의료보건은 국민의 가장 기본적인 생활수요 중 하나이다.

수요 측면에서는 의료 및 보건 서비스에 대한 수요가 지속적으로 빠르게 증가하고 있습니다.

공급 측면에서는 첫째, 의료자원의 총량이 부족하다. 우리나라의 전체 의료자원은 부족하고 인구는 많아 자원 격차가 크다. 둘째, 자원이 고르지 않고, 질 높은 의료자원이 대도시 쪽으로 치우쳐 있다.

컴퓨팅 성능 측면에서 그래픽 처리 장치(GPU)는 컴퓨팅 성능을 크게 향상시켰으며 중앙 처리 장치(CPU)를 훨씬 능가하는 병렬 컴퓨팅 기능을 갖추고 있습니다.

알고리즘 모델 측면에서 딥러닝은 현재 연구 및 응용 분야에서 뜨거운 알고리즘이자 인공지능의 중요한 분야이기도 합니다.

데이터 리소스 측면에서 의료 및 헬스케어 데이터가 생성되는 시나리오는 많습니다.

최근 몇 년 동안 인공지능(AI)은 전 세계적으로 주목을 받으며 급속히 발전해 왔으며, 이는 전 세계 국가들의 전략적 초점이 되었습니다.

하위 주제 1

대부분의 질병은 예방이 가능하지만, 질병의 초기 단계에서는 대개 증상이 뚜렷하지 않기 때문에 상태가 악화될 때까지 발견되지 않습니다.

유전자 시퀀싱은 유전자 서열을 분석하고 결정하는 새로운 형태의 유전자 검사 기술로, 임상 유전질환 진단, 산전 선별검사, 종양 예측 및 치료 등에 활용될 수 있습니다.

수동 분석은 경험에만 의존하여 판단할 수 있으며 잘못된 판단이 발생하기 쉽습니다.

임상 의사결정 지원 시스템은 방대한 문헌 학습과 지속적인 오류 수정을 통해 가장 정확한 진단과 최선의 치료를 제공할 수 있습니다.

현재 의료 로봇에는 주로 수술 로봇, 재활 로봇, 간호 로봇, 조제 로봇 등이 포함됩니다.

재활보조기기란 인체의 기능을 개선, 보상, 대체하고 보조적인 치료와 장애를 예방하는 제품을 말하며 보조기구, 보철물, 개인이동보조기구, 외골격 재활로봇 등을 포함합니다. 적용대상은 주로 장애인, 노인, 그리고 부상당한 사람들.

머신러닝과 자연어 처리 기술을 통해 의학문헌, 논문, 특허, 게놈 데이터 등의 정보를 분석해 해당 약물 후보를 찾고, 특정 질병에 효과적인 화합물을 선별할 수 있어 연구개발 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있다.

인식 링크

사고 단계는 컴퓨터가 수집된 데이터와 정보에 대해 판단을 내릴 수 있도록 특정 인간의 사고 과정과 행동을 시뮬레이션할 수 있는 충분한 컴퓨팅 성능을 갖도록 하는 것입니다.

액션 링크는 사전 처리 및 판단 결과를 신체 움직임과 미디어 정보로 변환하여 인간-기계 상호 작용 인터페이스 또는 외부 장치에 전송하여 인간과 기계, 기계 간의 정보 교환 및 물리적 상호 작용을 달성하는 것입니다.

통계에 따르면, 인공지능 응용 시장의 총 가치는 2025년까지 1,270억 달러에 달할 것이며, 그 중 의료 산업이 시장 규모의 5분의 1을 차지할 것으로 예상됩니다.

임상적으로 진단의 70% 이상이 의료 영상에 의존합니다.

의료영상의사가 엄청나게 부족하다.

의료영상진단은 오진율이 높고 효율성이 낮다

의료영상의 정보화 정도가 낮다

인공지능 기술의 발달로 의료영상진단 속도가 빨라지고, 영상진단의 정확도가 높아지며, 영상의사가 '읽는' 방식에도 변화가 생겼다.

