의료 분야의 인공 지능
의료는 AI가 극적으로 변화하고 있는 또 다른 산업입니다.
AI 기반 도구와 로봇 덕분에 의사는 이제 기계의 기술적 정밀도로 환자를 보다 정확하게 진단할 수 있습니다.
컴퓨터 정교함
의료 분야의 디지털 기술의 좋은 예는 임상 의사 결정 지원 시스템에 딥 러닝을 도입한 것입니다.
이러한 컴퓨터 프로그램은 데이터를 분석하고 임상 지침, 보고서, 요약 및 문서 템플릿과 같은 정보를 제공함으로써 의료진을 지원합니다.
딥 러닝은 정상적인 건강 상태와 불규칙한 건강 상태를 구별하도록 기계를 훈련시키는 데 사용할 수 있습니다.
이것은 차례로 오진 환자의 수를 줄일 수 있습니다.
또한 AI는 매년 22,000명의 목숨을 앗아가는 암을 예방하는 데 도움이 된다고 믿어집니다.
실제 사용 사례를 살펴보면 독일 회사인 Meanix는 딥 러닝을 적용하여 CT 이미지에서 인체의 림프절을 감지합니다.
이러한 스캔은 일반적으로 방사선 전문의가 수행하며 비용은 이미지당 약 $100입니다.
그러나 이제 단일 기계는 총 $250,000의 비용으로 동일한 작업을 10,000번 수행할 수 있습니다.
로봇을 이용한 수술
일부 병원에서는 이미 개심술과 같은 많은 고위험 수술에 로봇이나 AI 외과 의사를 사용하고 있습니다.
로봇은 특별한 주의가 필요한 작업에 더 정밀하고 제어력을 제공하여 환자 건강에 해로울 수 있는 사람의 실수 가능성을 제거합니다.
일반적으로 절차는 컴퓨터 앞에 앉아 로봇의 기계 팔을 제어하는 외과 의사가 수행합니다.
이를 통해 외과의는 수술 부위를 3차원으로 볼 수 있습니다.
이것은 인간의 눈으로는 볼 수 없는 것입니다.
또한 로봇 수술 후 합병증, 통증, 회복 시간도 줄었다.
이러한 수술은 환자가 병원에서 보내는 시간을 평균 20%까지 줄이는 것으로 보고되었습니다.
90일 이내에 병원에 재입원하는 비율도 일반 수술의 경우 32%에서 21%로 떨어졌습니다.
일상 속 인공지능
디지털 기술은 이제 일상 생활에서 볼 수 있습니다.
첫 번째 자율 주행 자동차 또는 인공 지능으로 구동되는 자동차에는 다음과 같은 다양한 데이터 포인트를 수집하는 센서가 장착되어 있습니다.
B. 차량의 속도, 보행자의 위치 및 도로 상황. 결과적으로 이러한 자동차는 자동으로 다음과 같은 조치를 즉시 취할 수 있습니다.
B. 긴급 제동, 사각지대 감지 및 운전자 보조 스티어링. 이 자동차는 아직 널리 보급되지 않았지만 2040년까지 3,300만 대 이상의 자율주행 자동차가 시장에 출시될 것으로 예상됩니다.
다음에 얼굴 특징을 인식하여 잠금을 해제하는 얼굴 인식도 인공 지능 덕분에 가능해졌습니다.
또한, 전자 메일 받은 편지함에서 디지털 기술의 예를 찾을 수도 있습니다.
98.7%의 정확도로 스팸 필터는 AI를 사용하여 받은 편지함을 스캔하고 의심스러운 이메일을 스팸 폴더로 보내 잠재적으로 악성 프로그램을 클릭하는 것을 방지합니다.
마지막으로 유튜브와 같은 플랫폼에서 관심 있는 노래와 영상을 지속적으로 추천할 수 있는 비결은 내가 듣고 본 것을 기반으로 선호도를 분석하고 제안하는 것입니다.