출판 : 2025 년 2 월 17 일 / 업데이트 : 2025 년 2 월 17 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
건강 관리에서 인공 지능의 역할 : 개인화 된 치료, 진단 지원 및 동물 운동 예측 - 이미지 : Xpert.Digital
Body & Cosmos에서 AI를 통한 변형 : 알고리즘이 심장 결함을 치료하고 고래를 계산하는 방법
의료 및 종 보호의 핵심 기술로서의 AI : 게임 체인저로서의 인공 지능
인공 지능 (AI)은 더 이상 공상 과학 영화의 캐치 프레이즈가 아니라 여러 가지 방법으로 우리의 삶을 뚫는 현실입니다. 특히 의료 시스템과 종 보호 영역에서 KI는 전통적인 방법을 혁명하고 완전히 새로운 방식으로 열리는 막대한 잠재력을 전개합니다. 우리는 AI가 지원 도구 일뿐 만 아니라 혁신과 진보의 원동력 역할을하는 시대의 시작에 있습니다. 이 보고서는 AI가 세 가지 중심 영역에서 이미 심방 세동의 개인화 된 치료, 디지털 병리학의 AI 기반 진단 및 해양 생태계를 보호하고 미래의 더 큰 변화를 약속하는 방법을 이미 결정하는 방법을 밝힙니다.
적합:
AI에 의한 심방 세동의 개인화 된 치료 : 심장학의 패러다임 전환
부착 된 세동, 가장 흔한 심장 부정맥은 전 세계 수백만의 사람들에게 영향을 미치며이 복잡한 질병의 치료에 큰 부담이되는 것은 환자마다 매우 다를 수 있기 때문에 종종 어려운 일입니다. 이곳은 AI가 들어오고 개인화 된 치료 접근 방식에 대한 근본적인 변화를 가능하게합니다.
AI-OP 최적화 절제 절차 : 새로운 차원에서의 정밀성 및 효과
특히 유망한 지역은 카테터 절제이며, 심방 세동 치료를위한 최소 침습적 절차입니다. 이 방법으로 리듬 장애를 유발하는 병리학 적 심장 직물이 목표입니다. 전통적으로, 절제는 종종 다소 표준화 된 해부학 적으로 지향적 인 접근법을 기반으로했다. 그러나 중재 적 심장학의 이정표 인 맞춤형 AF 연구는 AI 가이 절차의 정밀성과 효과를 크게 향상시킬 수있는 방법을 보여 주었다.
이 무작위 통제 연구에서 일부 환자는 Volta AF-Xplorer ™라는 AI 기반 기술을 사용했습니다. 이 시스템은 실시간으로 초당 5,000 개 이상의 데이터 포인트를 분석하고 병리학 적 심장 근육 영역을 나타내는 전기 신호의 복잡한 패턴을 확인했습니다. 기존의 방법에 따라 절제가 수행 된 대조군과 비교하여, AI 기반 코호트는 인상적인 결과를 나타냈다. 12 개월 후, 환자의 88 %가 AI 그룹에서 부정맥이없고, 대조군은 70 %에 불과했다. 또한, AI 그룹에서 급성 재발은 훨씬 덜 자주 발생했습니다 (15 % 대 66 %). 이러한 결과는 AI가 수술 중 엄청난 양의 데이터를 수술 중으로 처리 할 수 있으며, 따라서보다 정확하고 개별화 된 치료를 가능하게한다는 것을 명확히한다.
"절제"라는 이름은 라틴어에서 유래하며 "테이크 아웃"또는 "제거"와 같은 것을 의미합니다. 의학에서, 그것은 조직의 표적화 된 제거 또는 파괴를 설명합니다. 심장 부정맥의 카테터 디플레이션 외에도, 열, 감기 또는 기타 방법 또는 자궁 내막 절제에 의한 종양 조직에는 종양 절제와 같은 다른 많은 적용 영역이 있습니다. 카테터 절제는 최근 몇 년 동안 심방 세동을위한 가장 중요한 치료 옵션 중 하나로 자리 매김했으며 AI 기반 절차 덕분에 훨씬 더 효과적이고 안전합니다.
