36 의료 통계의 놀라운 AI
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한때 공상과학의 영역이었던 의료 분야의 인공 지능은 이제 현실이 되었습니다. 환자를 진단하고 치료 권장 사항을 제공하며 단조로운 관리 작업을 대체하고 일부 의료 절차를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
의료 통계의 다음 AI는 시장의 성장, 적용 방법, 대중과 전문가의 태도에 대한 추가 통찰력을 제공합니다.
의료 통계에서 가장 중요한 AI
2023년에 모두가 알아야 할 핵심 AI 의료 통계입니다.
- 의료 시장의 AI는 187.95년까지 2030억 XNUMX만 달러로 성장할 것으로 추정됩니다.
- 의료 기관의 XNUMX분의 XNUMX은 이미 어떤 형태의 AI를 채택했습니다.
- AI는 신약 개발 비용을 70%까지 줄일 수 있습니다.
- 미국인의 60%는 공급자가 AI에 의존하는 것을 불편해합니다.
- 예측 AI 도구는 입원을 절반으로 줄일 수 있습니다.
의료 통계에 AI 도입
Bowman의 AI 통계 현재 의료 분야에서 AI가 얼마나 광범위하게 사용되고 있으며 어떻게 적용되고 있는지 살펴보십시오.
1. 의료 기관의 XNUMX분의 XNUMX이 이미 어떤 형태로든 AI를 채택했습니다.
(출처: Statista – AI 채택)
2021년 기준으로 전 세계적으로 조사한 의료 기관의 19%가 최소 2년 동안 AI 모델을 채택했습니다. 추가로 18%는 AI 구현 여부를 평가하고 있었고 26%는 아직 고려하지 않았습니다.
2. 임상시험은 의료 분야에서 AI가 가장 많이 사용되는 분야입니다.
(출처: Grand View Research – AI 헬스케어)
전 세계 의료 분야의 모든 AI 응용 프로그램 중 임상 시험이 24.2%를 차지합니다. 그 뒤를 로봇 보조 수술, 연결된 기계 및 가상 비서가 바짝 뒤따릅니다.
3. NHS의 AI 애플리케이션 중 34%는 진단용입니다.
(출처: HTWorld – AI 애플리케이션)
AI는 의료의 모든 측면에서 사용되기 시작했으며 NHS 사용 사례의 34%가 진단용입니다. 여기에는 AI 기반 이미지 분석, 병리학 및 내시경 검사가 포함됩니다. 앞으로 AI는 영국에서 질병과 질병을 식별하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
AI의 두 번째로 가장 일반적인 적용은 자동화/서비스 효율성이며 인구 건강이 그 뒤를 잇습니다. 후자는 '일반 인구의 질병 예측 및 예방을 돕기 위해 대규모 환자 데이터 세트를 다룰 때 AI의 강점을 활용'하는 데 중점을 둡니다.
4. 영국의 모든 뇌졸중 센터는 2023년 말까지 AI 뇌졸중 진단 기술을 갖추게 됩니다.
(출처: HTWorld – AI Strokes)
현재 NHS 뇌졸중 치료 시설의 86%가 AI 진단 도구를 사용하여 감지 및 치료 속도를 높이고 있습니다. 올해 말까지 100% 달성할 예정이다.
이것은 폐암을 발견하기 위한 흉부 엑스레이용 AI 기술을 포함하는 21만 파운드 규모의 AI 진단 기금의 일부입니다.
5. 임상의는 새로운 AI 기술의 주요 사용자입니다.
(출처: Statista – AI 사용자)
2021년 조사에 따르면 새로운 AI 기술 구현의 최종 단계에 있는 의료 기관의 88%가 임상의를 주요 사용자, 즉 환자를 직접 다루는 사람으로 의도했습니다.
또한 초기 단계에 있는 조직의 72%는 AI 기술을 임상의가 사용하도록 의도했습니다.
6. 미국 의료 전문가의 10%는 ChatGPT 또는 Med-PaLM 2와 같은 생성 AI 도구를 사용합니다.
(출처: 테브라)
헬스케어에는 고유한 AI 애플리케이션이 많이 있지만 개인 전문가도 인기 있는 AI 애플리케이션을 사용하고 있습니다. AI 콘텐츠 생성기 ChatGPT 및 Med-PaLM2와 같이 의학적 질문에 답변합니다. 설문조사에 참여한 500명 중 전문가 1명 중 10명이 그렇게 하고 있으며 절반은 시도할 계획이 있다고 말했습니다.
