인공지능(AI)은 의료 분야에서 엄청난 잠재력을 갖고 있다. 이는 일반적임에도 불구하고 복잡한 분석과 전문가의 통찰력이 필요한 내시경 검사와 같은 절차에서 특히 유용합니다. 내시경 검사에서 AI의 초기 사용이 이미 유망한 결과를 이끌어냈기 때문에 의료 업계도 이 기회를 간과하지 않았습니다.
내시경 검사는 카메라와 조명이 장착된 얇고 유연한 튜브를 사용하여 환자의 신체를 검사하는 과정입니다. 절차 자체는 매우 간단하지만 이미지를 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. AI는 이미 여러 측면에서 솔루션을 제공했습니다.
1. 이상 감지 개선
내시경 분야에서 가장 중요한 AI 혁신은 머신러닝이 탐지를 향상시키는 방법입니다. 내시경은 종종 전암성 폴립이나 병변과 같은 작은 이상을 검색합니다. 초기 연구에 따르면 기계 학습은 인간보다 이러한 경고 신호를 더 정확하게 감지할 수 있습니다.
2017년부터 AI 알고리즘 86%의 정확도로 폴립을 감지할 수 있습니다.전문 의사는 74%의 정확도만을 달성했습니다. 그 이후로 기계 학습 모델은 96.4%의 높은 정확도에 도달했습니다. 이러한 시스템은 종종 인간이 놓칠 수도 있는 이상 현상을 발견할 수 있습니다.
실제로 AI 모델은 전문가를 대체하지 않습니다. 그러나 의사는 이를 사용하여 시간이 많이 걸리는 프로세스 없이 진단에 대한 더 큰 확신을 얻을 수 있습니다. 결과적으로, 의료 시스템은 환자의 상태에 맞춰 조기에 필요한 도움을 제공하여 결과를 개선할 수 있습니다.
2. 더욱 신뢰할 수 있는 분류
내시경 분야에서 AI의 장점은 정확성만이 아닙니다. 머신 비전 모델은 분류, 즉 감지된 다양한 유형의 이상을 구별하는 데도 능숙합니다.
다양한 유형의 폴립이나 병변을 효과적으로 치료하려면 다양한 접근 방식이 필요하기 때문에 분류가 중요합니다. 결과적으로 AI 모델은 비정상적인 성장 사이의 미묘한 차이를 감지하여 사람들이 실제로 필요한 치료를 받을 수 있도록 보장할 수 있습니다.
하나의 신경망은 대장 폴립을 구별할 수 있었습니다. 최대 87%의 정확도전문 병리학자와 동등한 수준입니다. 이 모델을 사용하면 의사는 추가 검토 없이 환자를 진단할 수 있어 더 빠르고 정확한 치료가 가능해집니다. AI와 초기 진단이 다른 경우 추가 의견은 직원이 진단 신뢰도를 높이기 위한 추가 가능성을 고려하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 간소화된 절차
내시경 AI가 정확하고 구체적일 뿐 아니라 속도도 빠르다는 점도 주목할 만하다. 의료 진단에서는 확실성이 가장 중요하지만 속도도 중요합니다. 프로세스가 빠르다는 것은 치료가 더 빨리 시작될 수 있고 의사가 더 짧은 시간에 더 많은 환자를 볼 수 있다는 것을 의미합니다.
일부 신경망은 다음과 같은 분야에서 효과적인 것으로 입증되었습니다. 폴립을 실시간으로 감지더 큰 신뢰도를 위해 내시경 검사 후 분석이 필요하지 않습니다. 다른 알고리즘은 즉각적인 결과를 제공하지 못할 수 있지만 실험실 절차에 걸리는 몇 시간 또는 며칠 대신 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
의사가 추가 시간을 들이지 않고도 탐지 및 분류를 개선할 수 있으면 환자 결과가 극적으로 향상됩니다. 초기 치료는 제쳐두고 시간 절약을 통해 제한된 인력이 더 많은 수의 환자에게 서비스를 제공할 수 있으므로 이직률과 노동력 부족이 덜 영향을 미칩니다.
4. 교차 오염 위험 감소
내시경 검사에 AI를 사용하는 것은 시술 자체 그 이상입니다. 테스트 간 교차 오염을 방지하는 것도 중요합니다. 대장내시경 환자 1,000명 중 약 1명 그 과정에서 감염됩니다. AI는 보다 깨끗하고 안전한 보관 및 위생 처리를 보장함으로써 도움을 줄 수 있습니다.
스마트 건조 캐비닛은 HEPA 여과, 양성 가압 및 유사한 단계를 사용하여 시술 사이에 내시경을 건조 및 소독합니다. 알고리즘은 실내 상태를 실시간으로 모니터링하여 이를 더욱 발전시킵니다. 그런 다음 캐비닛을 열고 닫을 때 멸균 보관을 유지하기 위해 필요에 따라 설정을 조정할 수 있습니다.
