의료 산업의 주요 목표는 적절한 관리, 약물 및 모니터링을 통해 건강 관련 문제를 치료하는 것입니다.
현재 시나리오에서는 만성 건강 상태의 상승, 기술 발전, 직원 부족으로 인한 인건비 상승 및 고가의 인프라와 같은 여러 요인으로 인해 글로벌 헬스 케어 시장이 상승하고 있습니다.
의 보고서 리서치 및 시장 전 세계 의료 기회 및 전략에 따르면 업계는 7.3 년 이후 매년 2014 %의 성장률을 보였다고 언급했습니다. 2018 년에만 업계는 $ 11.9Tn의 가치를 가졌습니다.
이 성장은 또한 건강 관련 인식의 증가와이 부문에서 사람들이받는 기술 지원의 증가에 기인합니다.
시간이 지남에 따라 기술 사용이 의료 산업에 구조적 변화를 가져 왔습니다. 병원에서 끝없는 관리 프로세스를 관리하고, 개인화 된 관리 및 치료를 제공하거나, 더 나은 액세스를 촉진하는 등 모바일 헬스 케어 (mhealth라고도 함) 및 헬스 케어의 기계 학습과 같은 기술 발전으로 인해 헬스 케어 부문이 크게 간소화되었습니다.
모바일 기기의 손쉬운 접근성과 건강 관리의 머신 러닝이 어떻게 의료 공간을 변화시키고 있는지 자세히 살펴 보겠습니다.
모바일 헬스의 부상
스마트 폰 및 기타 모바일 장치의 사용이 급증하면서 사람들이 의사 및 병원과 상호 작용하여 건강을 관리하는 방식이 바뀌 었습니다. 의사 약속 관리부터 건강 관리 기록 관리에 이르기까지 모든 것을위한 앱이 있으며 사람들이 사용하고 있습니다.
2.4 년 미국에서만 2017Bn에 가까운 의료용 모바일 앱이있었습니다. 연구에 따르면 11.2 년까지 2025Bn에 도달 할 것으로 추정된다. Statista.
이 시점에서이 부문에서 운영되는 기업은 사용자의 관심과 목표에 매력적이고 효과적이며 호소력이있는 적절한 솔루션을 고안하기 위해 즉시 생각해야합니다.
이미 논의한 바와 같이, mHealth는 의료 산업을 재정의하고 있으며, 여기에서 mHealth를 비즈니스 전략에 포함시켜 의료 회사가 혜택을받는 이유를 살펴 보겠습니다.
왜 모바일 헬스에 투자해야합니까?
- 의료 부문의 붐
당뇨병, 원격 의료, 유전체학 등과 같은 하위 부문에 중요성이 부여되고 있습니다. 환자는 현재 모바일 앱과 웨어러블 기술을 사용하여 포도당 수치를 모니터링 할 수 있습니다. 이 부문에는 여러 가지 다른 기회가 있으며 다른 의료 하위 부문을 식별하기 위해서는 시간 문제 일뿐입니다.
원격 진료는 통신을 통해 진료를 제공함에 따라 성장하는 분야입니다. 이러한 의료 하위 부문은 간병인과 소비자에게 더 나은 적응 형 의료 솔루션을 제공 할 수있는 기회를 제공하여 전반적인 건강을 개선 할 수 있습니다.
- 운영 효율성 및 참여 증가
병원이나 다른 간병인의 업무 흐름이 원활하면 소비자의 경험이 향상됩니다. 적절한 간호를 제공하는 것 외에도 간병인은 건강 관리 운영을 원활하게하는 것과 관련된 관리, 재무 및 기술 작업에도 관여합니다.
mHealth 솔루션을 사용하면 작업을 효율적으로 관리 할 수 있습니다. 더 나은 급여 솔루션 제공에서 약속 및 미리 알림 관리에 이르기까지 모든 작업은 잘 정의 된 mHealth 앱 내에서 잘 정의되어 있습니다.
- 환자에게 권한을 부여
환자의 심박수 및 기타 요인을 측정하고 모니터링 할 수있는 모바일 앱을 배치하면 환자에게 힘을 실어주고 건강 관련 태도를 개선해야합니다. 그들은 자신의 건강에 대해 더 많은 관심을 갖고 최대한 건강을 돌볼 것입니다.
실제로, 의료 기술의 발전과 웨어러블 기술에 대한 힘이 전해짐에 따라, 더 많은 환자들이 자신의 포도당 수준 및 기타 요인을 측정하는 데 관심이있는 환자를 관찰하여 환자를 통제 할 수 있습니다. 그들은 스스로식이 제한을 부과하여 더 부드럽고 건강한 삶을 살 수 있습니다.
- 더 나은 액세스 및 짧은 대기 라인
마지막으로, 모바일 헬스 케어 시장은 헬스 케어 제공 업체를 헬스 케어 솔루션에 액세스하는 사람들과 연결하고 있습니다. 이를 통해 직접 액세스하고 즉시 약속을 잡을 수 있습니다.