치료 성공을위한 예측 모델 : 위험 프로파일 및 개인화 된 예측
AI 기반 심방 세동 요법 분야에서 또 다른 유망한 접근법은 예측 모델의 개발입니다. Leipzig Heart Center의 지시에 따라 프로젝트가 가속화합니다. 12 채널 ECG 데이터를 사용하여 개별 위험 프로파일을 생성 할 수있는 기계 학습 모델에서 작동합니다. 이 모델들은 절제 후 반복되는 심방 세동의 순수한 예측을 훨씬 뛰어 넘습니다. 또한 좌측 아트리움의 섬유 성 변환 과정 인 왼쪽 - 윙 심방 리모델링을 인식 할 수 있으며, 이는 심방 세동의 발달을 선호 할뿐만 아니라 뇌졸중의 위험이 크게 증가합니다. 연구에 따르면 좌익 심방 리모델링은 뇌졸중의 위험을 3.2 배 증가시킬 수 있습니다.
이들 모델의 예측 정확도를 극대화하기 위해 100,000 개가 넘는 절제 (2021 년 기준)의 등록 데이터가 통합됩니다. 결과는 인상적입니다. 모델은 심장의 소위 저전압 영역, 즉 전기 활동이 감소 된 영역에 대해 89 %의 예측 가능성을 달성하여 종종 섬유 조직과 관련이 있습니다. 임상 실습에 사용되는 기존의 위험 코어와 비교하여 AI 기반 모델은 23 %를 초과합니다. 이는 AI가 심방 세동 또는 뇌졸중에 특히 위험이 높은 환자를 식별하여 개인화 된 치료 계획을 가능하게 할 수 있음을 의미합니다. 앞으로 이러한 예측 모델은 의사가 각 개별 환자에 대한 최적의 치료 전략을 선택하여 치료 성공을 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
PFA (Pulsed-Field-Ablation) : 차세대 절제 기술
기존 교체 기술의 최적화 외에도 KI는 완전히 새로운 절차의 개발을 주도합니다. 그 예는 전기 펄스를 사용하여 심장 근육 세포를 선택적으로 황폐하는 혁신적인 기술인 펄스 필드 절제 (PFA)입니다. 열 또는 감기에 기초한 기존의 절제 방법과 달리, PFA는 초소형, 고주파 전기장과 함께 작동합니다. 이것은 심장 근육 세포의 매우 표적화 된 괴사로 이어지는 반면, 식도 또는 프레 닉 신경과 같은 주변 조직은 구축됩니다.
AI는 펄스 주파수를 조직 두께에 실시간으로 적응시킴으로써 PFA에서 중요한 역할을한다. 이를 통해 최대 보안으로 최적의 교체 효과를 보장합니다. 독일 심장 센터 베를린 (DHZC)의 첫 번째 연구는 유망한 결과를 보여줍니다. 기존의 대체 절차에 비해 PFA를 사용하여 절차 기간을 최대 40 % 감소시킬 수 있습니다. 동시에, 특히 식도 및 프레 닉 신경의 보호와 관련하여 절차의 높은 보안이 입증되었으며, 이는 종래의 절제 방법에서 때때로 손상 될 수 있습니다. 따라서 PFA는 심방 세동의 절제를 더 효율적으로 만들뿐만 아니라 환자에게 더 안전하고 치료를 더욱 즐겁게 만들 수 있습니다.
디지털 병리 및 진단 지원의 AI : 진단 서비스의 정밀 및 속도
질병의 가르침 인 병리학은 의학적 진단에서 중심적인 역할을합니다. 전통적으로 병리학 적 진단은 조직 샘플의 현미경 검사를 기반으로합니다. 이 과정은 시간이 많이 걸리고 주관적이며 인간의 피로와 변동에 의해 영향을받을 수 있습니다. 디지털 병리학, 즉 조직의 디지털화 및 컴퓨터에 대한 분석 방법의 사용은 여기서 혁명을 약속합니다. AI는 디지털 병리를 완전히 사용하고 진단을 새로운 차원으로 올리는 핵심 요소입니다.
