빅데이터를 구성하는 인공지능은 의료산업에 큰 혜택이다

의료업계에는 놀랍지 않은 복잡한 데이터들이 존재한다. 의료업계에서 일하는 모든 사람들이 디지털 데이터를 저장하고 구성하는 방법을 실제로 아는 것은 아니라는 점을 고려할 때 데이터 관련 혼란이 있을 수 있다. 이를 해결하기 위해 인공지능은 실제로 정보를 효율적으로 사용하고 낭비하지 않도록 조직에 빅 데이터를 지원하는 솔루션을 제공할 수 있다.

​The Next Web의 보고서에 의하면, 빅 데이터 기술을 사용하는 많은 분야에서 데이터가 복잡하지 안은지 확인하는 것이 중요하지만 의료 분야에서는 그다지 중요하지 않다.

​최근 연구에 따르면 개선된 진단 기술로 인해 병원이 환자로부터 얻는 데이터 양이 증가한 것으로 나타났다. CT와 MRI는 지난 1999년 평균 CT 검사에서 환자 당 82개 이미지가 촬영되었는데, 이 수치를 분석하면 10년이 지난 오늘 날 약 679개의 이미지가 촬영된다.

​이 수치는 730 % 증가한 것으로 사실 확인 진단에는 희소식이지만, 데이터가 충분히 체계적으로 구성되지 않으면 쓸모 없는 것으로 판명될 수 있다.

​이같은 측면에서 인공지능은 방사선과 전문의와 같은 의료 전문가가 수동으로 수행해야 할 데이터를 분류하여 수집하기 어려운 악명 높은 데이터들을 관리할 수 있도록 도와준다.

​인공지능은 또한 특정 의료 사례를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다고 하며 “일부 인공지능 솔루션은 사례를 우선시하고, 색전증과 같은 긴급한 상태가 있기 때문에 의사가 먼저 보아야 할 사례를 해결한다."고 했다.

​인공지능이 보다 효율적인 빅 데이터 수집 경로를 지원하도록 함으로써 CT 및 MRI 테스트는 보다 쉽고 빠르게 접속함으로써 혜택을 누릴 수 있으며 인공지능은 의사가 매일 수행해야하는 일부 작업을 수행할 수 있도록 도와준다. 인공지능 프로그램이 더 기술적 인 부분을 도와주는 동안 더 많은 환자를 치료한다.