실제로, mHealth 솔루션은 사람들에게 약속을 제공 할 수있는 방법을 찾아 각 약속의 대기 시간을 줄이고 경험을 향상시킵니다.
기계 학습 및 의료 산업
2022 년까지 전 세계 AI 경제의 예상 증가는 3.9 년 $ 1.2Tn에서 $ 2018Tn입니다.이 증가는 기계 학습 도구 및 딥 러닝 기술로 인한 것일 수 있습니다.
의료 산업에서의 지출은 36.1 년에 CAGR 2025 %로 $ 50.2Bn에이를 것으로 추정됩니다. 이 기술의 가장 큰 투자자는 개인 간병인뿐만 아니라 병원과 의사 일 것입니다.
많은 스타트 업은 머신 러닝 구현을 통한 진단에 중점을두고 있습니다. 실제로, 진단 정확도를 높이고 의료 전문가가 치료 계획에 도움이되는 데이터를 얻을 수 있도록 도와 주므로 대부분의 지분 및 자금도이 부문에서 확보됩니다.
건강 관리의 딥 러닝은 진단 외에도 의료 전문가 간의 주요 상호 작용을 식별하고 더 나은 가정 건강 관리를위한 방법을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
머신 러닝의 하위 세트 인 딥 러닝은 데이터에서 패턴을 식별하기 위해 알고리즘을 훈련시키는 데 광범위하게 사용됩니다.
의료 분야의 기계 학습은 더 나은 데이터 분석과 더 빠르고 더 깊은 통찰력을 위해 계층화 된 알고리즘 아키텍처를 사용합니다. 딥 러닝 과정에서 데이터는 여러 계층을 통과하고 각 계층은 이전 계층에서 얻은 출력을 사용하여 결과를 정의합니다. 이것은 기술의 정확성과 결과를 향상시킵니다.
건강 관리의 경우 분석 할 데이터가 너무 많고 노이즈도 있으므로 분석을 수행하기 전에 제거해야합니다. 머신 러닝 알고리즘은 네트워크를 통해 실행 가능한 통찰력으로 변환 될 수있는 명확한 데이터를 식별 할 수 있습니다. 알고리즘은 환자에 대한 이해와 그들에 의해 나타난 특성-유사한 특성을 보이는 환자, 미묘한 이상이있는 의료 이미지 및 기타 관련 데이터를 기반으로 다른 데이터를 명확하게 분류 할 수 있습니다. 이를 통해 의료 전문가는보다 빠른 분석, 환자 진단 및 치료를 수행 할 수 있습니다.
헬스 케어 기계 학습의 응용
헬스 케어 분야의 머신 러닝은 이제 헬스 케어 분야의 다양한 사용 사례에 적용되고 있습니다. 아래는 의료 분야의 기계 학습으로 점점 간소화되고있는 다양한 응용 분야 중 일부입니다.
- 더 나은 이미징 기법
대부분의 의사는 환자가 직면 한 문제를 진단하기 위해 MRI, CT 스캔 및 기타 이미징 방법에 크게 의존합니다. 이를 통해 의사는 이러한 환자의 치료법을 파악하고 계획을 세우고 더 빨리 회복 할 수 있습니다.
그러나 수동 진단에는 오류가있을 수 있습니다. 이것은 판단에 오류가있는 경우 잘못된 진단 및 치료 계획으로 이어질 수 있으며, 이는 환자에게 해를 끼칩니다. 그러나 의료 분야의 머신 러닝을 통해 의사는 진단을 자동화하고 정확한 데이터를 반환 할 수있어 더 빠르고 효율적인 치료 계획과 환자 치료 개선에 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어 암을 봅시다. 많은 경우에, 의사는 환자가 질병으로 고통 받고 있는지 아닌지를 실제로 결론을 내리기 전에 환자에게 몇 가지 검사와 수동 진단을 수행하도록해야합니다. 대신, 머신 러닝 알고리즘이 머신에 공급되면 머신은 최근 데이터와 과거 결과를 연결하고 일치하는 증상을 비교 및 식별 할 수 있습니다. 따라서 알고리즘은 환자가 질병을 앓고 있는지 여부를 식별합니다. 또한 의사가 암의 단계를 진단하는 데 도움이되므로 의사의 부담이 다소 줄어들고 효과적인 진단 및 치료를 제공하는 데 도움이됩니다.
- 건강 보험 사기 탐지
의료 보험 사기는 오랫동안 만연해있었습니다. 잘못된 정보를 제출하여 보험 보상을 확보하든 모든 절차를 완료하지 않든이 세그먼트에는 사기가 너무 많습니다.
인적 자원이 이러한 사기를 감지하고 시스템에 존재하는 오류를 인식하는 것은 매우 어렵습니다. 이것이 바로 딥 러닝으로 보험 감지 솔루션을 정의한 이유입니다. 기계는 보험 보상을 위해 완전히 채워지고 잘 정리 된 양식을 감지하는 데 사용되는 기술을 배웁니다. 이 학습이 완료되면 새로운 데이터가 기존 데이터와 비교되어 사기를 신속하고 정확하게 감지 할 수 있습니다.
