기계 학습이 의료 산업을 재정의하는 방법

글로벌 헬스케어 산업이 급성장하고 있습니다. 최근 연구에 따르면 침체된 경제 전망과 세계 무역 긴장에도 불구하고 올해는 2조 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 일반적으로 인간은 더 길고 건강한 삶을 살고 있습니다.

생체 장기 기증에 대한 인식이 높아졌습니다. 로봇은 담낭 제거, 고관절 교체 및 신장 이식에 사용되고 있습니다. 최소한의 인적 오류로 피부암을 조기에 진단하는 것이 현실입니다. 유방 재건 수술을 통해 유방암 생존자들은 땀샘 재건에 참여할 수 있었습니다.

이 모든 직업은 60년 전에는 상상도 할 수 없는 일이었습니다. 지금은 미래를 향한 여정을 함께 진행하는 글로벌 의료 분야에 흥미진진한 시기입니다.

그러나 77억의 전 세계 인구가 2030년까지 85억에 이를 것으로 예상되기 때문에 건강 요구 사항을 충족하는 것이 어려울 수 있습니다. 바로 이 부분에서 머신 러닝(ML)의 상당한 발전이 감염 위험을 식별하고 진단의 정확성을 개선하며 개인화된 치료 계획을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

출처: Deloitte Insights – 2020년 글로벌 건강 관리 전망

많은 경우 이 기술은 병원의 워크플로 효율성을 향상시킬 수도 있습니다. 가능성은 끝이 없고 흥미진진하며 기사의 필수 부분으로 우리를 이끕니다.

의료 분야에서의 머신 러닝 적용

LACE 지수의 개념을 이해하고 계십니까?

2004년 온타리오주에서 설계된 이 시스템은 퇴원 후 30일 이내에 재입원 또는 사망 위험이 있는 환자를 식별합니다. 계산은 환자의 입원 기간, 입원 정도, 동반 질병 및 응급실 방문의 4가지 요소를 기반으로 합니다.

LACE 지수는 의료의 질 바로미터로 널리 받아들여지고 있으며 기계 학습 이론을 기반으로 하는 것으로 유명합니다. 이 개념은 환자의 과거 건강 기록을 사용하여 미래 건강 상태를 예측하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 의료 전문가는 제 시간에 리소스를 할당하여 사망률을 줄일 수 있습니다.

머신 러닝으로 인해 진화하는 의료 분야

이 기술 발전은 업계 이해 관계자 간의 긴밀한 협력, 저렴하고 덜 침습적인 수술 옵션, 전체론적 치료 및 새로운 치료 제공 모델을 위한 토대를 마련하기 시작했습니다. 다음은 현재 및 새롭게 부상하는 ML 혁신의 5가지 예입니다.

1. 약물 발견

약물 화합물의 초기 스크리닝부터 환자의 생리적 요인을 기반으로 특정 약물의 성공률 계산에 이르기까지 오리건의 Knight Cancer Institute와 Microsoft의 Project Hanover는 현재 이 기술을 적용하여 약물 조합을 개인화하여 혈액암을 치료하고 있습니다.

기계 학습은 또한 약물이 환자에게 올바른 영향을 미치도록 할 수 있는 정밀 의학 및 차세대 시퀀싱과 같은 새로운 방법론을 탄생시켰습니다. 예를 들어, 오늘날 의료 전문가는 제2형 당뇨병과 같은 질병에 대한 질병 과정과 혁신적인 설계 치료법을 이해하는 알고리즘을 개발할 수 있습니다.

2. 임상 시험을 위한 최적화된 환자 모집

임상 시험에 자원 봉사자를 등록하는 것은 쉽지 않습니다. 연구에 적합한 사람을 확인하려면 많은 필터를 적용해야 합니다. 머신 러닝을 사용하면 과거 의료 기록, 심리적 행동, 가족 건강 기록 등과 같은 환자 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다.

또한 이 기술은 지원자의 생물학적 지표와 장기적으로 임상 시험의 가능한 피해를 모니터링하는 데에도 사용됩니다. 이러한 강력한 데이터를 통해 의료 전문가는 시험 기간을 단축하여 전체 비용을 절감하고 실험 효율성을 높일 수 있습니다.

3. 맞춤 치료

모든 인체는 다르게 기능합니다. 식품, 의약품 또는 계절에 대한 반응은 다릅니다. 그래서 우리는 알레르기가 있습니다. 그렇다면 왜 환자의 의료 데이터를 기반으로 치료 옵션을 맞춤화하는 것이 여전히 이상한 생각입니까?

머신 러닝은 의료 전문가가 마이크로 바이오 센서를 사용하여 증상, 과거 의료 기록 및 가족력에 따라 각 환자의 위험을 판단하는 데 도움이 됩니다. 이 미세한 장치는 환자의 건강을 모니터링하고 편견 없이 이상 징후를 표시하므로 보다 정교한 건강 측정 기능이 가능합니다.

4. 피부암 조기 발견

Cisco는 전 세계 의료 분야의 기계 간 연결이 CAGR 30%의 속도로 성장하고 있다고 보고합니다. 이는 다른 산업에 비해 가장 높은 수치입니다!

기계 학습은 주로 환자 데이터를 마이닝 및 분석하여 패턴을 찾고 많은 의학적 상태(그 중 하나가 피부암)의 진단을 수행하는 데 사용됩니다.

미국에서 매년 540만 명이 넘는 사람들이 이 질병으로 진단받습니다. 불행히도 진단은 가상적이고 시간이 많이 걸리는 과정입니다. 그것은 생검, 피부경검사, 조직병리학적 검사를 포함하는 장기간의 임상 스크리닝에 의존합니다.