(1) 이미지 케이스 분류

(2) 표적 또는 병변 검출 및 분할

(1) 학술연구 현황

(2) 제품 개발 현황

(3)임상적용현황

모델에 의해 해결되는 문제는 임상의와 방사선 전문의의 공통 관심사여야 하며, 해결 효율성이나 정확성의 향상은 일반적으로 환자에게 도움이 될 수 있습니다.

모델 설계는 관련 분야의 최신 임상 지침 및 사양을 참조하고, 기존 의료 절차를 기반으로 질병 진단 및 치료에 기여해야 합니다.

학습을 위해서는 충분한 양의 데이터와 데이터 주석이 사용되어야 합니다. 예를 들어, 희귀 종양의 진단보다는 일반적인 종양의 식별에 학습의 초점을 맞춰야 합니다.

모델 설계의 핵심은 의사의 의사 결정과 환자 이익에 가장 도움이 되는 문제를 선택하는 것이며, 해결하기 위해 선택한 문제에는 쉽게 얻고 라벨을 붙일 수 있는 많은 양의 학습 데이터가 있어야 합니다.

모델 구축에는 학습 데이터의 구조화된 구축, 학습 알고리즘을 사용하여 모델 구축, 마지막으로 모델 검증이 포함됩니다.

다양한 모델링 방법의 선택은 학습 데이터의 데이터 양과 복잡성을 기반으로 계획되어야 합니다.

모델 설계 시 적용 특성, 임상 요구사항, 의사의 업무 습관 등을 바탕으로 합리적인 서비스 모델 구축

의료영상장비, 최종 서비스 타깃은 병원과 영상의사

의료영상진단 서비스, 최종 서비스 대상은 환자

(1) 확률분석에 기초한 상관추론으로는 질병의 원인과 영향을 판단할 수 없다.

(2) 데이터 자원의 양은 많지만 품질이 높지 않고 상호 연결이 불가능하다.

(3) 영상 데이터의 표준화 정도가 낮다.

(4) 데이터 라벨링이 어렵다

(5) 의료자원의 수급 불균형이 매우 심하다

CDSS(임상 의사결정 지원 시스템)는 임상 데이터를 입력 정보로, 추론 결과를 출력으로 사용하여 임상의가 의사 결정을 내리는 데 도움을 주는 소프트웨어 시스템을 말합니다.

환자의 복잡하고 변화무쌍한 상황에 직면하면 의사들은 종종 부담감을 느끼곤 합니다. 열심히 노력하고 세심하게 노력하더라도 누락과 오류는 필연적으로 발생하기 마련입니다. 조사 결과에 따르면 잘못된 의사 결정으로 인한 투약 오류나 부적절한 취급은 의료 오류는 물론 책임 사고까지 초래하는 중요한 원인인 것으로 나타났습니다.

임상 의사결정 지원 시스템에 대한 연구는 1950년대 후반부터 시작되었으며, 최초의 연구 방향은 의료 전문가 시스템의 개발이었고, 생산 규칙의 추론 엔진을 적용하여 의료 전문가의 전문 지식과 임상 경험을 분류하여 컴퓨터에 저장했습니다. 지식 기반에서는 추론과 패턴 일치를 사용하여 사용자가 진단 추론을 내리는 데 도움을 줍니다.

진단의사결정 : 진단, 투약, 치료 전 임상의의 환자 증상 설명을 바탕으로 표준진단 및 치료지침에 따라 진단 요건, 식별 포인트, 관련 진단 및 치료 계획을 의사에게 제시할 수 있는 보편적인 임상 의사결정 지원 시스템 수술 진단 중 프롬프트를 포함한 수술 수술 및 수술 전 검사 등의 요점.

치료 의사 결정: 환자의 상태, 의사의 임상 관찰을 기반으로 의학적 지침 및 근거 기반 기반이 결합된 임상 의사 결정 지원 시스템은 수술의 일반적인 증상을 포함하여 약물 적응증, 약리학, 유효성 등을 의사에게 제시합니다. 합병증, 수술 후 종합적인 치료 및 평가 계획 등을 다룹니다.

