의료 분야에서의 인공지능
헬스케어는 AI가 획기적으로 변화하고 있는 또 다른 산업입니다. 이제 실무자들은 인공지능이 지원하는 도구와 로봇 덕분에 기계의 기술적 정밀도로 환자를 더 정확하게 진단할 수 있습니다.
컴퓨터의 정교함
의료 분야에서 디지털 기술의 좋은 예는 임상 의사 결정 지원 시스템에 딥 러닝을 채택한 것입니다. 이러한 컴퓨터 기반 프로그램은 데이터를 분석하고 임상 지침, 보고서, 요약 및 문서 템플릿과 같은 정보를 제공함으로써 의료 종사자를 지원합니다. 딥 러닝의 도움으로 기계는 규칙적인 건강 상태와 불규칙한 건강 상태를 구별하도록 훈련될 수 있습니다. 이것은 결국 오진된 환자의 수를 줄일 수 있습니다. 게다가, AI는 매년 22,000명의 사람의 목숨을 앗아가는 암을 예방하는 데 도움을 준다고 믿어지고 있습니다.
실제 사용 예시를 살펴보면, 독일 회사 Meanix는 CT 이미지에서 인체의 림프절을 감지하기 위해 딥 러닝을 적용합니다. 이러한 스캔은 일반적으로 방사선 전문의가 수행하며 이미지당 약 100달러의 비용이 듭니다. 그러나 이제 단일 기계가 총비용 250,000달러로 동일한 작업을 10,000번 수행할 수 있게 되었습니다.
로봇을 이용한 수술
일부 병원은 이미 개심 수술과 같은 많은 고위험 시술에서 로봇이나 인공지능 외과 의사를 활용하고 있습니다. 로봇은 특별한 주의가 필요한 작업에 더 많은 정밀도와 통제력을 제공하여 환자의 건강에 해로울 수 있는 인간의 실수 가능성을 제거합니다. 일반적으로 시술은 컴퓨터 앞에 앉아 로봇의 기계 팔을 제어하는 외과의사가 수행합니다. 이를 통해 외과의사는 수술 부위를 3차원적으로 볼 수 있습니다. 이는 사람의 눈으로는 볼 수 없는 것입니다.
또한 로봇 보조 수술 후 합병증, 통증, 회복 시간이 모두 줄어들었니다. 이러한 수술을 통해 환자가 병원에서 보내는 시간이 평균적으로 20% 감소하는 것으로 보고되었고,. 90일 이내에 병원에 재입원하는 경우도 일반 수술의 경우 32%에서 21%로 감소하게 되었습니다.
일상에서의 인공지능
이제는 우리의 일상생활에서 디지털 기술들을 볼 수 있습니다. 첫번째로 자율주행 자동차, 즉 인공지능으로 움직이는 자동차는 차의 속도, 보행자의 위치, 그리고 도로 상태와 같은 다양한 데이터 지점을 포착하는 센서로 만들어졌습니다. 결과적으로, 이 자동차들은 긴급 제동, 사각지대 감지, 운전자 보조 조향과 같은 자동적이고 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 이 자동차들은 아직 널리 판매되지 않지만, 2040년까지 3천3백만 대 이상의 자율주행 자동차가 출시될 것으로 예상됩니다.
다음으로 얼굴 생김새를 인식해 휴대폰 잠금을 해제할 수 있는 얼굴 인식도 인공지능이 있기에 가능해졌습니다. 또한, 디지털 기술의 예는 이메일 받은 편지함에서도 확인할 수 있습니다. 98.7%의 정확도로 스팸 필터는 AI를 사용하여 받은 편지함을 분류하고 의심스러운 전자 메일을 스팸 폴더로 직접 보내 잠재적인 악성 프로그램을 클릭하지 못하게 합니다. 마지막으로 YouTube와 같은 플랫폼에서 계속해서 관심 있는 노래와 비디오를 추천하는 기능의 핵심은 평소 듣고 보는 것을 중심으로 선호도를 분석하고 제안을 해주는 것이 가능한 이유는 인공지능 알고리즘이 있기 때문입니다.
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