자동화 된 Tumdetection : 채널 셀은 딥 러닝으로 인식합니다
디지털 병리학에서 AI의 중심 범위는 자동 종양입니다. Fraunhofer Institute for Microelectronic Circuits는 딥 러닝 알고리즘을 개발하여 디지털화 된 조직 슬라이스가 인상적인 정밀도로 악성 세포 클러스터를 식별 할 수 있습니다. 이들 알고리즘의 민감도는 97 %이며, 이는 97 %의 경우 기존 종양 세포를 인식한다는 것을 의미한다.
지식이 한 작업에서 다른 작업으로 전송되는 기계 학습 방법 인 전송 학습을 사용함으로써 시스템은 250,000 개의 조직 병리학 적 이미지의 거대한 데이터베이스에 대해 교육을받을 수 있습니다. 이것은 시스템이 종양 세포를 인식 할뿐만 아니라 가장 흔한 형태의 유방암 인 Duktal 유방암의 32 개의 아형을 구별 할 수있게한다. 이 상세한 하위 유형은 치료 계획에 매우 중요합니다. 또한, AI는 병리학의 진단 기간을 최대 65 %단축시킬 수 있으며, 이는 더 빠른 진단으로 이어져 환자에 대한 조기 치료 시작으로 이어집니다. 따라서 AI에 의한 자동 종양 검출은 병리학 적 진단의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있으며 동시에 병리학 자의 워크로드를 줄일 수 있습니다.
일상적인 병리학의 신경 네트워크 : 간과 된 마이크로 타타즈를 찾으십시오.
병리학에서 AI를 성공적으로 사용하는 또 다른 예는 CNN (Convolutional Neural Networks) 인 회사 Aisencia의 작업입니다. 이 특수 뉴런 네트워크는 특히 그림에서 패턴을 인식하는 데 능숙하며, 예를 들어 결장 암종의 미세 혈관 침입을 예측하기 위해 디지털 병리에 사용됩니다. 미세 혈관 침입, 즉 가장 작은 혈관으로의 종양 세포의 침투는 결장암에서 중요한 예후 인자이며 전이 위험에 대한 정보를 제공합니다.
1,200 개의 샘플에 대한 검증 연구에서 Aisencia AI는 숙련 된 병리학 자의 평가를 통해 94 %를 달성했습니다. 이것은 AI가 인간 전문가와 비슷한 정확도로 미세 혈관 침입을 인식 할 수 있음을 보여줍니다. 그러나이 연구에서 AI가 초기 평가 중에 간과 된 추가 12 % 마이크로 타타 제를 발견 한 것이 주목할 만하다. 이것은 AI가 인간의 눈을 피할 수있는 미묘한 패턴과 세부 사항을 인식 할 수있는 잠재력을 강조합니다. 일상적인 병리학에서 CNN을 사용하면 진단의 품질을 향상시키고 중요한 정보가 간과되지 않는다는 사실에 기여할 수 있습니다.
토성 : 희귀 질병의 AI 기반 진단-진단 및 호수의 종말
희귀 질병은 건강 시스템에 대한 특별한 도전입니다. 소위 "진단 및 호수"는 영향을받는 사람들과 그 가족에게 매우 스트레스가 많습니다. 여기서 AI는 진단을 가속화하고 향상시키는 데 중요한 기여를 할 수 있습니다.
Smart Doctor Portal Saturn은 증상 목록에서 미분 진단을 생성하기 위해 자연 언어 처리 (NLP)와 지식 그래프를 결합한 AI 기반 시스템의 예입니다. NLP는 AI가 자연어를 이해하고 처리 할 수있게하는 반면, 지식 그래프는 의료 정보와 관계를 구조화 된 형태로 나타냅니다. 이 프로젝트의 파일럿 단계에서 토성은 희귀 대사 질환 진단에 대해 테스트되었습니다. 이 시스템은 Gaucher 's Disease 사례의 78 %와 점막 다당류증의 84 %를 올바르게 인식했습니다. 오 분류율은 6.3 %에 불과했습니다.