예후적 의사결정 : 임상의사결정지원시스템은 환자의 과거 의료정보 및 임상연구와 관련된 데이터를 마이닝하여 환자의 향후 건강문제를 예측하고, "임상진단 및 치료지침"에 부합하지 않는 치료법을 저장 및 분석하고, "임상 기술 운영 표준" 이 계획은 의료 품질 평가의 기초를 제공하고, 병원 관리 수준을 개선하며, 의료 행동을 표준화하고, 증거 기반 의학에 대한 과학적 증거도 제공합니다.

임상 의사결정 지원 시스템은 HIMSS 전자의무기록등급(EMRAM)의 핵심 평가 포인트 중 하나입니다.

전체 레벨 0-7은 실제로 레벨 7의 포괄적인 임상 의사 결정 지원 기능(전체 CDSS)에 도달할 때까지 임상 의사 결정 지원 기능을 점진적이고 지속적으로 업그레이드하는 프로세스입니다.

CDSS 분류

(1) 데이터 통합

(2) 의학지식베이스

(3) 의사결정 지원 형성

데이터용 CDSS의 중요한 특성과 필요조건

(1) 대형병원의 정보화

(2) 1차 의료 및 보건 시장

IBM 왓슨 시스템

중국의 일반적인 CDSS 적용 모델 및 방향

첫째, 임상 의무기록 텍스트 데이터를 기반으로 한 임상 의사결정 지원 시스템에는 진단 결정을 위한 데이터 체인을 풍부하게 하기 위해 이미지를 포함한 다양한 요소가 추가되기 시작했습니다.

전문가의 관점에서 볼 때, 뇌신경 관련 질환 역시 임상 의사결정 지원 시스템의 발전을 위한 중요한 방향 중 하나입니다. 이는 뇌신경 질환이 의사 결정에 관여하는 다양한 유형의 데이터 특성을 갖고 있으며 진단 과정이 이에 의존하기 때문입니다. 전문가의 오랜 축적된 경험을 바탕으로 머신러닝 등 인공지능 기법을 활용한 의사결정 강화에 적합합니다.

마지막으로, 우리는 연구개발부터 실행까지 임상 의사결정 지원 시스템을 적용하는 데 어려움을 겪어야 합니다.

비침습적 산전 유전자 검사는 임산부의 말초혈액을 채취하여 산모의 말초혈액(태아 유리 DNA 포함)에 있는 유리 DNA 조각의 서열을 분석한 후 태아가 염색체 이수성을 앓을 위험을 계산할 수 있습니다. 기술은 21번 삼염색체, 18번 삼염색체, 13번 삼염색체를 동시에 감지할 수 있으며 현재 정확도는 99.9%에 달합니다.

종양에 대한 NGS 동반진단을 통해 의사는 환자 자신의 유전적 변이와 이에 상응하는 임상 상태를 기반으로 최선의 치료 계획을 수립하고 잠재적으로 이용 가능한 표적 약물을 조기에 발견하여 항종양 약물의 치료 효율성을 높일 수 있습니다.

'예방 질환' 치료를 위해 유전자 검사를 활용하는 세 번째 사례는 희귀 유전질환의 선별검사입니다.

유전자 검사는 질병이 발생하기 전에 향후 질병을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.

DNA

주로 4색 형광 및 모세관 전기영동 기술을 사용하여 염기서열 분석을 진행하고 있으며 이는 인간 게놈 프로젝트와 밀접한 관련이 있습니다.

요즘 자주 듣는 차세대 염기서열분석(NGS) 기술이 그것이다.

3세대 염기서열 분석 기술로 RNA 및 메틸화된 DNA 염기서열을 직접 염기서열 분석 가능

과학 연구 서비스를 위한 유전자 시퀀싱 서비스는 유전자 시퀀싱을 서비스 콘텐츠로 사용합니다.

소비자 직접 유전자 시퀀싱 서비스는 모두 유전자 칩을 시퀀싱 기술 플랫폼으로 사용하여 서비스를 제공합니다.

의료 진단을 주요 방식으로 하는 유전자 서열 분석 서비스에는 앞서 언급한 다운증후군 검사, 종양 탐지, 희귀병 탐지, 알려지지 않은 병원체 탐지 등이 포함됩니다.

