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기계 학습(ML) 응용 프로그램은 의료 분야에 상당한 영향을 미치고 있습니다. ML은 인공지능(AI) 기술의 하위 유형으로, 의사의 작업 속도와 정확성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 현재 각국은 숙련된 의사 부족과 과중한 의료 시스템 문제를 겪고 있으며, AI가 큰 희망을 제공합니다. 의료 데이터는 최적의 임상 시험 샘플을 식별하고, 더 많은 데이터 포인트를 수집하며, 임상 시험 참가자의 진행 중인 데이터를 평가하고, 데이터 기반 오류를 제거하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. ML 기반 기술은 전염병이나 팬데믹의 초기 징후를 감지하는 데 도움을 줍니다. 이 알고리즘은 위성 데이터, 뉴스 및 소셜 미디어 보고서, 심지어 비디오 소스를 분석하여 질병이 통제 불능 상태가 될지 여부를 판단합니다. 의료 분야에서 ML을 활용하는 것은 다양한 가능성을 열어줍니다. 이는 의료 제공자가 정보를 검색하거나 입력하는 대신 환자 치료에 집중할 수 있는 시간을 확보해 줍니다. 본 논문은 의료 분야에서 ML의 필요성과 ML의 관련 특징 및 적합한 기초에 대해 연구하고 논의합니다. 마지막으로, 의료 분야에서 ML의 주요 응용 분야를 식별하고 논의하였습니다. 이 기술의 의료 운영 내 응용은 조직에 매우 유익할 수 있습니다. ML 기반 도구는 다양한 치료 대안과 개별 맞춤 치료를 제공하고 병원과 의료 시스템의 전반적인 효율성을 높이면서 치료 비용을 절감하는 데 사용됩니다. 곧 ML은 의사와 병원 모두에 영향을 미칠 것이며, 최상의 잠재적 결과를 제공하기 위해 임상 의사결정 지원, 질병 탐지 및 개인 맞춤 치료 접근 방식을 개발하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
Javaid 등(Sat,)이 이 질문을 연구하였습니다.