의료 인공 지능 장점 단점

의료 인공 지능 장점 단점

의학에 인공 지능을 적용하면 연구 속도를 높이거나 임상의가 치료 또는 진단에 대한 의사 결정을 개선할 수 있도록 지원하여 의료 부문과 사회 전반에 이익을 줄 수 있는 사례가 많이 있습니다.

 

[의료 분야 AI의 장점]

1)질병의 조기 발견 및 진단 : 기계 학습 모델을 사용하여 환자의 증상을 관찰하고 특정 위험이 증가하면 의사에게 경고할 수 있습니다. 이 기술은 의료기기로부터 데이터를 수집해 보다 복잡한 상태를 찾아낼 수 있다.  

2)개인화된 치료 설계: AI 모델은 참고 자료를 학습하고 유지할 수 있으며 이는 실시간으로 개인화된 치료를 위한 큰 잠재력입니다. 의료 서비스는 환자에게 AI를 갖춘 가상 비서에 대한 24시간 액세스를 제공 할 수 있습니다 . 이 시스템은 환자의 병력, 선호도, 개인적 필요에 따라 질문에 답할 수 있습니다.  

3)임상 시험의 효율성: 기술 개발은 환자 결과에 할당된 의료 코드에 대한 더 빠른 검색을 제공함으로써 임상 시험 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다.  

4)개발 가속화: AI는 주로 두 가지 요인으로 인해 신약 개발 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 첫째, 약물 디자인을 개선하고 유망한 약물 조합을 찾을 수 있습니다. 또한 빅데이터가 생명과학 산업에 제기하는 많은 과제를 해결할 수 있습니다.  

5)진단 영상의 오류 감소: AI는 오늘날 의료 영상에서 이미 중요한 역할을 하고 있습니다. 방사선 전문의만큼 효과적이며 유방암이나 기타 질환의 초기 징후를 감지할 수 있습니다.

6)행정업무 지원

관리 작업에 소요되는 시간을 절약하면 의료 전문가가 환자 치료 및 업무의 기타 중요한 영역에 더 집중할 수 있습니다. AI가 도움을 줄 수 있는 작업에는 기록 유지, 스캔 분석, 데이터 입력 등이 포함됩니다.

7)건강 모니터링 및 디지털 상담

환자의 건강을 모니터링하는 데 도움이 되는 웨어러블 기술 이든 , 스마트 기기에서 수행할 수 있는 디지털 상담이든, AI는 의료 전문가가 데이터를 기록하고 분석하는 방식을 개선하는 훌륭한 방법입니다. 또한 환자는 자신의 건강을 모니터링하고 온라인으로 전문가의 도움을 받을 수 있습니다.

 

[의료 분야 AI의 단점]

1)훈련의 합병증 : 의료 전문가들이 많은 AI 기술을 사용하기 위해서는 폭넓은 훈련을 받아야 할 뿐만 아니라, AI 도구 자체도 제대로 작동하려면 선별된 데이터로 훈련을 받아야 합니다. 두 경우 모두 AI 도입 없이는 존재하지 않을 합병증이 발생할 수 있습니다.

2)실업 발생 위험 : 과거에는 로봇이 세상을 장악하고 일자리를 훔칠 것이라는 농담이 종종 있었지만, AI와 자동화는 실제로 많은 분야에 매우 실질적인 위협을 가하고 있습니다. 의료 분야도 다르지 않습니다. AI 도입으로 인해 많은 관리 역할이 중복될 수 있습니다.

3)너무 많은 변화 : 업계에 관계없이 너무 많은 변화는 엄청나게 파괴적일 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI를 출시하기 전에 균형을 맞추고 부서가 AI에 대비할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

이는 주요 결정이 문자 그대로 삶과 죽음의 차이가 될 수 있는 의료 분야에서 특히 중요합니다. 의료 부문에서는 AI가 효과적으로 사용될 수 있는지, 모든 직원이 의료 기술의 작동 방식을 이해하고 있는지 확인해야 합니다.

4)여전히 사람의 입력이 필요성 : AI는 의료 분야에서 비약적인 발전을 이루었지만 여전히 인간의 입력과 감시에 의존하고 있습니다. 인간은 기계가 할 수 없는 방식으로 행동 관찰을 인지하고 환자와 공감할 수 있다는 점에서 독특합니다.

때때로 이러한 관찰은 의학적 진단에 중추적인 역할을 할 수 있으며 추가 합병증을 예방할 수 있습니다.

5)보안 위험 증가 : AI 시스템은 보안 위험에 취약할 수 있으며, 이는 환자 데이터를 기밀로 유지해야 하기 때문에 의료 산업에 큰 문제를 야기합니다.

사이버 공격은 점점 더 정교해지고 정확해지고 있지만 예측과 예방도 점점 더 어려워지고 있습니다. 이는 의료 기관이 사이버 범죄를 막기 위해 엄청난 돈을 투자해야 함을 의미합니다.

6)사회적 변수는 고려되지 않는 경우 : 환자를 치료할 때 단순히 신체적인 상태만을 고려하지 않는 경우가 많습니다. 실제로 사회적, 역사적, 경제적 요인도 개인이 필요로 하는 특정 치료에 영향을 미칠 수 있습니다.

AI는 진단을 기반으로 치료를 할당할 수 있는 능력을 갖추고 있지만 아직 의료 전문가의 결정에 영향을 미칠 수 있는 다른 사회적 변수를 고려할 수는 없습니다.  

7)부정확한 내용이 발생 : 의학에 AI를 사용하면 인간에 의한 오류가 많이 근절될 수 있지만 부정확성을 완전히 없앨 수는 없습니다.  이것은 엄청난 양의 데이터가 관련될 때마다 실수가 발생할 가능성이 여전히 높으며 데이터 격차도 문제가 될 수 있습니다. 이는 의약품 처방과 같은 분야에서 잠재적으로 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.