사용자는 컴퓨팅 및 스토리지 리소스와 마찬가지로 시퀀싱 기능을 임대하고 다양한 시퀀싱 플랫폼과 기술을 선택할 수 있으며 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택하는 것처럼 입찰을 통해 신속하게 시퀀싱 서비스를 얻을 수도 있습니다.

질병예방 애플리케이션은 식습관, 운동주기, 복약습관 등 사용자의 개인 생활정보를 수집하고, 인공지능 기술을 활용해 데이터 분석을 통해 사용자의 건강상태를 정량적으로 평가함으로써 사용자가 자신의 신체상태를 보다 종합적이고 정확하게 이해할 수 있도록 돕는다. 건강에 해로운 행동과 습관은 시정 조치를 제공하는 것입니다.

만성 질환 관리 애플리케이션은 의사와 환자 사이의 의사소통을 위한 가교 역할을 하여 의사의 작업을 줄이는 동시에 환자의 상태가 알려지고 통제 가능한 조건에서 판단되고 처리되도록 보장합니다.

운동 관리 애플리케이션은 센서와 해당 알고리즘을 사용하여 운동 관리 웨어러블(예: 런닝 반바지 뒷면에 고정된 장치)을 통해 운동 데이터를 캡처합니다. 분당 걸음 수를 계산하여 케이던스를 측정하고 수직 골반 진동에 대한 정보도 제공할 수 있습니다. 장시간 앉아 있는 것과 관련된 골반 회전 및 과도한 보폭 경향을 조정하고 골반 낙하 문제의 식별 및 교정을 지원합니다.

수면 모니터링 장치는 BCG(심전도)를 사용해 심장, 폐 및 기타 신체 기능의 기계적 활동을 측정하며, 코골이, 수면 시간, 안정시 심박수, 호흡수, 수면 상태 등 사용자의 일상 수면 습관을 iPhone을 통해 모니터링할 수 있습니다. 잠들고 일어날 수 있는 횟수, 깊은 잠에 빠진 총 시간 등.

한편으로는 임신 전후 여성의 데이터 모니터링을 위한 것으로, 일반적으로 스마트 하드웨어나 웨어러블 장치와 결합하여 개인의 생리적 증상, 감정 상태, 수면 및 기타 데이터를 모니터링합니다.

한편, 육아지식에 대한 질문과 답변도 있습니다. 엄마와 아이의 건강부터 새 생명의 출산, 아기의 탄생과 성장까지 개인의 신체적 변화, 심리적, 정서적 변화, 육아 기술, 다양하고 복잡한 가족 문제 해결까지

노인 돌봄 시스템은 주로 노인 돌봄 생활을 목표로 하며, 가족 구성원이 노인의 상태를 원격으로 파악하고 긴급 상황 발생 시 적시에 도움을 제공할 수 있도록 합니다.

건강관리 단말은 응용 소프트웨어 및 클라우드 서비스와 통합하여 다양한 인체 징후 데이터(혈당, 혈압, 혈중 산소, 심장 박동 등)의 수집 및 전송을 실현합니다.

네트워크 계층은 공용 또는 사설 네트워크를 통한 무선 또는 유선 통신을 통해 인식 계층, 플랫폼 계층 및 애플리케이션 계층 간에 정보를 전송합니다.

현재 빅데이터 플랫폼의 핵심기술은 데이터 수집기술, 데이터 저장기술, 데이터 플랫폼 기술, 데이터 처리기술, 데이터 표현기술 등 5개 핵심기술로 구성된다.

문제

대부분의 기업은 제품을 판매하고 데이터를 수집하는 단계에 있으며, 향후 환자 관리를 위한 다운스트림 서비스를 제공할 수도 있습니다.

건강 데이터를 수집하는 단말기 제품 판매 경쟁은 매우 치열하다. 제품 사용 경험과 사후 서비스는 고객 끈끈함의 핵심이다.

환자 중심 과금 모델은 환자에게 자비로 만성질환 관리 서비스를 제공하는 것이다.

미국에서는 의사에 대한 비용 청구 모델이 상대적으로 일반적입니다. 미국 의료 보험 정책은 서비스 품질에 따라 비용을 지불하므로 병원은 의료 보험의 압력을 받고 있으며 환자가 가장 낮은 비용으로 최적의 치료 결과를 얻을 수 있도록 돕는 인센티브를 갖습니다. 의사들은 건강 관리 비용을 기꺼이 지불할 의향이 있습니다.

