ai의료진단 기술이 실용성있는 기술인가요?
최근 AI의료진단 기술들이 많이 발전하기도 하고있고 암같은 질병들을 AI로 판단하게해서 진단하는 기술들을 많이들 개발학있는데 현실적으로 봤을떄 현재 기술력으로 봤을때는 실용성이 있는기술인지 궁금합니다.
안녕하세요. 이무열 수의사입니다.
실제로 AI는 인의, 수의학에서 시범적으로 진단에 도움을 주는 용도로 쓰이고 있습니다. 대표적으로 영상진단의 판독에서 활용되고 있지요. 영상을 오랜기간 전공했던 교수나 의료전문가 이상으로도 정교하게 판독하는 부분도 있습니다. 다만, 기술의 실용성 보다는 전 세계적으로 AI가 진단을 온전히 대체해도 되는 가에 대한 합의가 이뤄지는 데는 시간이 오랜기간 걸릴 것으로 보입니다. 즉 의료진과 법률가, 행정가, 그리고 의료소비자가 모두 합의한 상황에서 공신력을 가지고 상용화가 되어야 하나, 이는 여러 이익관계 때문에 아직 당면한 과제들이 상당 수 있습니다.
안녕하세요. 김지호 박사입니다. 네, 의료분야에서도 인공지능의 활용은 예외가 아니며 의료용 기기 설계, 빅데이터를 딥러닝하여 의료진의 진단을 보조해줄 소프트웨어 개발 등에 활발히 사용되면서 의료환경을 개선해나가고 있습니다. 하지만 아직까지는 머신러닝 기술은 사용자가 일정부분 개입하여야 한다는 점과 알고리즘에 해당하지 않는 경우에 맞닥뜨릴 경우 인식률이 저하된다는 문제점이 있으며, 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술개발을 위해서는 의료현장의 데이터가 필요한데 이를 활용하기 위해서는 ‘개인정보보호법’과 ‘생명윤리와 안전에 관한 특볍법’과 마찰이 생길 여지가 있습니다.
안녕하세요. 김채원 전문가입니다.
아직까지는 의사들의 개인적인 경험적인 판단에 의존하고있기는 하고 의사분들께서 ai가 직접판단하는것은 리스크가있다고 판단하여 ai의사와 같은 직접적인 실사용투입에는 적용되고있지는 않습니다.
다만 의료영상을 분석하는데 필터링을하여 병증을 발견하기 더 쉽게 영상을 조작해주거나 환자들의 개인적인 증상들을 청취하여 대략적인 병증을 가늠해주는 보조적인 차원에서는 큰 도움이 되고있어 실제로 이를 적용하여 활용하고있는 병원들이 많습니다.
이러한 진단분야에서 의사처럼 직접판단은 금하지만 의사가 더욱 정확하게 판단하고 경험적인 판단을 다시한번 검증해볼 수 있는 시스템을 만들어 주었다는것에 의미가 있다고 볼 수 있습니다.
진단분야외에도 제약분야나 환자모니터링 시스템에서 ai가 활용되어 기존의 연구활동이나 간호활동의 리스크나 피로도를 획기적으로 낮춰주고있어 다방면으로 활용가능성이 높아지고 있습니다.
앞으로는 더욱 실용성이 높아질것으로 보입니다.
AI를 이용한 의료진단 기술은 현재 많은 발전을 이루고 있지만, 아직 완벽한 대체 수단으로 사용되기에는 한계가 있습니다. 현재의 기술력으로 봤을 때, AI를 통한 의료진단은 보조 도구로 활용되는 것이 일반적입니다.
실제로 AI는 의료진단에 도움을 주는데 많은 장점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 대량의 의료 이미지나 데이터를 빠르게 분석하고 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 의료진은 빠르고 정확한 진단을 받을 수 있으며, 초기 진단 및 예방에 도움을 줄 수 있습니다.
그러나 AI 기술의 한계도 역시 존재합니다. 예를 들어, AI가 인간의 직관이나 의학적 경험을 대체할 수는 없습니다. 또한 AI가 잘못된 판단을 내릴 수도 있기 때문에 의료진은 AI의 결과를 참고하되 항상 전문적인 판단을 토대로 최종 결정을 내리는 것이 중요합니다.
안녕하세요. 박창민 수의사입니다. 제 개인적인 소견으로는 일부는 사람보다 뛰어나고 아직 한계가 있는 것으로 알고 있습니다. 따라서, 진단 보조 역할이 현주소인 거 같습니다. 감사합니다.
최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 의료 진단 분야에도 큰 혁신을 가져오고 있습니다.
