지능형 기계는 의학 진단에서 인간보다 나은 직업을 수행합니다.

지금까지 약은 권위있는 종종 극도로 유리한 직업 선택. 그러나 가까운 장래에 우리는 지금만큼 많은 의사가 필요합니까? 우리는 향후 10 년 동안 심각한 의료 실업을 보게 될까요?

호주 의학 협회 (NSW) 지부장 인 색슨 스미스 (Saxon Smith) 지난해 말 보고서에서 의사의 의대와 의대생이 듣는 가장 공통적 인 관심사는 "의학의 미래는 무엇인가?"와 "나는 일할 것인가?"입니다. 그는 대답을 통해 계속 그를 피할 수 있다고 말했다.

호주, 영국 및 미국 대학이 의대생의 수를 계속 늘리면서, 명백한 문제는이 새로운 의사들이 앞으로 어디에서 일할 것인가하는 것입니다.

고령화로 인해 의료 전문가의 역할이 확대 될 것인가? 또는 비용을 절감하고 신기술 채택을 강요하는 결과를 개선해야한다는 압박은 현재 의사가 수행하는 역할의 수를 감소시킬 것입니다.

비용 절감

전 세계의 모든 정부, 환자 및 의사는 의료 비용 절감 필요 우리가 더 많은 사람들을 치료해야한다면. 어떤 사람들은 환자들에게 더 많은 돈을 내겠다고 제안하지만, 비용을 지불하는 것은 비용 절감을 초래할 필요가 있음을 분명히합니다.


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사용 인간의 외과의를 돕는 의료용 로봇 지금까지는 환자의 결과를 개선하고 수술 비용을 줄이지 않기 위해 사용되고 있습니다. 이 로봇 기술이 성숙되면 비용 절감 효과가 나타날 수 있습니다.

많은 사람들이 상당한 비용 절감을 볼 수있는 동시에 정확도를 향상시키는 의료 진단 분야에 있습니다. 인간 의사 대신 기술 사용.

그것은 이미 일반적으로 혈액 검사유전자 검사 (유전체학) 기계에 의해 자동으로 매우 비용 효율적으로 수행됩니다. 그들은 혈액 표본을 분석하고 자동으로 보고서를 작성합니다.

검사는 헤모글로빈 수치 (혈구 수)만큼이나 간단하여 인슐린이나 포도당 수치와 같은 당뇨병 검사까지 가능합니다. 그들은 또한 사람의 유전자 구성을 보는 것과 같은 훨씬 더 복잡한 검사에도 사용될 수 있습니다.

좋은 예가 인도 뭄바이의 Thyrocare Technologies Ltd입니다. 100,000 진단 테스트 매일 저녁 전국에서 혈액을 채취하여 24 시간 내에 혈액을 채취합니다.

인간 대 기계

기계가 혈액 검사를 읽을 수 있다면 무엇을 할 수 있습니까? 많은 의사가 이러한 생각을 좋아하지는 않지만 패턴 인식을 필요로하는 테스트는 궁극적으로 기계보다.

많은 질병에서 병리 진단이 필요합니다. 의사가 혈액 또는 조직 샘플을보고 정확한 질병을 확립하기 위해 감염 진단을위한 혈액 검사, 병변이 암인지 여부를 결정하기위한 피부 생검 및 조직 샘플 진단을 찾고 외과 의사에 의해 촬영.

이 모든 사례와 사실 모든 병리학 적 진단은 의사를 통해 패턴 인식을 사용하여 진단을 결정합니다.

기계 학습의 한 유형 인 심 신경 네트워크를 사용하는 인공 지능 기법을 사용하여 이러한 진단 시스템을 교육 할 수 있습니다. 기계는 빠르게 배우고 우리는 하나의 기계에 대해 말하는 것이 아니라 인터넷을 통해 전 세계에 연결된 기계 네트워크를 사용하여 풀링 된 데이터를 사용하여 지속적으로 개선합니다.

하룻밤 사이에 일어나지는 않을 것입니다. 배움에는 다소 시간이 걸릴 것입니다.하지만 일단 훈련을 받으면 기계는 계속 나아갈 것입니다. 시간이 지남에 따라 적절하게 훈련 된 기계는 인간이 가질 수있는 것보다 우수한 패턴 인식 능력을 발휘합니다.

병리학 규모의 경제에 의존하는 수백만 달러 규모의 실험실 문제입니다. 15 년이 지나면 고등학교를 졸업하고 병리학 자 독립적으로 기능한다. 그것은 아마 병리학자가 그들이 될 것 인 것처럼 좋기 위해 또 다른 15 년이 걸릴 것입니다.

