'건강 관리를 비롯한 여러 삶의 영역에서 컴퓨터를 인수 할 준비가 되셨습니까?'라는 질문을 스스로에게 물어 봅시다. 미래의 시나리오를 이미지화하지 않고는이 질문에 직접 답하는 것이 불가능합니다. 우리가 시간 기계에 탑승하고 2030 년에 가까운 10-12 년을 여행하게하십시오. 당신이 왼팔에 심한 통증을 경험하고 있다고 가정하십시오 - 당신은 의사 또는 인위적으로 지능적인 기계로 진단하겠습니까?

의료 분야의 인공 지능 : 적응 형 인텔리전스

의사, 건강 관리 의사, 간호사, 간병인 및 기타 이해 관계자의 필요성을 제거하는 건강 관리의 인공 지능에 대한 아이디어는 훨씬 더 미묘합니다. 전문가들은 인공 지능에서 많은 가능성을보고이 기술이 향후 의사를 대체하는 것이 아니라 의사를 지원할 것이라고 믿습니다.

기술 전문가는 AI의 확장 된 기능을 통해 의료 업계와 환자의 요구를 충족시키는 데 항상 앞장서고 있습니다. 의사가 최상의 치료를 제공하는 데 도움이되는 그런 종류의 지능을 적응 지능이라고합니다.

건강 관리에서 기계 학습 및 AI의 신비화

기계 학습이란 무엇인지, AI는 나중에 의료 영역에서의 관련성을 이해하기 위해 더 깊이 파고 들자. 많은 사람들에게 '인공 지능'이라는 용어는 인간과 같은 로봇의 상상의 이미지를 그립니다. 그러나 AI는 로봇을 통해 사용량을 훨씬 뛰어 넘습니다. AI의 힘은 스마트 폰처럼 단순한 모든 장치를 통해 활용할 수 있습니다.

인공 지능은 인간 지능을 모방하는 프로그램을 개발하는 컴퓨터 과학입니다. 인텔리전스 수준은 데이터의 패턴 인식에서부터 문제 해결을위한 통찰력 확보에 이르기까지 다양합니다. AI 기능을 기반으로 한이 프로그램은 로봇, 스마트 폰 또는 기타 장치를 통해 구현 될 수 있습니다.

기계 학습은 AI와 동시에 사용되는 또 다른 용어입니다. 이 기술은 패턴을 식별하고 패턴을 탐지하여 많은 양의 데이터를 이해하는 데 도움이됩니다. 이 기술은 현재 Google에서 사용자의 과거 검색을 기반으로 한 용어를 제안하는 데 사용됩니다. Netflix조차도 기계 학습 알고리즘을 사용하여 내역 및 최신 동향을 기반으로 맞춤 제안을 제공합니다.

이 예제는 AI와 ML이 사용자의 요구를 충족시키는 데 어떻게 도움이되는지를 보여줍니다. 헬스 케어에서 인공 지능을 사용하는 경우도 비슷합니다. 즉, 헬스 케어 생태계에서 완벽한 균형을 유지할 수있는 도움의 손길을 제공합니다.

인공 지능의 도움의 손 : 건강 관리를위한 인공 지능 솔루션

의사 및 기타 의료 종사자를 포함한 의료 전문가는 환자의 많은 양의 정보를 처리해야하는 어려움에 직면 해 있습니다. 환자는 적절한 진단 방법을 사용하고 방문하는 환자마다 최상의 치료 계획을 선택해야한다는 압력을 끊임없이 받고 있습니다. 환자는 하루에 수백 명에 달할 수 있습니다.

예를 들어, MRI, CT 및 X 레이와 같은 이미징 기술을 사용하여 환자의 부상을 진단하는 방사선 의사의 경우를 생각해 봅시다. 방사선과 의사에게 다가오는 환자의 수가 많다는 것을 감안하면 전문가는 각 이미지 나 보고서를 연구 할 시간이 거의 없습니다. 방사선 전문의는 또한 환자의 병력 및 현재 상황을 연구하는 것과 관련된 개별적인 사례를 연구해야합니다.

방사선 의사의 문제는 짧은 시간에 너무 많은 데이터를 처리하는 것입니다. 이것은 인공 지능이 도울 수있는 곳입니다. 이러한 의료 영상을 스캔하는 기계를 프로그래밍하여 질병을 지적하는지 여부를 분석 할 수 있습니다. 현재 Stanford 연구원이 흉부 X 선 이미지에서 폐렴을 확인하기 위해 개발 한 기계 알고리즘이 있습니다.

그러나 이것이 방사선과 의사가 더 이상 필요하지 않다는 것을 의미하지는 않습니다. 인공 지능 및 기계 학습 기술은 생태계의 균형을 유지하는 데 도움의 손길을 제공하지만 의사 또는 의료 종사자를 대체하지는 않습니다. 의료용 인공 지능 솔루션은 의사의 삶을보다 쉽게 ​​만들고 환자의 경험을 향상시키는 데 목적이 있습니다. 이 적응 형 인텔리전스 기술은 의사가 확장 된 기능을 통해 환자를 지원하도록 돕고 있습니다.

'헬스 케어의 인공 지능'개념이 반드시 로봇의 이미지를 흰색 코트로 묘사하지는 않지만 관련 통계로 지원함으로써 의사의 작업 흐름을 확실하게 가속화합니다. 인공 지능 프로그램은 의사의 반복 작업을 줄임으로써 의사를 연구하는 데 더 많은 시간을줍니다. 의료 분야에서 인공 지능의 역할은 진화하고 의사의 개인 비서로서의 역할을 계속하지만 대체하지는 않습니다.