사용하여 환자 건강 데이터를 수집 및 분석하여 위험을 사전에 식별 및 예방하고 예방 치료 격차를 줄이는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 임상적, 유전적, 행동적, 환경적 요인이 인구 집단에 어떻게 영향을 미치는지 이해합니다.

인공지능은 획기적인 혁신을 통해 의료, 소매, 제조, 여행을 포함한 많은 산업을 빠르게 변화시키고 있습니다. 지난 몇 년 동안 의료 산업은 치료, 질병 분석 및 환자 만족도 향상에 있어 많은 혁신을 이루었습니다.

기술은 의사가 환자를 치료하는 방식을 크게 변화시켰습니다. 인공지능 분야에서는 이미 의료 분야에 그 이점을 제공하기 위해 많은 작업이 진행되고 있습니다. 그러나 이러한 이점 외에도 인공지능은 의료 분야에서 많은 과제에 직면해 있습니다.

의료 산업에서 인공 지능의 이점

의료 기관에서는 직원이 인공 지능 시스템을 사용할 수 있도록 다양한 부서에 교육 과정을 제공해야 합니다.

의료 산업에서 AI가 직면한 과제를 조사하기 전에 업계에서 성공적인 AI 사용 사례를 살펴보겠습니다.

인공 지능 알고리즘은 개인의 현재 건강 상태를 분석하고 그들이 앞으로 겪을 수 있는 고통을 예측할 수 있습니다. 미래에 어떤 질병이든지. 따라서 환자는 자신의 생명과 고통을 구할 수 있는 예방 조치를 취할 수 있습니다.

딥러닝 기술을 사용하여 병원은 암과 같은 심각한 질병의 원인, 증상, 영향에 대한 연구를 연구하고 발표할 수 있습니다.

헬스케어 산업에서 AI의 세 번째 활용 사례는 의료 솔루션입니다. EMR은 의료 산업에서 널리 사용되는 솔루션입니다. 환자의 임상 데이터를 안전하게 저장하고 응급 상황 발생 시 환자 기록에 즉시 액세스할 수 있습니다. 헬스케어 산업의 네 번째 AI 활용 사례는 원격의료 활용이다.

의료 산업에서 인공 지능의 과제

인공 지능은 많은 이점을 제공하지만 훈련된 인력 부족, 편견, 데이터 부족, 시스템 오류 등 몇 가지 과제도 있습니다.

AI 알고리즘은 더 나은 성능을 발휘하도록 훈련하기 위해 많은 양의 데이터를 기대합니다. 인공 지능 시스템은 먼저 대량의 데이터 또는 신중하게 선별된 데이터로 훈련된 다음 모든 애플리케이션 도메인에 배포됩니다. AI 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 충분하지 않으면 시스템은 예상한 결과를 제공하지 않습니다.

특정 애플리케이션에서는 교육의 폭과 깊이를 갖춘 강력하게 선별된 데이터 세트가 필수적이지만 개인 정보 보호 문제, 기록 식별 문제 및 규제 문제로 인해 액세스하기 어렵습니다.

또 다른 큰 과제는 의료 솔루션 구축에 있습니다. 전문가들이 진료소나 병원에서 구현 시 정확한 결과를 제공할 수 있는 인공지능 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 병원에서 AI를 활용하는 의사들이 공유한 피드백은 다소 실망스러웠습니다. 의사와 환자 간 의사소통을 위해 강제로 화면을 사용하는 것은 의사와 환자의 관계를 붕괴시켰습니다.

위 내용은 인공지능이 의료산업을 구할 수 있을까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!