요약
AI 혁명은 의료 기관이 경쟁 우위를 유지하기 위해 직면해야 하는 많은 과제 중 하나가 아닙니다. 직원들이 의료 서비스를 제공하는 더 나은 방법을 찾을 수 있도록 역량을 강화할 수 있는 기회입니다. 이 모듈에서는 AI가 연구, 약물 개발 및 공급망에서 의사의 상담에 이르기까지 의료 경험의 모든 단계에서 강력한 도우미가 될 수 있는 많은 시나리오에 대해 설명했습니다. AI가 의료 분야에서 가치를 창출한다는 것을 입증한 업계 선도 회사의 실제 성공 사례를 읽었습니다.
이러한 목표를 달성하기 위해 Microsoft는 다양한 서비스를 제공합니다. 의료용 Microsoft Cloud에는 Azure, Microsoft Dynamics 365 및 Microsoft 365가 통합되어 있습니다. 이 제품은 의료 전문가를 위해 사용자 지정되었으며 AI가 포함되어 있습니다. Azure Health Data Services와 같은 업계용 특정 제품도 있습니다. AI 잠재력을 최대한 구현하기 위해 Azure OpenAI 서비스는 최첨단 생성 AI 모델을 제공합니다.
이제 이 모듈을 검토했으므로 다음을 수행할 수 있어야 합니다.
- 생명 과학, 약리학 및 의료 분야의 목표와 과제 설명
- 생명 과학, 약리학 및 의료 분야에서 AI를 위한 기회 식별
- 생명 과학, 약리학 및 의료 분야의 일반적인 사용 사례 설명
- Microsoft AI 기술이 의료 공급자에게 어떻게 도움이 되는지 알아보기
다음 리소스를 사용하여 더 자세히 알아보세요.
- Microsoft가 의료 조직을 위해 무엇을 할 수 있는지 자세히 알아보려면 의료 서비스를 위한 Microsoft Cloud 웹 사이트를 방문하세요.
- Azure Health Data Services에서 다루는 모든 기능에 대해 자세히 알아보려면 Azure Health Data Services 웹 사이트를 방문하세요.
- Microsoft AI를 최신 상태로 유지하고 AI 웹 사이트 방문.
- 책임 있는 AI에 대한 Microsoft의 선언에 대해 자세히 알아보려면 책임 있는 AI 웹 사이트를 방문하세요.
- Azure OpenAI Service에서 제공하는 모델에 대해 자세히 알아보려면 Azure OpenAI Service에 대한 기술 설명서를 참조하세요.
- Azure OpenAI Service의 프라이버시 및 보안에 대해 자세히 알아보려면 Azure OpenAI Service에 대한 법률 설명서를 참조하세요.
- Microsoft의 인텔리전트 비즈니스 애플리케이션에 대해 자세히 알아보려면 Dynamics 365 AI 홈페이지를 방문하세요.
- Power Platform의 코드 최소화 도구에 대해 알아보려면 Power Platform 웹 사이트 AI Builder 홈페이지를 방문하세요.
- Azure AI 서비스에서 사용할 수 있는 미리 빌드된 모든 AI 모델에 대해 자세히 알아보려면 Azure AI 서비스에 대한 기술 설명서를 참조하세요.
참조
- 바스커, 샤생크; 브루스, 다미엔; 램, 제시카, 스타인, 조지, "생성 AI로 의료의 가장 큰 부담을 해결," 맥킨지 & 회사, 7 월 10 2023.
- Richens, Jonathan G.; Lee, Ciarán M. 및 Johri, Saurabh, "인과적 기계 학습을 통해 의료 진단의 정확도 개선", Nature, 2023.
- 세계보건기구, "보건 인력", 2023년.
- U.S. 보건복지부, "의료 종사자의 소진 문제 해결: 미국 번창하는 의료 인력 빌드에 관한 공중보건국장의 자문," 2022년.
- D 매거진, "2022년 의료 재무 추세", 2022년.