사용해 본 의료진 중 생성 적 AI 도구, 95%는 생성된 의료 조언의 품질을 본 후 긍정적인 전망을 가지고 있다고 말했습니다.
7. AI는 Moderna가 COVID-19 백신을 최적화하는 데 도움을 주었습니다.
(출처: 파이낸셜 타임즈)
Moderna는 20,000개의 고유한 mRNA 서열에 대해 훈련된 AI 모델을 사용하여 단 19일 만에 테스트할 COVID-42 백신의 첫 번째 배치를 설계하고 제조하는 데 도움을 주었습니다. AI는 약물 발견 및 임상 시험 프로세스 속도를 높이는 데 큰 가능성을 보여줍니다.
의료 통계의 금융 AI
의료 분야의 AI는 이미 XNUMX억 달러 규모의 시장입니다. 이러한 재무 통계는 시장 점유율, 미래에 대한 추정 및 기타 매력적인 재무 데이터를 살펴봅니다.
8. 의료 분야에서 AI를 채택하면 미국 지출을 5~10% 절약할 수 있습니다.
(출처: NBER)
AI는 효율성을 창출하므로 낭비되는 비용이 줄어듭니다. 연구에 따르면 의료 분야에서 채택이 확대되면 200년에 360억 달러에서 2019억 달러 사이였던 지출을 크게 줄일 수 있습니다.
9. 의료 시장의 AI는 187.95년까지 2030억 XNUMX만 달러로 성장할 것으로 추정됩니다.
(출처: Statista – AI 헬스케어 시장)
의료 시장의 글로벌 AI는 11년에 마지막으로 2021억 달러로 평가되었으며 188년 말까지 거의 37억 달러의 가치가 있을 것으로 추정됩니다. 이는 연평균 XNUMX%의 복합 성장률입니다.
비교해 보면, 교육의 AI 시장은 20년까지 2027억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
10. 로봇 보조 수술의 가치는 40년까지 2026억 달러에 달할 수 있습니다.
(출처: 하버드 비즈니스 리뷰)
의료 서비스를 크게 변화시킬 수 있는 10가지 애플리케이션 중 수술용 AI 로봇의 가치가 가장 높습니다(40년까지 2026억 달러). 가상 간호 보조원이 20위(XNUMX억 달러)로 선정되어 간호사 업무량을 줄이고 노동력 부족에 대응할 것입니다.
11. 북미는 2022년 의료 분야에서 AI로 가장 많은 수익을 창출했습니다.
(출처: 그랜드 뷰 리서치)
수익 관점에서 미국은 의료 분야에서 AI가 창출하는 가장 많은 수익을 책임지고 있습니다. 2022년에는 58%의 시장점유율을 기록했고, 아시아태평양 지역이 40.9%로 그 뒤를 이었다. 중국과 호주는 가장 빠르게 성장하는 AI 의료 시장 중 하나입니다.
12. 헬스케어 시장의 AI는 6개 기업이 장악하고 있다.
(출처: 그랜드 뷰 리서치)
의료용 AI와 관련된 주요 6개 기업은 IBM, NVIDIA, Nuance Communications, Microsoft, Intel 및 DeepMind Technologies입니다. 여기에는 업계에서 유용하다고 판단한 의료 관련 기술 및 일반 AI 솔루션이 포함됩니다.
13. AI는 신약 발견 비용을 70%까지 줄일 수 있습니다.
(출처: 내부 정보, 파이낸셜 타임즈)
약물 발견의 초기 단계는 과학 문헌을 읽고 분석하고 약물 상호 작용을 계산하고 테스트하는 지칠 줄 모르는 과정입니다. AI는 이 중 많은 부분을 자동화하고 프로세스에서 수십억 달러를 절약할 수 있습니다. 차례로 이것은 약물의 최종 비용도 낮출 수 있습니다.
AI 약물 발견을 위한 자금은 3,800년에서 2016년 사이에 2021% 증가했습니다.
