글: Bryce Beamer
현재 디지털 시대의 가장 낙관적인 발전 중 하나는 인공 지능(AI)과 사물 인터넷(IoT)을 적용하여 의료 결과를 개선하는 것입니다. 저전력 감지, 에지 계산, 무선 통신 시스템을 비롯한 하드웨어 기술의 개선으로 이러한 발전이 가능해졌습니다. 연결된 건강 제품이 바로 이처럼 변화하는 의료 환경의 선두에 있습니다.
하드웨어에 내장된 복잡한 메커니즘은 더 나은 환자 결과를 실현하지만, 빠르게 성장하는 이 산업의 이해 관계자가 피해야 할 잠재적인 함정도 있습니다.
의료 분야에서 AI 사용 – 의료 영상, 진단 및 예방
AI는 몇 년 전만 해도 상상할 수 없었던 의료 솔루션을 제시합니다. 발전의 한 가지 방법은 복잡한 생물학적 데이터를 모델링하고 이해하는 기계 학습 알고리즘을 통해서입니다. 의료 영상(MR, CT, 초음파 포함) 분야에서 AI는 영상 정확도를 향상하고, 획득을 간소화하고, 이상 징후를 강조하는 데 도움을 줄 수 있는 기회를 제공합니다.
영상 촬영 외에도 AI는 질병 예측, 상태 진단, 맞춤형 치료, 새로운 약물 화학 발견에 도움이 될 수 있습니다. 많은 전문가들은 의료 시설 운영 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하고, 환자와 서비스 제공자의 신체적, 정신적 건강을 향상시킬 수 있는 기회를 접하고 있습니다.
아마도 의료 분야에서 AI를 사용할 수 있는 가장 큰 기회는 향상된 예방적 치료와 조기 개입을 통해서일 것입니다. 이와 같은 예방적 치료로의 전환을 가능하게 하려면 의료 시설과 인프라에 과부하를 주지 않으면서 환자를 더 정기적으로 모니터링해야 합니다. 이를 실현하는 한 가지 방법은 해당 기능을 병원에서 가정으로 이전하는 것입니다.
사물 인터넷: 의료용 웨어러블이 진단 기능을 빠르게 확장
의료용 웨어러블이라고도 하는 가정용 IoT 의료 기기는 더욱 지속 가능한 의료 미래를 위한 열쇠입니다. 저전력 모바일 상태 모니터링은 모바일 및 웨어러블 기기용으로 설계된 기존 전자 하드웨어를 활용합니다. 저전력 감지 및 데이터 처리 기능이 내장된 보완적인 IoT 의료 기기 네트워크를 구축하면 예방적 치료 추진에 도움이 될 수 있는 광범위한 생체 인식 데이터를 캡처하는 데 도움이 됩니다. 기존 센서 시스템은 심전도, 혈당, 혈압, 광학 심박수, 신체 움직임, 산소 포화도, 호흡수를 측정하며, 모두 건강에 대한 포괄적인 그림을 구축하는 데 유용한 지표입니다.
Wi-Fi 및 블루투스는 이러한 기기에서 의료 서비스 제공자에게 데이터 전송을 촉진하여 분석 및 의사 결정을 위한 실시간 환자 데이터가 확보되도록 합니다. 이처럼 효율성이 향상되면 조기 개입이 가능해지고 치료 준수 및 재활을 위한 원격 환자 모니터링이 지원되어 병원 방문이 줄어들고 의료 접근성이 향상됩니다.
보완적인 의료 기술, AI와 IoT
AI와 IoT를 함께 사용하면 환자의 일반 환경에서 정확한 생체 인식 데이터를 수집하는 동시에 많은 사람에게 배포할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅 및 데이터 필터링은 중앙 컴퓨팅 수요와 수동 개입을 줄이는 데 도움이 됩니다.
의료 분야에서 AI와 IoT를 추가로 구현하면 의사는 생물학적 시스템과 환자의 평소 환경에서 수집된 대규모 데이터 집합 간의 복잡한 상호 작용을 더 효과적으로 이해할 수 있습니다. 많은 기술 기업에서 이러한 대규모 데이터 집합이 미래 건강 혁신의 핵심이 될 것임을 인지하고 있습니다.
의료 분야에 AI 및 IoT를 도입하는 것을 가로막는 장벽
AI와 IoT는 의료에 혁신적인 영향을 미칠 것이 분명하지만, 의료 데이터 보안을 포함한 몇 가지 잠재적인 함정으로 인해 둘의 잠재력이 제한될 수 있습니다.
데이터 보안과 IoT 의료 기기
의료 데이터 개인 정보 보호 및 보안은 여전히 가장 중요한 문제로 남아 있습니다. 클라우드에서 기기와 의료 데이터의 상호 연결성이 증가하면서 시스템이 사이버 위협이나 데이터 노출에 취약해졌습니다. 이해 관계자는 혁신을 가능하게 하는 데이터 수집 및 공유 경로를 정의하는 동시에 환자 데이터를 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 조치가 마련되어 있는지 확인해야 합니다.
가정 측정 시의 데이터 신뢰성
이러한 기술을 성공적으로 적용하려면 신뢰할 수 있는 고품질 데이터가 필요합니다. 데이터가 부정확하거나 불완전하면 예측 또는 진단이 잘못될 수 있으며 잠재적으로 환자 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 가정용 의료용 웨어러블에서 수집된 고품질 데이터를 검증하고 합리적인 중복성과 안전 장치를 통합하여 환자의 건강을 보장할 방법을 찾아야 합니다.
감지 기술이 기존 의료 표준을 기반으로 발전했다는 점을 감안할 때, 이 기술을 가정에 도입하면 의료 전문가의 직접적인 감독이 불가능합니다. 이 문제를 해결하려면 직관적인 디자인과 능동적인 피드백 루프를 사용하여 환자에게 명확하고 안전한 지침을 제공해야 합니다.
새로운 기술에 소요되는 비용
의료 분야에서 AI와 IoT를 구현하려면 인프라와 교육에 상당한 투자가 필요합니다. 많은 의료 기관에는 이러한 기술을 채택할 재정적 능력이나 이를 효과적으로 사용할 수 있는 기술 전문 지식이 없을 수 있습니다. 의료 시스템은 이러한 기술을 대규모로 채택하는 데 적응하고 투자해야 합니다. IoT를 재정적으로 접근 가능하고 확장 가능하게 만드는 작업은 채택과 성공을 보장하는 데 필수적입니다.
더욱 연결되고 건강한 미래
의료 분야에서 AI와 IoT의 잠재력은 엄청나며 환자 모니터링, 진단 및 치료를 개선할 수 있는 기회를 제시합니다. 이 새로운 세상을 헤쳐 나가는 과정에서 환자 결과를 극대화하고 더 건강한 미래를 보장하는 것을 목표로 잠재적인 위험을 인식하고 완화하는 것이 중요합니다.
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