인공지능(AI)을 활용한 임상 의사 결정 강화
인공지능은 방사선학 분야에서 상당한 가능성을 보여주고 있으며 이미 여러 면에서 의료를 변화시키기 시작했습니다. 끊임없이 증가하고 엄청나게 복잡한 데이터의 요구와 방사선 전문의 수 사이의 간극을 해소하는 것부터 복잡한 AI 알고리즘을 통해 데이터 해석을 단순화하여 분석 프로세스를 개선하는 것에 이르기까지 AI는 방사선 전문의와 임상의의 개별적인 지식과 결합될 때 의료 산업에 엄청난 전망을 제공하는 귀중한 도구입니다. 정보에 입각한 의사 결정, 통합 진단 및 디지털 트윈과 같은 주요 AI 트렌드는 방사선학이 의료의 디지털 전환에서 중요한 역할을 수행하는 방법과 방사선 전문의와 임상의가 각 환자에 대해 정확한 결론을 내릴 수 있도록 지원하는 방법에 매우 중점을 둡니다. 인공 지능은 의료 산업의 여러 측면을 변화시킬 수 있는 막대한 잠재력을 가지고 있으며 두려워할 대상이 아니라 포용해야 할 대상입니다. UnivDatos Market Insights에서 발행한 "약물 발견 시장의 인공 지능"이라는 제목의 보고서에 따르면, 중국은 지난 몇 년 동안 미국 내 생명 공학 회사에 대한 주요 투자국이었습니다. 이러한 투자는 2019년에 크게 증가하여 2018년의 1억 2,550만 달러에 비해 미국 기반 생명 공학 및 제약 회사에 14억 달러가 투자되었습니다.
AI가 영상 분야에서 어떻게 획기적인 발전을 이룰 수 있을까요?
방사선학 분야는 인공 지능 설계에 대한 접근 방식이 변화했습니다. 이제 문제는 AI 통합을 통해 영상 분야의 비효율성을 줄일 수 있는 기회를 식별하는 것입니다. 현재 사용 가능한 절차 및 프로세스를 기반으로 AI가 의료 영상의 실제 적용을 개선할 수 있는 영역에 대한 분석이 있습니다.
- 탐지 및 우선 순위 지정: 탐지는 의료 분야에서 인공 지능의 대표적인 예이지만 첨단 기술이 스크리닝 테스트로 추가할 수 있는 기능이 훨씬 더 많습니다. 컴퓨터를 이용한 탐지를 통해 방사선 전문의는 우선 순위 이해를 기반으로 이미지를 검사하여 보고 속도를 높이고 환자 결과를 개선합니다. 복구 서비스를 추가하면 AI는 비정상적이거나 어려운 사례가 발생할 때 평가를 위해 폴더에서 유사한 이미지를 가져옵니다.
- 분할: 영상 연구에서 관심 영역을 분리하는 작업은 여전히 노동 집약적인 작업이며 일관성이 없습니다. 딥 러닝은 이러한 결함을 해결할 수 있는 가장 큰 잠재력을 보여줍니다. 복잡한 데이터 표현을 학습하는 능력에 비추어 볼 때 AI는 판독자 간의 변동성과 같은 원치 않는 변동을 감지하여 딥 러닝 프로세스를 지원하고 광범위한 임상 조건 및 매개변수에 적용할 수 있습니다.
- 모니터링 및 등록: 종양의 발달을 모니터링하려면 이미지 등록을 통해 진행 상황을 추적하기 위해 여러 이미지를 비교해야 합니다. 물체의 크기 모양과 공동화의 적당히 큰 변동과 같이 일부 변화 특성은 사람이 직접 식별할 수 있지만 다른 특성은 그렇지 않습니다. 여기에는 물체 내부의 일관성 및 이질성의 미묘한 변동이 포함될 수 있습니다. 열등한 이미지 등록, 수많은 물체 생성 및 시간 경과에 따른 생리적 변화는 모두 변화 분석을 더욱 어렵게 만듭니다. 바로 여기서 AI가 세그먼트의 상세 분석을 위해 이미지 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
- 이미지 획득: 방사선학에서 의료 의사 결정의 정확성은 이미지에 포함된 정보의 풍부함에 따라 달라집니다. AI 기술은 고품질 이미지 획득의 문제점을 해결하는 데 도움이 되도록 균형을 이루고 있습니다. 첫 번째는 이미징 프로토콜과 방식의 차이입니다. 이미지 획득 하드웨어와 이미지 재구성 소프트웨어의 발전에는 차이가 있으며, AI 방법이 양을 억제하고 전반적인 품질을 개선함으로써 잠재적으로 해결할 수 있는 격차가 있습니다.
AI 기반 이미징 워크플로는 어떻게 보일까요?
인공 지능은 의료 부문의 전체 방사선학 및 영상 전망을 변화시키는 데 도움이 되었습니다. 또한 이 과정에 디지털화 요소를 도입하여 빠른 진단과 향상된 효율성을 통해 더 나은 치료에 크게 기여하고 있습니다. AI 기반 애플리케이션은 이미징 워크플로 프로세스의 모든 단계를 개선할 수 있는 잠재력이 있습니다. 아래에 언급된 단계는 AI 기반 이미징 네트워크 구축 프로세스를 엿볼 수 있는 단계입니다.
- 주문/일정: 체계적인 워크플로를 위해 환자와 의사 간에 AI 기반 연결을 설정하는 것이 프로세스의 첫 번째 단계입니다.
- 준비 및 획득: AI 기반 표준화, 정확한 환자 위치 지정 및 절차 계획과 필요한 장비 획득이 프로세스의 두 번째 단계입니다.
- 사후 처리/정량화: AI 기반 자동 병변 점수 매기기 및 자동 측정은 환자 상태를 결정하는 데 도움이 되는 사후 처리 결과입니다. 이는 이미징 워크플로 프로세스의 세 번째 단계입니다.
- 해석/보고서 생성: AI 기반 자동 강조 표시, 특성 분석 및 해부학 및 이상 정량화는 환자의 불규칙성을 식별하는 데 도움이 되므로 프로세스에서 가장 중요한 부분입니다. 이것이 워크플로의 마지막 단계입니다.
의료의 필수적인 부분이 되어가는 AI
2018년 Radiology에 발표된 연구에 따르면 AI는 뇌 스캔에서 진단 6년 전에 알츠하이머병을 98% 정확도로 감지할 수 있었습니다. 방사선 전문의는 뇌 스캔을 활용하여 뇌의 포도당 수치 부족을 찾아 알츠하이머병을 식별했습니다. 그러나 이 질병은 느린 진행성 질환이므로 포도당의 변화는 매우 희미하고 육안으로 발견하기 어렵습니다. 이러한 사례는 의료 영상 분야에서 AI의 필요성을 확인했으며 AI를 필수적인 부분으로 만들었습니다. 의료는 세계에서 획기적인 분야 중 하나이며 방사선학은 새로운 AI 기반 솔루션에 대한 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 각 개선 사항은 일상적인 루틴에 구현하는 것만큼만 좋습니다. 의료의 경우 새로운 솔루션을 의료 워크플로에 통합하고 경제적으로 실행 가능해야 함을 의미합니다. 솔루션이 임상 워크플로에 원활하게 통합되도록 하려면 의료 전문가는 새로운 개발의 시작부터 임상 협력을 통해 긴밀히 협력해야 합니다.
작성자: Neha Saxena
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