사기와는 별도로, 보험 판매는 또 다른 분야입니다. 기계 학습 기술 적용 할 수 있습니다. 보험이 소비 및 구매되는 방법에 대해 자세히 알아 보면 판매자가 고객을 참여시키고 전환을 완료하는 방법을보다 쉽게 정의 할 수 있습니다. 개인화 된 보험 솔루션 판매에서 개인화 된 할인 제공에 이르기까지 머신 러닝 알고리즘의 도움을받을 수있는 다양한 마케팅 기법이 있습니다.
- 초기 단계의 질병 감지
치료 계획을 조기에 식별하고 환자가 살기 좋은 방법을 확보 할 수 있도록 조기에 발견해야하는 많은 질병이 있습니다.
헬스 케어 기계 학습에서 감독 및 비지도 학습 알고리즘의 조합은 질병의 조기 발견에서 의사에게 더 나은 지원을 제공합니다. 논의 된 바와 같이, 기계 학습 알고리즘은 새로운 데이터를 특정 질환에 대한 이용 가능한 데이터와 비교하고, 증상이 적기를 나타내는 경우, 의사는 그에 따라 조치를 취할 수있다.
- 맞춤 치료
우리 모두 알고 있듯이, 동일한 질병에 대한 두 환자 또는 증상은 정확히 동일하지 않습니다. 결과적으로 의사는 종종 개인의 증상, 질병의 역사 및 치료의 조합을 기반으로 의약품을 처방합니다.
와 기계 학습 건강 관리에서 의사는 환자의 전자 건강 기록을 기반으로 분석에 액세스 할 수 있습니다. 이를 통해 의사는 환자에게 가장 적합한 치료법을보다 신속하게 결정할 수 있습니다. 의료 분야의 기계 학습은 의사가 환자가 약물 치료에 필요한 변경을 할 준비가되었는지 알아내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 처음부터 올바른 치료를 유도하는 데 도움이 될 것입니다.
- 약물 발견 및 연구
약물 발견 및 발명에 관한 연구에는 방대한 양의 데이터 처리와 끝없는 임상 시험이 포함됩니다.
의료 분야의 기계 학습을 통해 약물 개발의 여러 단계를 더 빠르게 달성 할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 짧은 시간에 대량의 데이터를 처리하고 계산 된 증거를 기반으로 결과를 생성 할 수 있습니다.
약물 개발에서 본격적인 기계 학습 구현은 여전히 초기 단계에 있지만 적절한 연구 및 테스트를 통해 건강 관리 부문은 매년 적절한 기계 학습 및 빅 데이터 구현을 통해 미화 300 억 달러의 수익을 창출 할 수 있습니다 맥킨지.
고려해야 할 주요 요인
헬스 케어 앱 솔루션에서 머신 러닝을 구현할 때는 몇 가지 사항을 명심해야합니다. 원활한 운영 요구를 충족시키기 위해 이러한 요소에 따라 앱을 계획해야합니다.
- 의료 표준과 일치
데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 유지하려면 현재 의료 표준을 이상적으로 통합해야합니다. 앱을 신뢰할 수있게 만들고 모든 표준 프로토콜을 준수하는 데 도움이됩니다. 모바일 앱 개발을 시작하기 전에 운영하려는 시장에서 실행되는 표준을 알아야합니다.
- 디자인 계획
사용자는 15 세에서 50 세까지 다양하므로 건강 관리 분야에서는 유용하고 직관적 인 앱을 계획하는 것이 매우 중요합니다. 앱에 추가 한 요소가 최소화되어 있는지 확인해야합니다. 앱 디자인을 시작하기 전에 공백 및 기타 디자인 매개 변수를 잘 고려해야합니다.
응용 프로그램의 온 보딩 프로세스가 단순해야합니다. 학습 곡선을 최소로 유지하십시오. 사용자가 이전 앱 사용에서 얻은 학습 내용을 사용하여 앱 디자인을 정의 할 수 있습니다.
- 상호 운용성 허용
모든 병원에는 운영 및 관리 관련 데이터가 모두 수집되는 자체 표준 소프트웨어가 있습니다. 기존 머신에서 사용 가능한 데이터에서 학습 할 수 있도록 앱이이 소프트웨어와 상호 운용 가능한지 확인하십시오.
합산
헬스 케어 조직에서 모바일 애플리케이션 또는 머신 러닝을 정확하게 구현하려면 신뢰할 수있는 파트너가 있어야합니다. 마루티 테크 랩.
Maruti Techlabs는 의료 공간의 복잡성을 이해하고, 산업 연구에 시간을 투자하고, 존재하는 격차를 식별하며, 효율적이고 효과적인 기술 솔루션을 통해 과제를 극복합니다.
요구 사항 및 사용 사례에 적합한 맞춤형 의료 솔루션에 대해 자세히 알아 보려면 우리와 연락.
