인공 지능(AI)을 통한 임상 의사 결정 강화
인공 지능은 방사선학에 상당한 기대를 걸고 있으며, 현재 여러 면에서 의료 분야를 변화시키기 시작했습니다. 증가하는 엄청나게 복잡한 데이터의 요구와 방사선 전문의 수 사이의 격차를 해소하는 것부터 복잡한 AI 알고리즘을 통해 데이터 해석을 단순화하여 분석 프로세스를 개선하는 것까지. AI는 방사선 전문의와 임상의의 개별적인 지식과 결합될 때 의료 산업에 엄청난 잠재력을 제공하는 가치 있는 도구입니다.정보에 입각한 의사 결정, 통합 진단, 디지털 트윈과 같은 주요 AI 트렌드는 방사선학이 의료의 디지털 전환에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 방사선 전문의와 임상의가 각 환자에 대한 정확한 결론을 내릴 수 있도록 어떻게 지원하는지에 매우 초점을 맞추고 있습니다. 인공 지능은 의료 산업의 여러 측면을 변화시킬 수 있는 막대한 잠재력을 가지고 있으며 두려워할 대상이 아니라 포용해야 할 대상입니다. 보고서 제목 “신약 발굴 시장의 인공 지능”; 발표:UnivDatos Market Insights.중국은 지난 몇 년 동안 미국 생명 공학 회사에 대한 주요 투자자였습니다. 이러한 투자는 2018년 1억 2,550만 달러에 불과했던 것에 비해 2019년에는 미국 기반 생명 공학 및 제약 회사에 14억 달러로 크게 증가했습니다.
AI가 영상 분야에서 어떻게 획기적인 발전을 이룰 수 있을까?
방사선학의 세계는 인공 지능 설계에 대한 접근 방식을 바꿨습니다. 이제 과제는 AI 통합을 통해 영상 분야의 비효율성을 줄일 수 있는 기회를 식별하는 것입니다. 현재 사용 가능한 절차와 프로세스를 기반으로 AI가 의료 영상 진료를 개선할 수 있는 영역에 대한 분석입니다.
- 탐지 및 우선 순위 지정: 탐지는 의료 분야의 인공 지능을 위한 대표적인 사례이지만, 첨단 기술이 스크리닝 검사로 활용할 수 있는 것은 더 많습니다. 전산화된 탐지를 통해 방사선 전문의는 우선 순위를 이해하여 영상을 검사하여 보고 속도를 높이고 환자 결과를 향상시킵니다. 복구 서비스가 추가되면 AI는 비정상적이거나 어려운 사례를 발견할 때 평가를 위해 폴더에서 병렬 이미지를 가져옵니다.
- 분할: 영상 연구에서 관심 영역을 분리하는 작업은 여전히 노동 집약적이며 일관성이 없습니다. 딥 러닝은 이러한 부적절성을 해결할 수 있는 가장 큰 잠재력을 보여줍니다. 복잡한 데이터 표현을 학습하는 능력을 감안할 때, AI는 판독자 간 가변성과 같은 원치 않는 변동을 감지하여 딥 러닝 과정에 도움을 줄 수 있으므로 광범위한 임상 조건 및 매개변수에 적용할 수 있습니다.
- 모니터링 및 등록: 종양의 발생을 모니터링하려면 여러 이미지를 비교하여 영상 등록을 통해 진행 상황을 추적해야 합니다. 개체 크기, 모양 및 공동의 중간 정도의 큰 변화와 같이 인간이 직접 식별할 수 있는 특성 변화가 있는 반면, 그렇지 않은 것도 있습니다. 여기에는 객체 내부의 미세한 일관성 및 이질성 변화가 포함될 수 있습니다. 열등한 영상 등록, 많은 객체의 생성 및 시간 경과에 따른 생리적 변화는 모두 더 어려운 변화 분석에 기여합니다. 이것이 AI가 세그먼트의 상세 분석을 위해 이미지 품질을 향상시키는 데 도움이 되는 부분입니다.
- 영상 획득: 방사선학에서 의료 의사 결정의 정확성은 이미지에 포함된 정보의 풍부함에 달려 있습니다. AI 기술은 고품질 이미지 획득의 과제를 해결하도록 균형을 이루고 있습니다. 첫 번째는 영상 프로토콜과 양식의 차이입니다. 영상 획득 하드웨어와 영상 재구성 소프트웨어의 발전 사이에는 간극이 있으며, AI 방법으로 양을 억제하고 전체적인 품질을 개선하여 잠재적으로 해결할 수 있습니다.
AI 기반 영상 워크플로우는 어떤 모습일까요?
인공 지능은 의료 부서의 전체 방사선학 및 영상 전망을 변화시키는 데 기여했습니다. 또한 프로세스에 디지털화 요소를 도입하여 더 빠른 진단과 개선된 효율성을 통해 더 나은 치료에 크게 기여하고 있습니다. AI 기반 애플리케이션은 영상 워크플로우 프로세스의 모든 단계를 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 아래 언급된 단계는 AI 기반 영상 네트워크를 구축하는 과정에 대한 간략한 설명입니다.
- 주문/일정:체계적인 워크플로우를 위해 환자와 의사 간의 AI 기반 연결을 구축하는 것이 이 프로세스의 첫 번째 단계입니다.
- 준비 및 획득:AI 기반 표준화, 정확한 환자 위치 지정 및 절차 계획과 필요한 장비 획득이 이 프로세스의 두 번째 단계입니다.
- 후처리/정량화:AI 기반 자동 병변 채점 및 자동 측정이 환자 상태를 결정하는 데 도움이 되는 후처리 결과입니다. 이것이 영상 워크플로우의 세 번째 단계입니다.
- 해석/보고서 생성:AI 기반 자동 강조 표시, 해부학 및 이상 현상 특성화 및 정량화는 환자의 이상을 식별하는 데 도움이 되므로 프로세스에서 가장 중요한 부분입니다. 이것이 워크플로우의 마지막 단계입니다.
AI가 의료 분야의 필수적인 부분이 되다
2018년 방사선학에 발표된 연구에서 AI는 98%의 정확도로 진단보다 6년 먼저 뇌 스캔에서 알츠하이머병을 감지할 수 있었습니다. 방사선 전문의는 뇌의 포도당 수치 부족을 찾아 알츠하이머병을 식별하기 위해 뇌 스캔을 사용했습니다. 그러나 이 질병은 서서히 진행되는 장애이므로 포도당의 변화는 매우 미미하고 육안으로 발견하기 어렵습니다.이러한 사례는 의료 영상 분야에서 AI의 필요성을 확인했으며, 의료 영상 분야에서 없어서는 안 될 부분이 되었습니다. 의료는 세계에서 가장 획기적인 분야 중 하나이며, 방사선학은 새로운 AI 기반 솔루션에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 각 개선 사항은 일상 생활에 구현되는 만큼만 효과적입니다. 의료의 경우, 새로운 솔루션이 의료 워크플로우에 통합되어야 하며 경제적으로 실행 가능해야 합니다. 솔루션이 임상 워크플로우에 원활하게 통합되도록 하려면 의료 전문가가 새로운 개발의 시작부터 임상 협업을 통해 긴밀히 협력해야 합니다.
저자: Neha Saxena
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