그 후 몇 년 후, 그들은 은퇴 할 것이고 모든 지식과 경험은 잃어 버리게 될 것입니다. 그 지식이 미래의 세대에 의해 포착되고 사용될 수 있다면 분명히 좋을 것입니다. 로봇 병리학자는 그렇게 할 수 있습니다.

방사선과, 엑스레이 및 그 이상

방사선 검사가 끝난다. 연간 메디 케어 비용 중 AUS $ 2 지출. 2013 보고서에서, 2014-15 기간에, 33,600,000 방사선 조사 호주에서 공연 될 것입니다. 방사선 전문의는이 모든 것을 연구하고 보고서를 작성해야합니다.

방사선과 의사들은 평균적으로 이미 5 년 전보다 하루에 7 번 이상 연구를 읽고 있습니다. 이러한 보고서는 병리학자가 작성한 것과 마찬가지로 패턴 인식을 기반으로합니다.

현재 호주에서 수행 된 많은 방사선 검사는 영국과 같은 다른 국가의 방사선 전문의에 의해 읽혀지고 있습니다. 호주의 한 전문가가 3am의 침대에서 부상당한 환자의 뇌 스캔을 읽지 않고 이미지를 적절한 시간대에 디지털 방식으로 의사에게 보내어 거의 즉시보고 할 수 있습니다.

기계가 인간의 방사선과 처음에 그리고 궁극적으로는 대신에 작동하는 엑스레이를 읽도록 가르쳐 졌다면 어떨까요? 우리는 여전히 인간이 필요하겠습니까? 방사선 학자? 아마. MRI 및 CT 스캔과 같은 개선 된 영상은 방사선 전문의가 현재 수행하는 일부 절차를 수행 할 수있게합니다.

진단 방사선학 분야가 급속히 확대되고 있습니다. 이 분야에서 방사선과 의사는 출혈하는 혈관과 같은 상태를 진단하고 치료할 수 있습니다. 이것은 최소한 침습적 인 기술을 사용하여 이루어지며, 큰 혈관을 통해 전선을 통과시켜 출혈 지점에 도달합니다.

따라서 방사선과 의사는 현재 혈관 및 심장 외과 의사가 수행하는 절차를 마칠 수 있습니다. 로봇 보조 수술의 사용 증가는 이것이 수술 가능성이 있음을 의미합니다.

훨씬 더 많은 것이 있습니다. 피부 병변 진단하기, 뾰루지 또는 성장을 단순히 보는 것보다. 그러나 진단의 대부분은 병인을 인식하는 피부과 의사 (다시, 패턴 인식)를 기반으로합니다.

진단이 명확하지 않은 경우 일부 조직 (생검)이 병리 진단을 위해 검사실로 보내집니다. 우리는 이미 기계가 기계를 읽을 수 있다는 것을 확증했다. 동일한 원칙이 피부 병변의 인식에도 적용됩니다.

일단 인식되고 습득되면, 병소는 다시 인식 될 수 있습니다. 고품질 카메라가 장착 된 휴대 전화는 학습 기능을 갖춘 다른 데이터베이스와 마찬가지로 지속적으로 개선 될 글로벌 데이터베이스에 연결할 수 있습니다.

그것은,하지만 때가 아니야.

이러한 변경 사항은 하룻밤 사이에 발생하지 않지만 불가피합니다. 많은 의사들이 이러한 변화를 위협으로 보게 될지라도, 글로벌 선전의 기회는 전례가없는 것입니다.

적도 아프리카에서 촬영 한 X- 레이는 호주의 우수 센터에서와 동일한 신뢰성으로 판독 할 수 있습니다. 전염성 발진이 전화에 업로드되어 즉시 진단을받을 수 있습니다. 많은 사람들의 생명이 구원 받고 세계 빈곤층에 대한 의료 비용은 최소화 될 수 있으며 대부분의 경우 무료입니다.

이것이 현실이되기 위해서는 전문가들이 기계를 다루고 그들이 배우는 것을 도울 것입니다. 처음에는 기계가보다 간단한 테스트를 수행하도록 요청할 수 있지만 점차적으로 인간이 인생에서 대부분의 것을 배우는 것처럼 가르쳐줍니다.

의료계는 이러한 변화의 기회를 파악해야하며, 미래의 젊은 의사들은 미래의 의료 일자리가 어디에 놓여 있는지 신중하게 생각해야합니다. 15 년의 의료 고용 환경은 오늘날 우리가 보는 것처럼 보이지 않을 것입니다.

저자에 관하여대화

로스 크로포드 (Ross Crawford), 퀸즐랜드 공과 대학 (Orthopaedic Research) 교수; Anjali Jaiprakash, 퀸즐랜드 공과 대학교의 메디컬 로보틱스 박사후 연구원, Jonathan Roberts, 퀸즐랜드 공과 대학교의 로보틱스 교수

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