또는 AI는 내시경 청결도가 손상되기 전에 장비 고장을 예측하고 문제에 대해 직원에게 경고할 수 있습니다. 이와 같은 프로세스는 이미 스마트 홈 및 산업용 HVAC 장비에서 흔히 볼 수 있지만 의료 분야에서는 감염을 예방하고 전반적인 건강을 개선할 수 있습니다.
5. 전문가 교육 확대
AI는 유용한 훈련 도구이기도 합니다. 내시경 검사는 복잡하고 전문적인 과정이지만 예비 전문가에게 필요한 기술과 지식을 갖추는 것은 증가하는 수요를 따라잡기에는 너무 느린 경우가 많습니다. 미국 혼자서 어떻게 될지 고려하면 2036년까지 의사 86,000명 부족뭔가 변화가 필요합니다.
AI는 매우 정확하기 때문에 훈련생에게 다양한 폴립, 병변 또는 기타 이상이 어떻게 생겼는지 보여주는 유용한 방법입니다. 전문적인 전문가나 기타 훈련 장비가 많지 않은 분야의 의사는 이 사용 사례를 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다. AI를 가이드로 사용하면 탐지 및 분류 기술을 빠르게 향상시킬 수 있습니다.
AI가 전문의 교육을 간소화함에 따라 더 많은 사람들이 신뢰할 수 있는 내시경 검사 및 관련 진료를 받을 수 있게 될 것입니다. 이러한 변화는 다양한 인구통계 간의 치료에 대한 오랜 장벽을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
내시경 검사에서 AI의 잠재적인 단점
AI가 내시경 검사에 유용할 수 있는 만큼 몇 가지 단점도 있습니다. 왜곡된 훈련 데이터는 AI가 인간의 편견을 증폭시키다그리고 많은 역사적 의료 기록에는 동등한 표현이 부족합니다. 결과적으로 이러한 도구는 모든 환자 인구통계에 대해 신뢰할 수 없을 수도 있습니다.
이러한 모델을 교육하기에 충분한 데이터를 수집하면 개인 정보 보호 문제가 발생할 수도 있습니다. 의료 산업은 환자 데이터 보안에 대한 엄격한 규제에 직면해 있으므로 모델 신뢰성과 사이버 보안 및 규정 준수의 균형을 맞추는 것이 어려울 수 있습니다.
AI에 대한 과도한 의존은 또 다른 우려를 야기합니다. 이러한 진단 도구는 매우 정확하지만 불완전합니다. 의사는 시간이 지남에 따라 안주하게 되고 자신의 의견을 액면 그대로 받아들이게 되어 성급한 검사를 받게 되고 잠재적인 오진이 발생할 수 있습니다. 이러한 사용 사례는 기술 사용의 이점을 상쇄할 수 있습니다.
내시경 검사에 AI를 안전하게 활용
다행히 앞으로 나아갈 수 있는 안전한 길이 있습니다. 의료 기관이 이러한 단점을 인식하면 더 안전한 AI 정책을 구축하여 부정적인 영향을 완화하는 동시에 이점을 활용할 수 있습니다.
훈련 중에는 세심한 주의가 가장 중요합니다. 다양한 팀이 개발을 감독하고 알고리즘을 자주 감사하여 편향된 경향을 찾아 수정해야 합니다. 이 단계에서 팀은 합성 데이터를 사용하여 환자의 개인 정보를 보호하는 동시에 더 큰 교육 데이터베이스를 제공할 수도 있습니다. 합성 데이터에 대해 훈련된 모델 남들보다 더 정확할 수 있어요따라서 개인 정보 보호 및 편견 문제를 제외하고도 최선의 방법이 될 수 있습니다.
마지막으로, 의료 시스템은 의사들이 AI를 신중하게 사용하도록 교육해야 합니다. 그들은 인간 전문가가 항상 최종 발언권을 가져야 한다는 점을 강조하고 전문가에게 AI의 단점에 대해 가르쳐 기술에 과도하게 의존하지 않도록 해야 합니다.
AI가 내시경 분야를 발전시키고 있습니다
과제가 남아 있지만 내시경 분야에서 AI의 잠재력을 간과하기는 어렵습니다. 일부 병원 네트워크에서는 이미 AI 지원 검사를 정기적으로 사용하고 있으며 기술이 향상됨에 따라 채택이 확대될 가능성이 높습니다. 사용 범위가 넓어지면 관련 데이터세트가 늘어나고 추가적인 모범 사례가 개발될 것입니다.
이러한 추세가 계속되면 AI는 내시경 분야를 재편할 수도 있습니다. 이러한 절차는 더욱 정확하고 정확하며 접근 가능하고 효율적이며 안전해질 것입니다. 의사와 환자 모두 이러한 변화로 인해 이익을 얻을 것입니다.
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