인공지능 : 영상 의학과 딥러닝과의 관계

헬스 케어 데이터

의료 서비스 제공 업체는 숙련된 의료진의 역량을 능가하고, 기존의 분석 방법이 다른 방법으로 처리 할 수 있는 한계를 넘어서는 속도로 막대한 양의 비정형 데이터를 생성하고 캡처합니다. DL 기술이 자율적으로 추출된 특징에 기초하여 패턴을 발견하고 구조를 인식하는 능력으로 인해, 가장 먼저 떠오르는 적용은 진단입니다. 예를 들어 방사선학에서 악성 암 구조의 검출을 위한 지능형 이미지 분석이 있습니다.  AI가 MRI의 물리학에 매우 가까운 응용 프로그램에서 컨텐츠 기반 이미지 검색에 이르기까지 여러 수준에서 의료 이미징에 제공하는 가치에 대해 논의하겠습니다. DL 기술은 의료 이미징 워크 플로우의 모든 부분에 퍼질 수 있습니다. 그러나 DL은 의사의 역할을 대체하는 것이 아니라 지능형 지원을 통해 의사의 역할을 향상시켜 의료 전문가가 더 많은 부가가치 작업에 집중할 수 있도록합니다.

 

문제는 무엇입니까?

의료 분야의 한 가지 주요 추세는 이미징 기술의 사용이 증가한 것입니다.  예를 들어 X- 레이, CAT 스캔 및 MRI와 같은 대량의 복잡한 데이터로 이어지고 있습니다. 의료 실무의 기술로서의 영상화가 증가하고, 결과적으로 이 데이터의 분석과 관련된 작업량이 증가하는 동안, 훈련된 방사선 전문의의 수는 다소 일정하게 유지됩니다. 데이터의 양은 처리 능력을 능가하며, 결과적으로 과다한 방사선 전문의가 필요해집니다. 최근 몇 년 동안 CT 및 MRI 이용률이 크게 증가함에 따라 더 많은 작업을 수행해야합니다.

과로인 의료 전문가로 인한 오진 증가 위험이 생길 수 있습니다. 또한 방사선 전문의의 직업은 이미지 분석을 넘어서서 한 작업 내에서 작업량이 증가함에 따라 다른 책임을 수행하기가 더 어려워진다는 점을 기억해야합니다. 방사선과 내에서 진행중인 문제는 개별 방사선 보고서에 대한 환급 감소와 필요한 수량이 증가함에 따라, 전문직 내에서 소진이 더 많이 발생하는 것입니다. 흥미롭게도, 많은 기사들이 새로운 딥 러닝 기술을 방사선과 의사에게 또 다른 위협으로 묘사하고 있습니다. 하지만 실제로 이러한 새로운 기술에 의해 문제가 완화 될 수 있어 방사선과 전문의가 더 많은 부가 가치 작업을 수행 할 수 있습니다.

 

AI가 왜 솔루션입니까?

AI는 반복적이지만 다양한 조건에서 복잡한 데이터를 기반으로 하는 프로세스를 지원하는 데 유용합니다. DL 알고리즘은 비정형 데이터에서 복잡한 패턴을 자동으로 인식하는 데 탁월합니다. 의료 영상의 경우 딥 러닝이 특히 흥미롭습니다.

이 기술의 가치가 하나의 응용 분야를 넘어 얼마나 멀리 확장되는지를 보여주기 위해 DL을 전체 MRI 처리 체인에 어떻게 적용할 수 있는지 여러 사례들이 존재합니다. 따라서, 여러 장애들을 극복해나가며, 발전해나가고 있는 AI 기술을 통해, 의료 분야에서도 사람들을 긍정적으로 도와주게 될 것입니다.