토성의 특별한 장점은 희귀 질환을위한 특수 치료 센터의 디렉토리 인 Se-Atlas와의 연결입니다. 이를 통해 시스템은 진단을 지원할뿐만 아니라 적절한 전문가와 센터를 직접 제안 할 수 있습니다. 이것은 올바른 진단 및 치료까지 시간을 현저하게 단축 할 수 있습니다. 연구에 따르면 토성은 진단 기간을 평균 7.2 년에서 1.8 년으로 줄일 수 있습니다. 토성과 같은 AI 기반 진단 지원 시스템은 드문 질병 환자의 치료를 근본적으로 개선하고 불필요한 고통을 구할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AI 기반 위성 분석을 사용한 고래 움직임 예측 : 21 세기의 종 보호
KI는 건강 관리뿐만 아니라 종 보호에서도 점점 더 중요한 역할을합니다. 멸종 위기에 처한 동물 종의 모니터링 및 보호는 생물 다양성의 보존에 중요합니다. 동물 관찰을위한 전통적인 방법은 종종 시간이 많이 걸리고 비싸며 넓은 지역을 덮기가 어렵습니다. AI 지원 위성 분석 및 음향 모니터링은 넓은 지역에서 동물의 움직임을 파악하여 종 보호를보다 효과적으로 만들 수있는 완전히 새로운 기회를 열어줍니다.
Spacewhale : 해양 Megafauna를위한 딥 러닝 - 우주에서 고래 수
Bioconsult SH가 개발 한 Spacewhale 시스템은 해양 메가 파우나를 모니터링하기 위해 AI 및 위성 기술을 결합하는 방법에 대한 인상적인 예입니다. Spacewhale은 CNN 및 무작위 분류 모델로 만든 앙상블을 사용하여 30cm (Maxar Technologies에서 제공)의 매우 높은 해상도 (Maxar Technologies에서 제공)의 위성 이미지를 분석합니다. 이 AI 모델은 위성 이미지에서 고래를 인식하고 분류하도록 훈련되었습니다.
Spacewhale은 남부 Glattwhales (Eugbalaena Austria)의 중요한 서식지 인 오클랜드 만에서 성공적으로 사용되었습니다. AI는이 지역에있는 고래의 94 %를 감지했습니다. 숙련 된 해군 생물 학자들의 수동 검증은 98.7 %로 시스템의 높은 정확도를 확인했습니다. Spacewhale은 기존 항공기 수와 비교하여 Waler 녹음 비용을 최대 70 %까지 줄입니다. 또한이 방법은 Hochsee에서 대규모 스케일 인벤토리 조사를 가능하게합니다. 즉, 기존의 방법으로 액세스하기 어려운 영역에서. Spacewhale은 AI 기반 위성 분석이보다 정확하고 저렴하며 대규모 감시 옵션을 제공함으로써 종 보호를 혁신 할 수있는 방법을 보여줍니다.
음향 모니터링 및 서식지 모델링 : 고래를 듣고 하이킹 경로 예측
위성 이미지에 의한 시각적 기록 외에도 음향 모니터링은 종 보호에 중요한 역할을합니다. 캘리포니아 이전의 Whalesafe 프로젝트는 Hydrophone 데이터 (수중 마이크)와 AI 기반 LSTM 네트워크 (긴 단기 메모리)를 결합하여 푸른 고래의 존재를 실시간으로 예측합니다. LSTM 네트워크는 데이터의 시간 연결을 인식하는 데 특히 좋은 특수 유형의 뉴런 네트워크입니다.
