데이터 과학과 인공지능을 기반으로 하는 의료 기술은 빠르게 실용적인 임상 실무 솔루션으로 발전하고 있습니다. 딥 러닝 알고리즘은 웨어러블, 스마트폰 및 기타 의료 기기에서 발견되는 모바일 모니터링 센서에서 생성되는 증가하는 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 현재 심방 세동, 간질 발작 및 저혈당의 식별 또는 조직 검사 또는 의료 영상을 기반으로 하는 질병 진단과 같은 비교적 제한된 수의 임상 실무 컨텍스트만이 AI 적용의 혜택을 받습니다
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환자들은 증강 의학의 도입을 기다려 왔는데, 증강 의학은 그들에게 더 많은 자율성과 더 개별화된 치료를 제공하기 때문이다. 그러나 그들은 임상 실무의 그러한 변화에 대비하지 못했기 때문에 의사들은 저항했다.
의료기술 소개
“의료 기술”이라는 용어는 의료진이 환자를 더 일찍 진단하고, 문제를 예방하고, 치료를 최적화하고, 덜 침습적인 옵션을 제공하고, 환자와 사회의 입원 기간을 단축하는 데 도움이 되는 다양한 기기를 지칭하는 데 자주 사용됩니다. 스마트폰, 웨어러블 기기, 센서, 통신 시스템이 등장하기 전에는 의료 기술이 주로 전통적인 의료 기기(예: 보철물, 스텐트, 임플란트)로 알려져 있었습니다. 그러나 작은 크기로 인공 지능(AI) 기반 도구(예: 애플리케이션)를 담을 수 있는 이러한 기기는 의학에 혁명을 일으켰습니다. 의료 기술은 많은 사실을 가지고 있지만 이론은 많지 않은 광범위한 애플리케이션을 가진 데이터 과학의 한 분야인 인공 지능(AI) 덕분에 혁명을 겪었습니다.
많은 사립 의과대학에서는 디지털 건강 정보 습득 및 활용을 업그레이드된 커리큘럼에 통합하거나, 이 분야의 교육 필요성으로 인해 의학 커리큘럼과 공학 커리큘럼을 결합하는 방식으로 증강 의학의 과제에 대비해 미래의 의료 리더들을 준비시키고 있습니다.
이 블로그는 의학 분야에서 데이터 과학과 AI의 최근 동향을 요약하고 AI 기반 의료 기술을 임상 실무에 이미 사용할 수 있는 두드러진 사용 사례를 제공하는 것을 목표로 합니다. 또한 임상 실무와 미래 의료 리더 교육 모두에서 증강 의학을 구현할 때 의료 제공자와 기관이 직면하는 어려움과 위험에 대한 관점을 제공합니다.
의학 분야의 인공지능(AI) 응용
심장병 위험
AI는 급성 관상 동맥 증후군 및 심부전과 같은 심혈관 질환의 위험을 예측하는 데 사용되었으며, 전자 환자 정보에 적용했을 때 기존 척도보다 더 우수했습니다. AI가 심장 질환 예측에 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보려면 최고의 데이터 과학 과정을 방문하여 동일한 프로젝트를 진행하세요.