중환자실 인공지능의 미래

헬스케어 분야에도 인공지능을 적용하는 것은 다른 산업과 마찬가지로 폭넓게 논의되고 적용되고 있습니다. AI는 이미 진단 분야에서 정확한 업무를 완수한 만큼 앞으로 의학 분야에서도 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 그러나 시간이 지남에 따라 환자의 상태를 조사하고 치료 권장 사항을 계산하도록 AI를 훈련시키는 데는 몇 가지 어려움이 있습니다.

이 기술은 어떻게 광범위한 데이터를 활용하나요?

중환자실에서는 다양한 데이터가 24시간 내내 수집됩니다. 환자들은 지속적인 의료 모니터링을 받고 있습니다. 이는 의사가 이러한 규칙에 따른 관찰을 바탕으로 도출한 결론입니다.

대부분의 경우 중환자실에서 최상의 진료를 제공하기 위해 고려해야 할 매개변수를 이해하게 됩니다. 여기에서 컴퓨터를 사용하면 더 많은 매개변수를 캡처할 수 있으므로 놀라운 일을 할 수 있습니다.

컴퓨터가 어떻게 계획 대리인이 될 수 있습니까?

예를 들어, 많은 수의 이미지를 종양이 보이는 이미지와 보이지 않는 이미지로 나누는 대신 시간에 따른 변화의 진행, 발달에 대해 설명합니다. 특정 환자가 겪었을 수도 있습니다. 수학적으로 이것은 완전히 다른 것입니다. 이에 대한 의학계의 연구는 거의 없습니다.

여기서 컴퓨터는 에이전트 역할을 하며 독립적인 결정을 내릴 수 있습니다. 컴퓨터는 환자가 건강할 때만 '보상'을 받고, 환자의 상태가 악화되면 '처벌'한다. 또한 컴퓨터는 적시에 조치를 취함으로써 가상 "보상"을 늘리도록 프로그래밍되었습니다. 결과적으로 대량의 의료 데이터를 사용하여 자동으로 전략을 결정할 수 있으며 성공률도 높은 경우가 많습니다.

AI vs. HUMANITY

이러한 맥락에서 AI의 잠재력을 이해하는 것은 판도를 바꾸는 것입니다. 예를 들어, 패혈증은 중환자의학 분야에서 가장 흔한 사망 원인 중 하나이며, 조기 발견과 치료가 환자의 생존에 매우 중요하기 때문에 의사와 병원에 큰 어려움을 안겨줍니다.

지금까지 이 분야에서는 의학적 혁신이 거의 없었기 때문에 새로운 치료법과 접근법을 찾는 것이 더욱 시급했습니다. 이러한 이유로 인공지능이 의료 개선에 어느 정도 기여할 수 있는지 조사하는 것은 특히 흥미롭습니다.

인간의 의사결정이 아닌 인공지능 전략을 사용했기 때문에 치료율이 상당히 높아 인공지능이 인간의 능력을 넘어섰다고 할 수 있습니다. 예를 들어, 연구에 따르면 90일 사망률이 3%에서 약 88%로 급증했습니다.

인공지능은 정확도가 높을 가능성이 있지만 컴퓨터에만 전적으로 의존할 수는 없습니다. 대신 AI는 침대 옆에서 추가 장치로 작동할 수 있습니다. 의료 전문가는 이 정보를 참조하여 자신의 평가를 AI 권장 사항 및 관찰과 비교할 수 있습니다.

피할 수 없는 법적 문제

가장 먼저 떠오르는 질문은 아마도 인공지능이 저지른 실수는 책임을 져야 한다는 점일 것입니다. 그러나 반대의 문제도 있습니다. AI가 옳은 결정을 내렸는데 인간이 다른 치료법을 선택해 결과적으로 환자가 피해를 입는다면 어떨까?”라며 의사들이 방대한 데이터와 경험을 갖고 있어 불신을 품고 있다고 비난받을 수 있는가 하는 의문이 제기된다. . 인공지능.

연구 프로젝트에 따르면 인공지능은 오늘날의 기술로 이미 임상에 성공적으로 적용될 수 있으며, 명확한 법적 규칙은 불가피합니다.

위 내용은 중환자실 인공지능의 미래의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!