과학적인 연구자료를 연구기관에 제공하는 방식

의료기관을 위한 또 하나의 종합 데이터 관리 서비스

서비스 제공자는 보험계약자에 대한 정밀한 분석이나 의료서비스 제공을 통해 보험사의 청구비용을 절감하고 수익을 얻습니다.

수술용 로봇은 일련의 구성 요소가 결합된 장치입니다. 일반적으로 내시경(프로브), 가위 등의 수술 도구, 소형 카메라, 조이스틱으로 조립됩니다.

로봇의 가장 큰 특징은 인간이 가지고 있지 않은 민첩성을 가지고 있다는 것입니다. 그 기본은 다음과 같습니다: 1) 떨림 필터링 시스템은 외과의사의 손 떨림을 필터링할 수 있습니다. 2) 모션 감소 시스템은 외과의사의 동작 범위를 감소시킬 수 있습니다. 비례적으로 (5:1) .

비수술 진단 및 치료 로봇에는 주로 방사선 치료 로봇, 캡슐 로봇, 영상 로봇 및 진단 및 치료를 보조하는 기타 로봇 시스템이 포함됩니다.

정밀/최소 침습 수술, 기능적 보상 및 재활, 노인 서비스 등 새로운 의료 및 건강 요구에 대응

의료서비스 로봇은 의료진이 무겁고 번거로운 이동 작업을 분담해 의료진의 업무 효율을 높이는 데에도 초점을 맞춘다.

사람과 시스템의 다른 요소 사이의 상호 작용 관계를 이해하기 위해 인간의 건강과 시스템 성능을 최적화할 목적으로 로봇 설계 과정에서 이론, 원리 및 방법이 주로 사용됩니다.

인간공학과 의료용 로봇의 융합이란 컴퓨터의 입출력 장치를 통해 인간과 컴퓨터 사이의 대화를 효과적으로 구현하는 기술을 말한다. 인간과 인간 입력 장치를 사용하여 관련 정보를 기계에 입력하고, 질문에 답하고, 프롬프트를 제공하는 등의 작업을 수행합니다.

원격조작 기술은 작업자가 접근할 수 없는 원격 위치나 특수한 환경에 있는 기계의 원격 제어를 완료하기 위해 로컬에서 메인 컨트롤러를 제어하는 ​​것을 의미합니다.

원격수술은 외과의사가 기구를 이용해 먼 곳에 있는 환자를 국소적으로 수술할 수 있다는 의미로, 원격지의 우수한 외과의사 부족 현상을 완화하고, 의료비를 절감하며, 원격지나 특수한 환경에 거주하는 많은 환자들에게 희망을 줄 수 있습니다.

수술 공간 포지셔닝 시스템은 환자의 수술 전 또는 수술 중 영상 데이터를 수술대 위의 환자의 해부학적 구조와 정확하게 일치시키고, 수술 중 수술 기구를 추적하며, 수술 기구의 위치를 ​​가상 프로브 형태로 업데이트 및 표시합니다. 환자의 영상을 실시간으로 제공하여 의사의 수술이 더욱 정확하고 효율적이며 안전해집니다.

의료 영상 등록은 두 영상의 대응 지점이 공간 위치와 해부학적 구조 측면에서 완전히 일치하도록 일종의 공간 변환을 찾는 것입니다.

이미지 융합의 주요 목적은 여러 이미지 간의 중복된 데이터를 처리하여 이미지의 가독성을 높이고, 여러 이미지 간의 보완적인 정보를 처리하여 이미지의 선명도를 높이는 것입니다.

이미지 분할은 서로 분리된 각 영역이 특정 영역의 일관성을 충족하도록 이미지에서 특별히 중요한 여러 영역을 분리하는 것입니다.

의료 영상의 3차원 시각화는 획득된 영상을 3차원적으로 재구성하고, 2차원 필터링을 통해 2차원 단층 영상의 노이즈 영향을 줄이고 신호 대 잡음비를 향상시키며 후류를 제거합니다. 영상.