14. AI는 약 투여 오류로 인해 16억 달러를 절약할 수 있습니다.
(출처: 하버드 비즈니스 리뷰)
인간이 환자가 받는 약의 복용량에 대해 교육받은 결정을 내려야 할 때 비용이 많이 드는 결과를 초래할 수 있습니다. 기껏해야 너무 높은 복용량은 더 많은 비용이 듭니다. 최악의 경우, 잘못된 복용량은 부작용을 일으켜 비용이 많이 드는 교정 절차 및 추가 치료로 이어질 수 있습니다.
15. 정밀 의학 시장의 AI는 14.5년까지 2030억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
(출처: Grand View Research – AI Precision Medicine)
정밀의료는 질병을 진단하고 치료할 때 유전자, 환경, 생활습관 등 개인의 다양성을 고려한 헬스케어 접근 방식이다. 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고 학습하는 AI의 능력은 정밀 의학이 표준이 되는 데 도움이 될 것입니다.
시장 규모는 1.27년 2022억 35.7만 달러로 연평균 14.53% 성장해 2030년에는 XNUMX억 XNUMX만 달러에 달할 것으로 예상된다.
의료 통계에서 AI에 대한 환자의 태도
대중은 당연히 신기술을 두려워하지만 암 검진, 치료 및 인종적 편견 감소를 위한 AI에 대해 여전히 긍정적인 태도가 있습니다.
16. 미국인의 60%는 공급자가 AI에 의존하는 것을 불편해합니다.
(출처: 퓨리서치)
미국 성인 11,004명을 대상으로 한 최근 연구에 따르면 6명 중 10명이 의료 제공자가 AI에 의존하여 진단을 내리거나 치료법을 추천한다는 생각에 불편함을 느끼는 것으로 나타났습니다. 많은 사람들이 AI가 결과를 개선할 것이라고 믿지 않기 때문일 수 있습니다.
17. 미국인의 60%는 AI가 건강 결과를 개선하지 못할 것이라고 생각합니다.
(출처: 퓨리서치)
응답자의 38%는 AI를 사용하면 건강 결과가 개선될 것이라고 믿었지만 33%는 그 반대였으며 27%는 영향을 미치지 않을 것이라고 생각했습니다. AI 구현 방식에 대한 우려도 있다.
다른 우려는 AI가 환자-제공자 관계를 악화시키고(57%) 환자 기록에 대한 보안 위험이 될 것이라는 점(37%)입니다.
18. 미국인의 75%는 의료 분야에서 AI가 너무 빨리 구현될 것이라고 생각합니다.
(출처: 퓨리서치)
많은 대중에게 AI의 개념은 최근 몇 년 동안에야 나타났습니다. 이것은 의료 분야에서 너무 빨리 채택되고 있다는 두려움으로 작용할 수 있습니다. AI에 대해 많이 들어본 사람들조차 70%는 여전히 의료 산업이 너무 빨리 움직이고 환자에 대한 위험을 완전히 이해하지 못할 것이라고 믿고 있습니다.
19. 의료에 인종적 편견이 있다고 믿는 미국 성인의 절반은 AI가 경쟁의 장을 평준화할 것이라고 생각합니다.
(출처: 퓨리서치)
연구에서 얻은 한 가지 긍정적인 전망은 의료 서비스가 인종적, 민족적 근거에 편향되어 있다고 믿는 사람들에게서 나옵니다. 즉, 소수 민족에 대한 더 나쁜 결과. 51%는 AI를 사용하여 결정을 내리면 편견이 제거될 것이라고 믿습니다. 15%는 명시적으로 편향을 악화시킬 것이라고 생각합니다.
20. 미국 성인의 65%는 AI가 피부암 검사에 사용되기를 원하거나 원할 것입니다.
(출처: 퓨리서치)
피부암 검사는 대중이 AI가 도움이 될 것이라고 생각하는 영역 중 하나이며, 55%는 기존 검사보다 더 정확할 수 있다고 생각합니다. 흥미롭게도 교육받은 청년들은 AI의 가장 큰 지지자였고, 교육받지 못한 소수자들은 그러한 적용을 더 두려워하는 경향이 있었습니다.
21. 미국인 1명 중 4명은 인간 치료사보다 AI 챗봇과 대화하는 것을 선호합니다.
(출처: 테브라)
처음에는 전화 치료, 그 다음은 메시징 앱이었습니다. 이제 점점 더 많은 사람들이 사람의 개입 없이 치료를 위해 ChatGPT를 포함한 AI 챗봇으로 눈을 돌리고 있습니다. AI 치료는 이제 매우 인기가 높아 미국인의 40%가 실제 치료사를 직접 방문하는 것보다 선호합니다.
