인도의 사용량 기반 보험의 성장

인공지능(AI)은 진단 및 치료 개선부터 환자 경험 향상, 비용 절감에 이르기까지 다양한 방식으로 의료 산업을 변화시키고 있습니다. AI의 가장 유망하고 혁신적인 분야 중 하나는 생성 AI입니다. 

Generative AI는 GAN(Generative Adversarial Network) 또는 LLM(Large Language Model)과 같은 딥 러닝 모델을 사용하여 광범위한 데이터로부터 학습하고 현실적이고 다양한 출력을 생성합니다.

Market.us의 보고서에 따르면, 글로벌 Gen-AI 헬스케어 시장 규모는 1.2년 2022억 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 8.9%로 성장해 2032년까지 22.7억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 

광범위한 초점을 고려할 때 이 신흥 기술은 전례 없는 방식으로 의료에 혁명을 일으킬 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 해결해야 할 몇 가지 과제와 위험도 내포하고 있습니다.

의료 분야에서 생성 AI를 적용하는 방법은 무엇입니까?

Generative AI는 다음과 같이 의료 분야에 많은 잠재적인 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

• 데이터 증대: 기업은 기존 데이터를 보강하고 다른 AI 모델의 성능과 정확성을 향상시킬 수 있는 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 더 많은 데이터와 다양성을 갖춘 진단 또는 예측 모델을 훈련하는 데 도움이 될 수 있는 합성 의료 이미지를 생성합니다. 

미국 의료 회사인 CloudMedX는 예측 분석을 사용하여 환자 결과를 개선하는 컴퓨팅 플랫폼입니다. AI를 사용하여 데이터를 수집하고 개인과 커뮤니티에 대한 전체적인 그림을 구축합니다. 단일 통합 데이터 플랫폼에는 운영, 임상 및 재무 기능이 포함되어 있어 의료 서비스 제공자가 필요한 모든 것을 한 곳에서 찾을 수 있습니다. 

회사의 예측 의료 모델은 질병 진행을 예측하고 결정 의료 데이터를 처리하고 위험 평가 점수를 제공함으로써 환자에게 합병증이 발생할 가능성이 있습니다. 

• 데이터 개인정보 보호: 의료 회사는 생성 AI를 사용하여 익명화된 데이터를 생성하여 환자와 서비스 제공자의 개인 정보와 보안을 보호할 수 있습니다. 예를 들어, 합성 환자 기록은 실제 환자의 신원이나 민감한 정보를 공개하지 않고 연구나 분석에 사용될 수 있습니다.

• 데이터 생성: 우리는 의료 문제에 대한 통찰력이나 솔루션을 제공할 수 있는 새로운 데이터나 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 미국에 본사를 둔 스타트업 Persado는 생성 AI를 사용하여 의료 커뮤니케이션 및 참여를 위한 개인화되고 설득력 있는 콘텐츠를 만듭니다. 그들의 디지털 솔루션, Persad PerScribed 및 Persado Motivation AI 플랫폼 의료 회사, 보험사 및 소매 진료소가 효과적인 캠페인을 수행하도록 도왔습니다. 

• 데이터 향상: 생성적 AI는 더 많은 세부 정보나 품질을 추가하여 기존 데이터나 콘텐츠를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 기술은 환자의 질문에 더 잘 응답하는 데 도움이 될 수 있습니다. Google DeepMind는 의료 쿼리에 응답할 수 있는 의료 데이터 세트에 대해 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)인 MedPaLM을 개발했습니다. 

음성 생체 인식을 통한 주변 임상 문서화 및 의사 결정 지원을 위한 고급 대화형 AI 기술 제공업체인 Nuance Communications 특수 주변 감지 하드웨어는 Open AI의 Chat GPT를 활용하여 고객 응답을 향상하고 관리 작업을 관리합니다. 

• 데이터 합성: Generative AI는 다양한 데이터나 콘텐츠 유형을 합성하여 포괄적이고 일관된 출력을 생성할 수 있습니다. AI 기반 기업 얼룩말 의료 비전 의료 전문가가 질병을 더 잘 감지할 수 있도록 돕기 위해 11개 이상의 알고리즘을 개발했습니다. HealthMammo 도구는 350,000개 이상의 유방 조영술 보고서에 대한 교육을 받았으며 방사선 전문의의 92%에 비해 87%의 성공률로 암을 발견합니다.

의료 분야에서 생성 AI의 과제와 위험은 무엇입니까?

생성적 AI는 여전히 다음과 같은 몇 가지 과제와 위험에 직면해 있는 진화하는 기술입니다.

• 품질 및 신뢰성: 생성적 AI는 사용자를 오도하거나 해를 끼칠 수 있는 부정확하거나 비현실적인 출력을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 진단이나 치료 결정에 영향을 미칠 수 있는 허위 의료 정보를 생성하거나, 윤리 기준을 위반할 수 있는 허위 의료 이미지를 생성할 수 있습니다.

• 규제 및 거버넌스: 의료 분야의 개발 및 사용에 대한 명확한 규칙이나 지침이 부족할 수 있습니다. 예를 들어 의료 환경의 책임성, 투명성, 설명 가능성, 공정성 및 안전에 대한 질문이 있을 수 있습니다.

• 윤리 및 신뢰: 인간의 접촉이 부족하다는 점을 고려할 때 생성 AI는 사용자의 신뢰와 수용에 영향을 미칠 수 있는 윤리적, 사회적 문제를 제기할 수 있습니다. 이를 활용한 디지털 제품은 최악의 경우 공중 보건에 영향을 미치는 유해하거나 공격적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

결론

제너레이티브 AI(Generative AI)는 의료 분야에 엄청난 가능성을 제공하는 빠르게 진화하는 도구 생태계입니다. 이는 전염병, 만성 질환, 직원 부족, 행정 부담 등 일부 의료 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 기술에는 신중하게 고려하고 관리해야 하는 고유한 과제와 위험도 따릅니다. 따라서 품질과 무결성을 손상시키지 않으면서 의료에 도움이 될 수 있는 신뢰할 수 있고 책임감 있는 생성 AI 시스템을 개발하는 것이 필수적입니다.

받은 편지함에 전달할 가치가있는 지식