현재 인공지능은 안과, 내과, 종양 등 다양한 질병의 영상진단에 활용될 수 있으며, 특정 분야 전문가 1인 이상의 지식과 경험을 바탕으로 추론과 판단을 수행하고, 이를 시뮬레이션할 수도 있다. 인간 전문가의 의사결정 과정을 통해 현장의 문제를 해결합니다.

의료빅데이터는 의료전자의무기록, 의료영상, 병원영상 등 의료전자의무기록에 대한 구조화된 정보 추출, 의료영상을 위한 데이터 분석, 병원 감시영상 등을 포함한 의료 중심의 데이터베이스 기술이다. .지능형 분석 등

가상현실 기술은 재활 치료를 위한 세 가지 핵심 링크를 제공합니다: 반복 연습, 수행 피드백, 동기 유지 합리적인 가상 환경과 효과적인 정보 피드백을 설정함으로써 환자는 자신의 상태를 객관적으로 평가할 수 있으므로 재활 훈련 효과가 크게 향상됩니다.

카테고리 A: 수술 참여 로봇 시스템(Surgical CAD/CAM)

카테고리 B: 수술 보조 로봇 시스템(수술 보조)

(1) 방사선 치료 로봇

(2) 이미징 시스템 로봇

(3) 캡슐 로봇

(1) 운동기능 재활

(2) 지능형 보철물

(3) 기타 재활로봇

원격의료 로봇

물품 운반 로봇

약국 서비스 로봇

7.1.1 개발 배경

7.1.2 핵심기술

7.1.3 직면한 문제

적층 가공(3D 프린팅)을 위해서는 먼저 설계된 제품을 컴퓨터를 통해 3D 형태로 제시한 다음 제품이 형성될 때까지 특정 프린팅 재료를 사용하여 한 겹씩 인쇄해야 합니다.

바이오의학 분야의 일반적인 적층 제조(3D 프린팅) 기술로는 주로 선택적 레이저 소결, 레이저 광경화, 융합 증착 모델링, 적층형 고체 제조 기술 등이 있습니다.

(1) 의료모델 디자인

(2) 재생조직 및 장기 제조

(3) 의료기기 제조

주로 인쇄재료의 재질적 특성과 단일성에 국한됨

신약 연구개발은 위험성이 높고, 장기적이며, 자본 및 기술 집약적인 기술 분야로, 신약 연구개발 실패율도 90% 이상에 달합니다(특히 오리지널 의약품).

(1) 표적심사

(2) 약물 스크리닝 및 최적화

(3) 환자 발굴 및 모집

(4) 준법경영

(5) 약물 결정 형태 예측

(6) 환자 빅데이터 및 실세계 연구

국가정책지원

현재 규제 당국은 가상 비서 소프트웨어가 질병에 대한 진단 조언을 제공하는 것을 금지하고 사용자에게 가벼운 건강 상담 서비스만 제공하도록 허용하고 있습니다.

인공지능 의료 및 건강 제품과 서비스는 보안, 신뢰성, 추적성, 개인 정보 보호 등에 대한 요구 사항을 보장하기 위해 관련 국가 표준을 충족해야 합니다.

보건의료 빅데이터와 인공지능이 발전하는 과정에서 개인정보 보호, 데이터 보안, 심지어 국가 안보 등의 이슈가 점점 더 주목받고 있습니다.

스마트 센서, 신경망 칩, 오픈소스 오픈 플랫폼 등의 기술이 의료 및 보건 분야에 적용되어 놀라운 성과를 거두었습니다.

다음 단계는 핵심 인공 지능 및 의료 건강 제품과 산업 응용 요구 사항의 연구 개발을 위해 다양한 유형의 인공 지능 대규모 교육 리소스 라이브러리를 초기에 구축하고 개방하는 것입니다.

바이두, 알리바바, 텐센트

반면, 스타트업 기업의 경우 B측 기업과의 협력이 더 깊이 탐구할 가치가 있습니다.

동일한 브랜드의 제품에 대해 수집된 데이터는 더욱 표준화되고 형식이 더욱 통일되어 데이터 마이닝 및 적용이 용이해졌습니다.