22. 영국 성인은 AI가 진단을 내리는 데 가장 관심이 많습니다.
(출처: 아이뉴스)
영국 성인 2,000명을 대상으로 한 설문 조사에서 의료 분야에서 AI에 대한 가장 시급한 우려는 진단을 위해 AI에 의존하는 것이라고 밝혔습니다(39%). 의약품 할당은 27%, 수술 절차 강화는 17%였습니다.
반면 26%는 가장 유용한 애플리케이션이 건강한 라이프스타일을 지원하고 대기 시간을 줄이는 것이라고 생각했습니다.
23. 영국 성인의 28%는 개선된 결과의 증거가 표시되면 의료 분야에서 AI를 지원할 것입니다.
(출처: 아이뉴스)
의료 분야에서 AI에 대한 우려를 완화할 수 있는 것이 무엇인지 묻는 질문에 가장 높은 비율의 응답자(28%)가 개선된 환자 결과의 증거를 말했습니다. 이 증거는 이미 증가하기 시작했지만 대중을 위해 더 나은 보급이 필요할 수 있습니다.
의료 통계에서 AI에 대한 전문가의 태도
무례 AI 실직 우려, 의료 분야의 사람들은 일반적으로 AI가 업계에 어떻게 도움이 될지에 대해 긍정적인 전망을 가지고 있습니다.
24. 의료 분야 리더의 72%는 AI를 신뢰하여 비임상, 관리 작업을 지원합니다.
(출처: 옵텀)
AI에 대한 신뢰는 애플리케이션에 달려 있습니다. 설문에 응한 의료계 리더의 대다수는 모두 임상의가 환자와 함께 할 수 있는 시간을 빼앗는 비임상, 관리 프로세스에 AI를 사용하는 것을 지지합니다.
그러나 그들은 가상 환자 치료(41%), 결과 진단 및 예측(40%), 의료 이미지 해석(36%)에 대해 덜 흥분했습니다.
25. 영국 NHS 전문가의 거의 78%가 AI가 자신의 분야에서 유용하다고 생각합니다.
(출처: 프론티어)
7,500명 이상의 National Health Service 전문가 중 77.79%가 AI가 자신의 업무 영역에서 유용하거나 매우 유용할 것이라고 말했습니다. 여기에는 의사, 간호사, 치료사 및 관리자가 포함되었습니다.
10%만이 AI가 자신의 역할을 완전히 대체할 수 있다고 우려합니다.
26. 의료 경영진의 94%는 AI를 책임감 있게 사용해야 할 의무가 있다고 생각합니다.
(출처: 옵텀)
의료 산업은 AI에 대한 대중의 우려를 인식하고 있으며 의료 경영진은 AI가 책임감 있게 배포되도록 하는 것이 자신의 의무라고 생각합니다.
27. 의료 경영진의 96%는 AI가 의료 형평성에 중요하다고 생각합니다.
(출처: 옵텀)
설문조사에 참여한 500명의 주요 병원 경영진 중 거의 대부분이 AI가 의료 형평성 목표를 달성하는 데 중요하다고 생각합니다. 즉, 모든 사람에게 공정하고 편견 없는 서비스를 제공합니다.
28. 유럽 방사선 전문의의 75% 이상이 AI 알고리즘이 환자 진단에 정확하다고 생각합니다.
(출처: SpringerOpen)
유럽에서 이미 AI를 사용하여 환자 진단을 돕고 있는 방사선 전문의의 30% 중 대다수는 결과를 신뢰할 수 있다고 생각합니다. 16.8%는 구체적으로 신뢰할 수 없다고 생각하는 반면 7.5%는 이 문제에 대해 의견이 없습니다.
의료 통계에서 AI의 미래
미래의 AI 의료 환경은 어떤 모습이며 데이터는 잠재적 이점에 대해 무엇을 말합니까?
29. 예측 AI 도구는 병원 입원을 절반으로 줄일 수 있습니다.
(출처: 포브스)
Clare Medical의 연구에 따르면 AI 도구를 사용하여 '의료 행사'를 경험할 가능성이 더 높은 노인 환자를 예측함으로써 입원을 줄일 수 있는 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 생명을 구하며 예방할 수 없는 기타 응급 상황에 대비해 병상을 확보할 수 있습니다.
