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현재 인공지능 기술은 알고리즘과 소프트웨어를 통해 복잡한 의료 데이터를 분석하여 인간의 인지 능력을 모방합니다. 따라서 AI 알고리즘의 직접적인 입력 없이도 컴퓨터가 직접적인 예측을 할 수 있습니다.
이 분야의 혁신은 전 세계적으로 일어나고 있습니다. 프랑스의 과학자들은 "시계열 분석"이라는 기술을 사용하여 지난 10년간의 환자 입원 기록을 분석하고 있습니다. 이 연구는 연구자들이 입원 규칙을 파악하고 머신러닝을 활용하여 미래의 입원 규칙을 예측할 수 있는 알고리즘을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이러한 데이터는 결국 병원 관리자에게 제공되어 향후 15일 동안 필요한 의료진의 "대열"을 예측하고, 환자에게 더 많은 "대응" 서비스를 제공하고, 대기 시간을 단축하고, 의료진의 업무량을 가능한 한 합리적으로 조정하는 데 도움이 됩니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 신경계 질환이나 신경계 외상으로 인해 상실된 언어 및 의사소통 기능 등 기본적인 인간 경험을 회복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
키보드, 모니터 또는 마우스를 사용하지 않고 인간의 뇌와 컴퓨터 사이에 직접적인 인터페이스를 만드는 것은 근위축성 측색 경화증이나 뇌졸중을 앓는 환자의 삶의 질을 크게 향상시킬 것입니다.
또한, AI는 차세대 방사선 도구의 중요한 부분입니다. AI는 작은 침습적 생검 샘플이 아닌 "가상 생검"을 통해 전체 종양을 분석하는 데 도움을 줍니다. 방사선 의학 분야에 AI를 적용하면 영상 기반 알고리즘을 사용하여 종양의 특성을 표현할 수 있습니다.
약물 연구 개발에서 빅데이터를 활용하는 인공지능 시스템은 적합한 약물을 빠르고 정확하게 찾아내 선별할 수 있습니다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 인공지능은 약물의 활성, 안전성 및 부작용을 예측하고 질병에 가장 적합한 약물을 찾아낼 수 있습니다. 이 기술은 약물 개발 주기를 크게 단축하고, 신약 개발 비용을 절감하며, 신약 개발 성공률을 향상시킬 것입니다.
예를 들어, 누군가 암 진단을 받으면 지능형 약물 개발 시스템은 환자의 정상 세포와 종양을 이용하여 모델을 구축하고, 정상 세포에는 해를 끼치지 않으면서 암세포를 사멸시킬 수 있는 약물을 찾을 때까지 가능한 모든 약물을 시도합니다. 효과적인 약물이나 효과적인 약물의 조합을 찾지 못하면, 암을 치료할 수 있는 신약 개발을 시작합니다. 만약 해당 약물이 질병을 치료했지만 여전히 부작용이 있다면, 시스템은 그에 맞는 조정을 통해 부작용을 제거하려고 시도합니다.