글로벌바이오메디컬공학과, 바이오메디컬비젼 AI적용

소개글

"글로벌바이오메디컬공학과, 바이오메디컬비젼 AI적용"에 대한 내용입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 왓슨의 헬스 솔루션 비즈니스 적용사례
1) 애플과 IBM의 파트너십
2) 존슨앤존슨과 IBM 파트너십
3) 메드트로닉과 IBM파트너십

Ⅲ. 결론

본문내용

-서론
최근 코로나 19로 인해 의료계는 치료 결정에 있어서 의사결정의 개선에 대한 요청이 커지고 있습니다. 즉, 진단에 있어 얼마나 많은 정보를 검토하는가와 최신의 정보를 가지고 진단할 수 있는가라는 숙제를 가지게 된 것입니다.

세계적으로 노령화에 대한 대책 마련이 촉구되고 있는데 일본의 경우는 현재 인구의 25%가 65세 이상이며 2025년에는 그 비율이 60%로 늘어날 것이라는 예측이 있습니다. 이처럼 일본과 같이 한국, 미국, 독일 등 주요 선진국에서도 노령화 비율은 별반 다르지 않을 거라고 예측됩니다. 이러한 노년층 인구의 증가는 만성질환의 증가를 수반하기에 보건 의료계는 이를 위한 준비 체제를 갖춰야 할 것입니다.

이와 더불어 경제적 지속 가능성의 문제가 점차 현실화되어가고 있는데 현재는 공공보건 의료체계에 대해 경제성의 관점에서 몇백조 원의 막대한 비용이 의료 및 공공보건을 위해 지출되고 있으며 그중 30%는 낭비되고 있다고 합니다.

미국은 보건의료에 지출하는 비용은 GDP의 17%의 3,300조 원이며, 매년 8% 증가하고 있는데 이것은 미국의 경제성장 지출 비용보다 2.5배 빠르다고 합니다.

-본론
서론에서 제기한 문제들을 해결하기 위해 AI 도입이 적극 필요한 분야가 근거 중심 의료와 정밀 의료입니다. 근거 중심의학의 경우 그 기치가 들린 지도 이미 오래되었으나 그 기반은 아직 취약하기에 근거 중심의학이 의료적 실천의 핵심이 되려면 의사는 최신의 지식을 계속 학습해야 하고 매 순간 새롭게 발표되는 최신의 지식을 계속 학습하기 위해서는 진료해야 하는 시간에 지식습득을 위한 학습을 해야 하기에 집계된 잠재적인 손실보다 더 큽니다.

정밀 의료는 대규모의 생물학적 자료와 환자 특성 확인 방법의 확장, 컴퓨터를 통한 자료 분석으로 환자 개개인의 특성을 고려한 치료를 수행하고자 하는데 이러한 근거 중심 의료와 정밀 의료에서 대두되고 있는 것은 먼저 대규모의 자료를 빠르고 처리하는 것이 우선이므로 인공지능에 기반한 정보처리는 필수적일 수밖에 없습니다.

참고 자료

없음