음향 데이터 외에도 Whalesafe 모델은 해수 온도, 엽록소 A 농도 (조류 꽃의 지표 및 식품 가용성 지표) 및 선박 교통 데이터와 같은 환경 적 요인을 고려합니다. 이러한 다양한 데이터 소스를 결합하여 Blue Whale 하이킹 경로를 예측할 때 모델은 89 %의 인상적인 적중률을 달성합니다. Whalesafe의 중심 목표는 고래의 주요 위협 중 하나 인 선박 충돌 감소입니다. 산타 바바라 운하의 충돌 속도는 이미 중요한 지역에 들어가는 선박에 대한 자동 경고로 이미 42 % 감소했습니다. Whalesafe는 AI 지원 음향 모니터링 및 서식지 모델링이 고래 및 기타 해양 동물을 더 잘 보호하고 인간-동물 갈등을 최소화하는 데 어떻게 기여할 수 있는지 보여줍니다.
의사 소통 신호의 실시간 탐지 : 정자 고래의 언어 이해
AI 기반 종 보호 분야에서 특히 매력적이고 미래 지향적 인 프로젝트는 CETACEAN TRANSSION 이니셔티브 (CETI)입니다. 세티는 정자 고래의 의사 소통을 해독하는 목표를 세웠다. Pottwhales는 복잡한 클릭으로 유명하므로 서로 의사 소통을 위해 사용합니다. CETI 프로젝트는 10 만 시간 이상의 정자 고래가 변압기 모델을 사용하여 클릭합니다. 변압기 모델은 최근 몇 년 동안 언어 처리에 특히 효율적인 것으로 입증 된 신경망의 최신 아키텍처입니다.
CETI의 CETI의 AI는 AI가 유사하고 잠금 해제 된 데이터를 구별하는 법을 배우는 기계 학습 방법 인 대조 학습을 통해 맥락 -특이 적 코다를 인식합니다. 이 코다는 예를 들어 다이빙이나 젊은 번식을 조정할 때 사용됩니다. 초기 결과는 Pottwal 커뮤니케이션이 반복되는 5 요소 서열의 구문을 가지고 있음을 나타냅니다. 이러한 발견은 의도적 인 의사 소통에 대한 결론을 내릴 수 있습니다. 즉, 정자 고래는 의식적으로 그리고 목표로하는 방식으로 의사 소통 할 수 있습니다. Ceti는 WAL 커뮤니케이션에 대한 우리의 이해에 혁명을 일으킬뿐만 아니라 이러한 매혹적인 동물의 필요와 행동에 더 잘 대응할 수있게함으로써 종 보호를위한 새로운 방법을 열어주는 야심 찬 프로젝트입니다.
더 나은 미래를위한 핵심 기술
이 보고서의 예는 AI를 의료 및 종 보호에 통합하는 것이 이미 변형적인 영향을 미친다는 것을 인상적으로 보여줍니다. 심장학에서 AI는보다 정확하고 개인화 된 병합 방법을 가능하게하고 병리학에서 종양 진단을 가속화하고 향상 시키며 종 보호에서는 해양 종을 모니터링하고 복잡한 동물 행동에 대한 깊은 이해를 가능하게합니다. 그러나 이것은 단지 시작일뿐입니다.
양자 컴퓨터의 엄청난 컴퓨팅 능력을 사용할 수있는 양자 기계 학습과 같은 미래의 분야는 부정맥 예측 및 기타 의료 영역에서 더 많은 돌파구를 약속합니다. 종 보호에서, 곤충 무리의 집단적 행동이나 조류 떼의 집단적 행동을 재현하는 떼 지능 기반 시스템은 고래 박해와 전체 생태계의 보호에 사용될 수 있습니다. 그러나 AI 기반 혁신의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 의학, 컴퓨터 과학, 생태 및 기타 여러 분야의 학제 간 협력이 필수적입니다. 지식과 전문 지식의 교환을 통해서만 AI 기술이 책임감있게, 사람과 환경의 이익을 위해 사용되도록 할 수 있습니다. 미래는 지능적입니다. 우리는 함께 형성합니다.
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콘라드 울펜슈타인
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