암 진단을 비롯한 다양한 질환을 AI로 판단하고 진단하는 기술들이 속속 개발되고 있으며, 이는 의료의 질과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 현실적으로는 아직 해결해야 할 과제들이 존재하기 때문에 AI 의료 진단 기술의 실용성에 대한 논쟁도 지속되고 있습니다.
AI 의료 진단 기술의 장점을 먼저 말씀드리면..
AI는 방대한 양의 의료 데이터를 학습하고 분석함으로써 인간의 오류를 최소화하고 보다 정확한 진단을 가능하게 합니다. 특히, 이미지 진단 분야에서 AI는 숙련된 의사보다 더 높은 정확도로 질병을 감지할 수 있다는 연구 결과들이 보고되고 있습니다. 그리고 AI는 의사들이 진단에 소요하는 시간을 줄이고, 더 많은 환자를 진료할 수 있도록 돕습니다. 또한, AI는 24시간 연중무휴 진단이 가능하기 때문에 환자들이 진료를 기다리는 시간을 줄일 수 있습니다. 특히 AI는 의료 인력이 부족한 지역이나 개발도상국에서도 저렴하고 효율적인 진료 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, AI 기반 진단 시스템을 통해 원격 진료가 가능해져 환자가 병원을 방문하지 않고도 진료를 받을 수 있게 됩니다. 또한 AI는 기존의 진단 방법으로는 불가능했던 새로운 질환의 진단 방법을 개발하는 데에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, AI는 환자의 혈액이나 조직 검체에서 미세한 변화를 감지하여 질병을 조기에 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 의료 진단 기술의 단점도 있습니다.
AI 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 고품질 의료 데이터가 필요합니다. 하지만, 실제로는 의료 데이터가 부족하거나 질이 낮은 경우가 많아 AI 모델의 정확도를 저하시키는 요인이 될 수 있습니다. 또한, 개인정보 보호 문제 때문에 의료 데이터를 활용하는 데 제약이 있을 수 있습니다. 또한 현실적으로 AI 의료 진단 기술은 의료 윤리와 관련된 다양한 문제를 야기합니다. 예를 들어, AI 진단 결과에 대한 책임 소재, AI 시스템의 편향성, 의료 인력 감소 등의 문제들이 논의되고 있습니다. 마지막으로 AI 의료 진단 기술에 대한 사회적 인식이 아직 충분히 확산되지 않아 일부 환자들이 AI 진단을 거부하는 경우가 있습니다. 또한, 의료 인력들 사이에서도 AI 기술 도입에 대한 우려가 존재합니다.
AI 의료 진단 기술은 의료 분야에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 지닌 기술이지만, 아직 해결해야 할 과제들이 많습니다. 향후 AI 의료 진단 기술이 실용적인 기술로 자리매김하기 위해서는 데이터 확보, 윤리적 문제 해결, 사회적 인식 개선 등의 노력이 필요합니다. 또한, AI 기술을 의료 인력을 대체하는 것이 아니라 보조하는 도구로 활용하는 방안이 중요합니다. 즉 실용성은 충분하지만 현실적인 장벽도 상당히 높은 것이죠.
안녕하세요. 황정웅 전문가입니다.
현재 발달하고 있는 AI기술을 보면 충분히 실용성이 있다고 생각합니다.
진단은 결국 빅데이터를 처리하는 영역이기 때문에 여러 의학 분야 중 AI가 사용되기에 가장 적합한 분야라고 생각합니다.
현재도 관련한 다양한 소프트웨어가 개발되어있으며 더 발전중입니다.
같은 환자를 인간의사와 AI가 진단했을 때 AI의 정확도도 매우 높다고 합니다.
특히 AI의 특성상 생각이 편향되지 않을 것이므로 놓치기 쉬운 희귀질환의 경우 AI가 더 잘 잡아낸다고 합니다.
기술이 더 개발되면 빠르게 진단을 완료할 수 있을것이기에 많은 도움을 줄 것으로 기대합니다.
AI 의료진단 기술은 현재 빠른 속도로 발전하고 있으며, 특정 분야에서는 이미 실용화 단계에 접어들었다고 볼 수 있습니다. 영상의학 분야에서는 AI를 활용한 암 진단 기술이 높은 정확도를 보이고 있고, 안저 사진을 통한 당뇨병성 망막증 진단, 피부암 진단 등에서도 AI의 성능이 의사에 버금가는 수준으로 향상되었죠. 다만 AI 진단 기술은 아직 의사를 완전히 대체하기는 어려우며, 의사의 최종 판단을 보조하는 도구로써 활용될 때 그 효용성이 극대화될 수 있습니다. 따라서 현재의 AI 의료진단 기술은 제한적이지만 실용성이 있다고 평가할 수 있으며, 앞으로도 지속적인 발전을 통해 더욱 폭넓은 의료 분야에서 활용될 것으로 전망됩니다.