물리 치료 분야에서의 인공지능

물리 치료 분야에서 인공지능은 어떨까?

물리 치료 분야에서 인공지능은 어떨까? 이 게시글은 다른 많은 게시글 보다 훨씬 더 복잡하고 다양하기 때문에 의료 산업으로 계속해서 돌아가게 됩니다. 그동안 의료산업에서 인공지능의 범위는 방사선학에 중점을 두고 수술실로 이동 했으며 백 오피스에서 논의 되었습니다. 보험 및 제약 사기는 인공지능을 통한 위험 분석이 유용한 분야입니다. 그러나 이제는 인공지능 솔루션에 적용 할 수 있는 또 다른 영역이 있습니다. 많은 사람들이 이차적이라고 생각하고 있지만 실제로는 의료의 중요한 부분을 차지하고 있는 물리 치료분야 입니다. 몇 년 전에 흥미로운 자동차 충돌 사고를 당했고, 몇 년 전까지 만해도 자신이 생각했던 것 만큼 젊지 않다는 것을 증명 한 사람으로서 무릎을 부어서 물리 치료의 필요성을 인식합니다. 물리 치료의 기본은 매우 간단해 보입니다. 손상된 신체 부위의 반복적인 움직임을 유발하는 치료법을 설계하고 그 움직임을 분석한 다음에 환자와 의료계에 피드백을 제공하여 둘 다 개선하는 데 도움을 줍니다. 복잡한 것으로 판명 될 수있는 것은 그 동작의 영향을 포착하고 분석하는 것입니다. 인간 물리 치료사는 많은 움직임을 볼 수 있지만 현실적으로 필요한 모든 정보를 정확하게 포착하는 것은 불가능합니다. 스워드 헬스는 이 고유한 의료 분야에 초점을 맞춘 회사입니다. 그들은 젊은 회사이기 때문에 몇 가지 주요 치료 분야에 집중하고 있습니다. 그 회사의 대표는 엉덩이, 무릎, 허리, 어깨, 손목 및 목은 미국의 모든 근골격 문제의 90% 이상을 차지하고 있기 때문에 원격으로 복구하려면 학습하고 확장 할 수있는 기술이 필요하다고 주장하고 있습니다. 테스트에서 성별 편향에 대한 한 가지 방법을 살펴보면 다음과 같습니다. 별도의 콜 아웃 섹션을 지원하는 흥미로운 영역 중에 하나는 테스트에서 종종 문제가 되는 편향 문제입니다. 우리는 시각 신경망이 유색 인종 여성을 식별하는 데 문제가 있다는 것을 알고 있습니다. 인공지능 이외의 많은 약물 실험에는 어린이, 임산부 및 해당 약물이 필요한 기타 인구 통계가 포함되지 않습니다. 물리 치료는 이러한 문제를 피할 수있는 의료 분야입니다. 물리 치료를 받는 다양한 인구 통계에 대한 정보가 이미 많이 있습니다. 훨씬 더 많은 정보를 추적하고 개인 정보 보호를 위해 익명으로 처리했지만 인구 통계 학적 정보로 분석 할 수있는 능력은 사용 가능한 정보를 기반으로 훨씬 더 많은 세분화로 치료를 시작한 다음 직접적이고 구체적인 결과를 기반으로 개별적으로 신속하게 조정할 수 있음을 의미합니다. 보다 상세한 세분화를 기반으로 한 패턴으로 시작하여 사례별로 치료를 변환하면 다른 의학 분야 또는 일부 의료진의 마음에 내재 된 편견 문제가 제거됩니다. 그리고 현실 세계의 인공지능은 다른 기술과의 통합을 의미하는 것입니다. 정기적으로 언급했듯이 인공지능은 솔루션이 아니라 도구입니다. 이 회사는 기계 학습만을 다루는 것이 아닙니다. 그들은 무선 통신을 통해서 시스템으로 전송되는 운동학과 함께 정보를 캡처하는 센서를 만듭니다. 그런 다음 여러 기술을 사용하여 데이터를 처리 할 수 있습니다. 딥 러닝과 통계적 선형 회귀를 혼합하여 치료의 진행 상황을 이해합니다. 치료 변경은 시스템이 변경을 제안하는 반 자동화 될 수도 있습니다. 치료법을 선택하는 것은 규칙 기반 프로세스이기 때문에 딥 러닝이 필요하지 않습니다. 환자를 다루는 모든 의료 분야와 마찬가지로 미국에서 보건국은 새 기기와 업데이트 된 기기의 허가를 요구합니다. 하드웨어와 인공지능의 차이는 변경시 각 부분이 어떻게 처리되는지에 따라 쉽게 알 수 있습니다. 하드웨어 구성 요소가 변경되면 매우 빠른 분석 및 승인을 위해 세부 사양을 보건국에 보낼 수 있습니다. 규제 기관은 인공지능, 특히 신경망을 관리하는 방법에 대한 분석 초기 단계이므로 프로세스가 하드웨어보다 느릴 수 있습니다. 인공지능은 대부분 인공지능 회사의 잘못으로 인해 여전히 암울한 영역입니다. 예를 들어서 그들은 신경망인 블랙 박스에 대해 이야기하는 것을 좋아하지만, 레이어를 알고 노드, 코드 및 가중치를 알고 있습니다. 추론의 일부는 여전히 쉽게 설명 할 수 없지만 의무적으로 규제 기관에 제공 할 수있는 기업이 훨씬 더 많습니다. 그러한 투명성이 부족한 상황에서 인간을 위한 적어도 단기적인 직업 안정을 기대하는 것이 좋습니다. 그들은 인공지능 대한 감독과 인공지능이 예후를 내리는 것이 아니라 인간에게 옵션을 제공한다고 말하는 법적 커버로서 루프에 남아 있어야 합니다. 딥 러닝 및 기타 기계 학습 기술은 의료 분야에서 중요한 위치를 차지하지만 다른 기술과 함께 전체 환자 치료 프로세스에 통합되어야 합니다. 잠재적인 신약을 조사하는 연구 시설에서 자체적으로 작동하는 딥 러닝 시스템과 달리 인공지능은 다른 기술과 잘 작동을 해야하며 환자와 더 가까울수록 처리해야 합니다. 물리 치료는 환자의 결과를 개선하기 위해 규제 프레임 워크 내에서 상호 작용하는 인간, 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 환자 치료의 규칙적이고 가시적 인 부분이기 때문에 필요한 성장의 탁월한 측면입니다. 향후 물리 치료 분야에도 인공지능이 더욱 도입되기 시작한다면 훨씬 많은 발전이 있을 것입니다. 그동안은 인간에 의지한 진료로 인해 환자의 상태를 정확하게 판단하는 것이 쉽지 않았지만 인공지능의 도입으로 정밀한 상태 파악이 가능해 지고 해결책도 제시함으로써 물리 치료 분야도 의료의 중요한 한 분야가 될 것입니다. 그렇기 때문에 더욱 인공지능 개발에 박차를 가해야 할 것입니다.