AI의 하위 집합인 머신 러닝은 헬스케어를 포함한 다양한 산업 분야에서 기업의 효율성과 생산성을 크게 향상시키고 큰 영향을 미쳤습니다. McKinsey 보고서에 따르면, 제약 및 의학 분야에서 머신 러닝(ML)과 빅데이터를 적용하면 연간 최대 1,000억 달러를 창출할 수 있습니다.
머신 러닝(ML)의 응용 프로그램은 의료 기관이 혁신을 최적화하고, 더 나은 의사 결정을 내리고, 연구 시험의 효율성을 높이고, 의사, 소비자, 규제 기관, 보험사를 위한 새로운 도구를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 전략적으로 구현된 머신 러닝 서비스를 통해 의료 기관은 더 나은 분석, 예방 및 환자 치료를 위해 다양한 유형의 데이터를 대량으로 효과적으로 수집할 수 있습니다 시장성테스트.
이제 의료 분야에서 ML의 주요 응용 분야를 살펴보겠습니다.
1. 질병 진단
ML의 주요 응용 분야 중 하나는 질병 식별 및 진단 프로세스입니다. 2015년 미국 제약 연구 및 제조업체가 발표한 보고서에 따르면 800개가 넘는 암 치료용 백신과 의약품이 시험 단계에 있다고 합니다. 많은 제약 회사가 AI와 ML을 사용하여 종양학을 포함한 여러 분야에서 진단 및 치료법을 연구하고 개발하고 있습니다. 그 외에도 ML은 전립선암 탐지 및 관리, 정맥 내 종양 치료, 노화로 인한 눈의 황반변성 치료, 우울증과 같은 뇌 기반 질병 등과 같은 분야에서 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. 이 기술은 임상 환경에서 우울증을 보다 효과적으로 진단하고 치료하는 데 사용할 수 있는 상업적으로 이용 가능한 감정 테스트 배터리를 생산하는 데 사용되고 있습니다.
2. 약물 발견
약물 화합물의 초기 스크리닝에서 생물학적 요인에 따른 예측 성공률까지, ML은 약물 발견의 초기 단계에서 핵심적인 역할을 합니다. 다인자성 질병을 식별하여 정밀 의학을 만드는 데 도움이 되며, 치료를 위한 대체 경로를 찾는 데도 유용합니다. 의료 분야의 주요 기업은 인도 최고의 인공 지능 서비스 공급업체의 인공 지능 서비스를 선택하여 암, 2형 당뇨병, 급성 골수성 백혈병(AML) 등과 같은 질병의 정밀 치료에 도움이 되는 AI 기술을 개발하고 있습니다. 게다가, 이 기술은 제약 회사가 약물을 생산하는 데 필요한 시간을 줄이는 데 도움이 되며, 그 결과 운영 비용이 낮아지고 복제가 개선됩니다.
3. 임상시험연구
ML의 사용은 임상 시험 연구를 돕고 형성합니다. 고급 예측 분석의 도움으로 의료 기관은 특정 인구를 타겟팅하는 데 도움이 되는 유전 정보와 함께 의사 방문과 같은 방대한 양의 데이터를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 전반적으로 더 빠르고 저렴한 임상 시험이 이루어집니다. 의료 기관은 또한 ML을 활용하여 실시간 데이터 액세스 및 원격 모니터링을 통해 더 높은 안전성을 보장할 수 있습니다. 예를 들어, 생물학적 및 기타 신호를 모니터링하여 참가자에게 발생한 해를 확인합니다. 이 외에도 ML은 효율성을 높이기
