의료 분야에서 생성 AI의 9가지 용도

생성 인공 지능(AI)은 예를 들어 의사와 기타 의료 서비스 제공자에게 의료 데이터를 분석하고, 환자를 보다 정확하게 진단하고, 더 나은 맞춤형 치료 계획을 제공할 수 있는 도구를 제공함으로써 의료 분야를 변화시키는 힘이 될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

따라서 의료 기관에서는 생성 AI가 업계 전반에 가져올 수 있는 가능성을 이해하고 준비하는 것이 중요합니다.

다음은 의료 분야에서 생성 AI의 9가지 용도입니다.

진단 및 검사

의료 분야의 AI는 예측 분석과 결합되어 다양한 질병을 조기에 감지하고 진단하여 환자 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다. AI는 대규모 데이터 세트를 분석하고 시스템에 입력된 데이터를 기반으로 질병을 식별합니다. Generative AI를 사용하면 의사와 기타 의료 서비스 제공자가 보다 시기적절하고 정확한 진단을 내리고 환자를 위한 치료 계획을 더 빠르게 개발하여 더 나은 환자 결과를 얻을 수 있습니다.

맞춤형 의학

생성 AI 알고리즘은 대규모 의료 데이터 세트를 분석하여 패턴을 발견하고 결과를 예측하며 치료와 웰빙을 향상시킬 수 있습니다. 의료 서비스 제공자는 이러한 맞춤형 의학 기술을 사용하여 정보에 기반한 치료 계획을 맞춤화하고 환자에게 후속 치료를 제공하여 성공 가능성을 높일 수 있습니다. 생성 AI를 사용하면 의료 서비스 제공자는 이메일, 문자 등을 통해 환자와 더욱 쉽게 소통할 수 있습니다. 환자가 처방전 및/또는 치료 계획을 준수하도록 돕습니다. 환자에게 맞춤형 의약품을 제공하면 더 나은 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 전체 의료 비용도 줄일 수 있습니다.

등록 증가

의료 분야의 생성 AI는 유용한 정보와 적시 알림을 제공함으로써 특히 공개 등록 기간 동안 더 많은 사람들이 건강 보험에 등록하도록 장려할 수 있습니다. 예를 들어, 생성된 AI는 보험 계약자에게 필요한 정책 변경이나 필요한 조치에 대한 정보를 제공함으로써 보험 계약자의 참여를 높이고 적시에 취해야 하는 단계를 완료하도록 장려할 수 있습니다.

또한 생성 AI를 사용하면 보험 회사의 의료팀이 텍스트를 빠르게 생성할 수 있으므로 다양한 소비자 그룹에 맞는 다양한 버전의 정책을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 퇴직이 다가오는 직원에게는 어린 자녀가 있는 직원과는 다른 옵션이 필요합니다.

Drug Discovery

Generative AI 알고리즘은 임상 시험 및 기타 소스의 데이터를 분석하여 신약의 가능한 표적을 식별하고 어떤 화합물이 가장 효과적일 수 있는지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 신약 개발 속도를 높이고 새로운 치료법을 더 빠르고 저렴한 비용으로 출시할 수 있습니다.

비정형 의료 데이터를 해석하는 능력

전자 건강 기록, 의료 기록, 엑스레이, MRI 등의 의료 영상 등 비정형 의료 데이터는 분석 과정에서 공백이 생기므로 정형 형식으로 변환해야 합니다. Generative AI는 여러 소스의 비정형 데이터를 감지 및 분석하고 이를 구조화된 형식으로 변환하여 의료 서비스 제공자에게 포괄적인 통찰력을 제공하는 기능을 갖추고 있습니다.

예측 유지 관리

병원 및 기타 의료 기관에서는 생성 인공 지능을 사용하여 의료 장비가 고장날 가능성이 있는 시기를 예측하여 유지 관리 및 수리를 개선하고 장비 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

의료 로봇

병원에서는 AI 기반 의료 로봇을 사용하여 상처 봉합과 같은 수술 절차를 돕고 의료 데이터를 기반으로 수술 절차에 대한 통찰력을 제공합니다. 의료 기관은 생성 AI를 사용하여 로봇이 건강 상태를 해석하도록 훈련할 수 있습니다.

새로운 연구 아이디어 개발

의료 부문의 생성 AI는 아이디어 연구에도 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 질문을 하고 즉각적인 아이디어를 얻거나 원하는 주제를 입력하는 것만으로 아이디어를 생성함으로써 의료 분야에서 ChatGPT를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 "어떤 약물이 편두통을 치료할 가능성이 더 높나요?"라고 물을 수 있습니다.

의료 오류 방지

Generative AI는 문서 작업 중 오류를 수정하고 철자 오류를 자동으로 수정하여 전자 처방을 용이하게 하고 시스템에 올바른 데이터가 입력되도록 보장합니다.

제너레이티브 AI의 과제

의료 분야에서 제너레이티브 AI를 사용하면 많은 장점이 있지만 몇 가지 잠재적인 단점도 있습니다.

예를 들어 의료 분야의 생성 AI는 합성 이미지, 비디오, 오디오를 만드는 데 사용되지만, 생성된 콘텐츠와 실제 콘텐츠를 구별하기 어려운 경우가 많으며, 생성 AI는 실제 의료 데이터를 조작할 수 있기 때문에 윤리적 문제로 이어집니다.

또한 환자는 생성 AI 도구를 사용하여 질문하고 의사소통하며 자신의 건강 상태에 대해 자세히 알아봅니다. 이로 인해 생성된 AI 도구의 사용자는 생성된 정보의 정확성과 신뢰성을 확신해야 합니다. AI가 최신 데이터를 따라잡기가 어려울 수 있기 때문입니다. 환자에게 부정확한 정보를 제공하면 환자를 오도하고 건강을 해칠 수 있습니다.

의료 분야에서 생성 AI를 사용하면 민감한 환자 의료 데이터 보호 및 환자 개인 정보 보호에 대한 의문이 제기됩니다. 또한 누군가가 이 의료 데이터에 무단으로 접근하여 이를 오용할 가능성도 있습니다.

생성 AI 알고리즘은 편견과 차별에도 취약합니다. 특히 알고리즘이 데이터가 제공하는 모집단을 대표하지 않는 의료 데이터에 대해 훈련된 경우 더욱 그렇습니다. 이는 대상 집단에 대한 부정확한 진단 및/또는 치료 계획으로 이어질 수 있습니다.

또한 부적절하게 사용되면 생성된 AI 알고리즘이 부정확하거나 해로운 의학적 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 알고리즘에 지나치게 의존하는 의료 서비스 제공자는 스스로 판단을 내리지 못할 수도 있습니다.

이미지, 텍스트, 오디오 등을 생성하는 기능으로 인해 의료 분야에서 생성 AI의 사용이 계속 증가하여 환자와 의료 서비스 제공자가 의료 서비스를 보는 방식이 변화할 것입니다.

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