30. AI 모델은 80% 정확도로 암 환자의 생존을 예측할 수 있습니다.
(출처: UBC)
브리티시 컬럼비아 대학의 연구원들은 종양 전문의의 메모를 작성하고, 환자 특성을 식별하고, 80% 정확도로 암 생존을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했습니다.
이를 통해 의료 서비스 제공자는 결과를 개선할 수 있기를 바라며 서비스를 지원하거나 보다 공격적인 치료를 제공하기 위해 조기 의뢰를 할 수 있습니다.
31. AI는 인간보다 XNUMX배 빠른 심장마비 의심을 배제할 수 있다.
(출처: NIHR)
NIHR과 영국심장재단(British Heart Foundation)의 최근 실험에서 심장마비 치료의 효율성을 크게 높일 수 있었습니다. CoDE-ACS는 99.6%의 정확도로 사람보다 XNUMX배 많은 환자에서 심장마비를 배제할 수 있었다.
이를 통해 직원은 집으로 보내지거나 대체 치료를 받을 수 있으며 직원은 고위험 환자를 돌볼 수 있습니다.
32. AI는 치매의 초기 징후를 인간만큼 정확하게 감지할 수 있습니다.
(출처: 셰필드 대학교)
CognoSpeak라는 AI 도구는 환자의 언어 및 음성 패턴을 분석하고 기존 방법과 동일한 90% 정확도로 알츠하이머를 감지할 수 있습니다. 이것은 인간 의사에 대한 의존도가 낮아 진단 속도와 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
33. 반사실 알고리즘은 상위 25%의 의사만큼 정확합니다.
(출처: 네이처 커뮤니케이션즈)
AI는 환자의 증상과 밀접한 관련이 있는 질병을 식별하는 연관 알고리즘으로 성공을 거두었습니다. 그러나 상관관계가 항상 인과관계를 의미하는 것은 아닙니다.
인과적 추론을 사용하는 반사실적 알고리즘은 연관 알고리즘을 사용할 때 상위 25%에 비해 의사의 상위 44%만큼 정확한 것으로 나타났습니다.
34. 종양학 및 신경학이 AI 기반 정밀 의학을 지배할 것입니다.
(출처: Precedence Research)
2022년 종양학(암 진단)은 정밀의학 시장에서 AI 수익 점유율의 31% 이상을 창출했습니다. 이것은 간질 및 치매와 같은 신경 장애의 증가와 함께 향후 XNUMX년 동안 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.
35. AI 로봇 수술은 환자의 입원 기간을 20% 이상 줄일 수 있습니다.
(출처: 하버드 비즈니스 리뷰)
정형외과 수술에 대한 연구에 따르면 AI 로봇은 도움을 받지 않는 외과의에 비해 합병증을 21배 줄였습니다. 이것은 또한 수술 후 환자의 입원 기간을 XNUMX% 감소시키는 결과를 가져올 수 있습니다.
이후 절감액은 연간 40억 달러로 추산됩니다.
36. AI 간호 보조원은 유지 관리 작업을 20% 줄일 수 있습니다.
(출처: 하버드 비즈니스 리뷰)
AI 기반 간호 보조원은 간호사가 환자를 위한 유지 관리 작업에 소요하는 시간을 20% 줄임으로써 연간 20억 달러를 절약할 것으로 추정됩니다. 이에 대한 예로 Sensely의 "Molly" 챗봇이 있습니다. 이 챗봇은 환자에게 질문하고 증상을 평가한 후 적절한 서비스로 안내합니다.
결론
의료 통계의 이러한 AI는 앞으로 몇 년 동안만 성장할 이미 호황을 누리고 있는 산업을 보여줍니다. 환자들의 우려가 있지만 전문가들은 이것이 비용을 절감하고 인간의 편견을 줄이며 환자 결과를 개선할 것이라고 믿습니다.
연구에 따르면 AI가 증상을 분석하고 결과를 예측하는 데 인간보다 정확하거나 더 나은 방법이 있습니다. 이것은 환자를 진단하고 치료하는 속도를 높일 것입니다.
이는 관리 작업에 대한 AI의 광범위한 적용과 함께 향후 의료 서비스를 훨씬 더 효율적으로 만들 것입니다.
지우면 좋을거같음 . SM
