생명 과학, 약리학 및 의료 분야의 목표 및 과제
의료는 규모가 크고 다양한 분야입니다. 이는 의학 연구, 의약품 제조, 예방 처리부터 처리까지 광범위한 서비스를 포함합니다. 이는 연구 기관, 병원, 요양원, 외래 진료 센터, 가정 상태관리 및 기타 의료 서비스 공급자에서 제공됩니다. 이 부문에서는 의사, 간호사, 기술자, 행정 담당자 등 숙련된 전문가로 구성된 숙련된 인력을 고용하여 환자에게 양질의 진료를 제공합니다.
규모와 복잡성에도 불구하고 의료 업계에 중요한 몇 가지 공유된 목표와 과제가 있습니다.
목표
모든 의료 전문가는 이러한 목표를 공유합니다. 모든 의료 사례와 마찬가지로 AI 사용 사례도 이를 준수해야 합니다.
- 환자의 건강과 웰빙을 개선하고 유지 관리: 의료의 주체이자 근본적인 목표는 모든 사람에게 안전하고 효과적이며 고품질의 치료를 제공하기 위해 간단하게 유지됩니다.
- 지원적이고 다양하며 역량을 갖춘 인력 양성: AI는 우수한 환자 치료 제공을 촉진하는 동시에 의료 종사자의 복지, 발전, 만족도를 우선시하는 업무 환경을 조성할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
- 집에서 더 가까운 곳으로 의료 서비스 이전: 의료 서비스에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 의료 서비스를 병원에서 가정으로 가져오는 것은 더 많은 사람들에게 다가가기 위한 전략입니다.
- 환자 데이터를 보호하고 규정 준수 유지: 의료 데이터는 중요합니다. 여기에는 어떠한 경우에도 기밀로 유지되어야 하는 개인 데이터가 포함됩니다. 정부는 엄격한 보호 조치를 따르도록 의료 데이터 관리를 요구하므로 개인 정보 보호 및 보안 문제에 대한 우려는 규정 준수를 위한 데이터 정책의 지침이 되어야 합니다.
챌린지
의료 서비스는 AI 과정 중에 고려해야 할 AI 구현 시 몇 가지 구체적인 과제에 직면합니다.
- 데이터 관리 및 거버넌스: 데이터가 유용하려면 일관성이 있어야 합니다. 의료 AI 프로젝트의 데이터를 정리하는 것은 어려울 수 있습니다. 게다가 모든 데이터 작업은 엄격한 규정을 준수해야 합니다. 데이터 거버넌스의 위험 허용 범위는 환자 안전, 엄격한 규정, 윤리적 의무, 오류로 인한 잠재적 결과, 환자와 대중 모두의 관점에서 신뢰와 평판을 유지해야 하는 중요성 때문에 다른 분야보다 의료 분야에서 낮습니다.
- 의료에 사용자 지정된 데이터/AI 인프라 부족: 의료 시나리오를 작업하는 데이터 과학자는 업무에 필요한 기본 도구를 찾는 데 어려움을 겪는 경우가 너무 많습니다. 예를 들어, 의료 AI 모델 간에는 일관성을 찾기가 어렵습니다. 또한 업계에 맞게 사용자 지정된 AI 데이터 수집 계층이 부족합니다. 마지막으로, 규정을 준수할 수 있고 이미 의료 데이터에 대해 학습을 받은 사용 가능한 모델이 많지 않습니다.
- 모델 유효성 검사: AI 시스템에서는 모델 결과의 유효성을 검사하기 위해 업계 전문가가 필요합니다. 이 워크플로에는 때로는 어려울 수 있는 의학적 개입이 필요합니다. 더욱이 AI 모델은 과잉 맞춤을 피해야 합니다. 즉, 일반화할 수 없는 너무 구체적인 예를 알고리즘에 가르치는 것입니다. 일반적인 AI 워크플로는 모델의 과잉 맞춤을 방지하지만 의료 분야에서는 이 작업이 어렵습니다. 각 환자는 독특하며 많은 의학적 상황도 마찬가지입니다.
팁
조직과 관련된 다른 목표와 과제를 고려합니다.
다음으로, 생명 과학 및 제약 의료 시나리오의 기회를 살펴보겠습니다.