기계 학습은 생명을 구하는 기술이 되십시오

최근 인공 지능의 혁신은 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 자율 주행 자동차에서 이미지 인식, 챗봇에 이르기까지 인공 지능과 그 접근 방식은 가능한 모든 산업을 변화시켰습니다. 이러한 스마트 기술의 효과 및 효율성에 관한 한 일반 대중에게 깊은 인상을 심어주지 못한 것은 놀라운 일이 아닙니다.

예측 정리에 기반한 기계 학습은 아마도 오늘날 모든 산업에 도움이 될 것입니다. 그렇다면 의료는 왜 안 될까요? 아는 사람은 많지 않겠지만 기계 학습은 의료 영상, MRI, 병리학, 맞춤 치료 식별, 약물 수정, 방사선학 및 전자 건강 기록 유지에 몇 가지 중요한 기여를 했습니다.

보고서에 따르면 의료 진단 오류는 사망의 약 10%에 기여합니다. 소비자가 구매하거나 감염, 상태 및 질병을 감지하기 위해 실험실 환경에서 사용하는 IVD(In Vitro Medical Diagnostics)에 속합니다. 이러한 진단 오류는 사람의 오류가 아닐 수 있지만 건강 정보 기술 통합의 비효율, 의료 업무 시스템의 부족으로 인해 잘못된 진단, 연구 개발(R&D) 간의 의사 소통 장벽이 발생합니다. 의사 및 진료소; 환자; 간병인; 등

참고: 기계 학습과 그 혁신적 가능성에 대해 알아보기

최첨단 기계 학습 애플리케이션

의료 분야에서 기계 학습은 NLP(자연어 처리), 안면 인식, 딥 러닝 및 컴퓨터 지원 진단을 사용하여 더 나은 치료를 지원하는 혁신적인 도구를 사용할 수 있는 좋은 기회입니다.

아래 목록은 더 나은 의사 결정, 연구/임상 시험의 효율성 향상, 양질의 의료를 촉진하는 몇 가지 AI 기계 학습 진단 애플리케이션입니다.

• 향상된 진단 –

질병 식별 및 진단은 의학에서 기계 학습의 최전선입니다. ML은 특히 뇌 기반 질병 및 가장 무서운 암을 치료하기 위한 분야에서 일하고 있습니다. 여러 보고서에 따르면 암을 치료하기 위한 800개 이상의 의약품과 백신이 이미 시험 중에 있습니다. 그리고 예측 분석을 사용하여 뇌 질환을 진단하고 치료를 제공하는 데 도움이 되는 수요가 많습니다.

• 종양학 –

딥 러닝을 통해 암 조기 발견의 문을 열었습니다. 전 세계적으로 두 번째로 큰 사망 원인으로 간주되기 때문입니다. 다행스럽게도 딥 러닝 소프트웨어는 적시에 조치를 취할 수 있도록 초기 단계에서 전문가와 비교하여 정확하게 진단하는 능력을 보여주었습니다.

참고: 개발자에게 축복이 되는 최고의 기계 학습 도구

• 효과적인 맞춤형 치료 –

환자의 데이터와 예측 분석이 결합되어 환자에게 개인화된 약물 및 효과적인 치료를 제공하는 데 도움이 되는 가장 인기 있는 연구 분야입니다. 의사가 지배하는 영역은 더 제한된 진단 세트의 도움을 받습니다. 치료 결정의 변화를 주도하고 치료 옵션 선택을 최적화하기 위해. 가까운 장래에 우리는 모바일 앱, 무제한 건강 측정 및 정밀한 건강 문제 모니터링이 가능한 바이오 센서의 사용이 증가하는 것을 보게 될 것입니다. 이를 통해 건강 관리 비용이 절감되고 환자가 처방전을 엄격히 준수하며 자동으로 개인의 건강도 최적화될 것입니다.

• 챗봇 –

AI 기반 챗봇은 음성 인식 기능을 통해 환자의 증상 패턴을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 데이터베이스에 저장된 사례의 증상을 비교할 수 있다고 합니다. 피드백에서는 사용자의 문제를 분석하고 적절한 제안과 조치를 제공합니다. 챗봇이 환자의 병력, 증상 및 상황 등에 대해 묻는 환자의 답변을 기반으로 합니다. 또한 진단과 함께 챗봇은 환자의 데이터를 웨어러블 장치와 통합하여 콜레스테롤 수치와 심박수 등을 모니터링합니다.

• MRI에서 향상된 뇌 이미지 데이터 품질 –

Brain Imaging 또는 Neuroimaging은 뇌 장애를 평가하고 적절한 기능을 보장하기 위해 수행됩니다. 뇌 영상은 뇌 질환을 진단하고 인간의 뇌와 관련된 연구를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이것이 뇌 영상의 많은 장점 중 일부에 불과하지만 MRI(자기 공명 영상)는 그 과정에서 큰 문제에 직면합니다. 데이터 품질의 저하가 발생하는데, MRI 촬영 중 환자가 머리를 움직이면 뇌 분석에 방해가 되고 잘못된 진단 결과가 나오게 됩니다. FIRMM과 같은 ML 지원 및 소프트웨어를 통해 뇌 관련 데이터를 실시간으로 모니터링하고 데이터 품질에 대한 지표를 제공합니다. Linux OS에서 개발되었으며 주로 Ubuntu 및 CentOS 플랫폼에서만 작동합니다.

• 로봇 수술 –

수술용 로봇의 경우 다빈치 로봇이 게임을 훔쳤습니다. 외과의가 로봇 팔다리를 휘두르면 미세한 디테일과 좁은 공간에서도 떨림 없이 수술을 수행할 수 있습니다. 모든 로봇 수술에 ML이 주입된 것은 아니지만 로봇 팔다리에서 수술된 신체까지의 거리를 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 인간 컨트롤러의 지시를 받을 때 로봇 팔다리의 지속적인 움직임과 움직임을 살핍니다.

• 특이한 질병 –

여러 희귀 질환을 치료하기 위해 머신 러닝은 임상 진단에 도움이 되는 안면 인식 소프트웨어를 주입합니다. 이러한 안면인식 소프트웨어나 딥러닝 소프트웨어를 통해 환자의 사진을 분석하고 안면분석이 뒤따른다. 그리고 딥 러닝은 희귀 유전병과 관련된 표현형을 감지합니다.

우리는 이러한 선구적인 응용 프로그램 중 몇 가지를 살펴보았지만 혁신 목록은 확실히 끝이 없습니다. 우리는 AI 기계 학습을 기반으로 현재 역동성의 간결한 그룹을 제공하고자 했습니다.

마무리 생각

의료에 대한 반응적 접근 방식은 오늘날 예측적 접근 방식에 맞춰져 있습니다. 이러한 스마트 기술을 통해 우리는 무제한의 가상 기회가 있다고 믿습니다. 전국의 많은 의료 기관에서 수많은 혁신을 이루고 있는 머신 러닝은 진정으로 의료 시스템에 힘을 실어주는 구세주처럼 보입니다.