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의료 분야에 ai를 적용하는 것은 단순히 의료 업무를 보조하는 것이 아니라, 기존 의료 모델의 한계를 뛰어넘고 의료 분야의 새로운 발전 방향을 제시하는 것입니다. 예를 들어, ai는 영상 진단, 임상 의사 결정 지원, 건강 관리에 활용되어 의료 품질과 효율성을 개선하고 환자에게 맞춤형 치료 및 데이터 처리 서비스를 제공할 수 있습니다. 사회·경제적 발전의 심화와 인구 고령화로 인해 양질의 의료자원에 대한 주민의 요구는 지속적으로 증가하고 있으며, 전통적인 의료서비스 모델과 의료자원의 부족 현상은 더욱 두드러지고 있습니다. 그리고 'ai+의료'가 이 문제를 해결하는 '솔루션'이 됐다.

현재 ai는 의료 분야에서 눈부신 성과를 거두고 있다. 예를 들어, runda medical이 출시한 대형 의료 모델 "cdx good doctor xiaohui"는 임상, 환자 서비스 및 과학 연구 시나리오를 강화합니다. 이 모델은 대용량 의료 데이터와 대규모 모델 훈련 기술을 결합해 정확한 진단과 맞춤형 치료를 실현한다. 또한 ai는 의료 진단 및 치료 비용을 절감하고, 의료기관의 낮은 경영효율성, 의사와 환자 간 잦은 갈등, 의료자원 부족 등의 문제도 해결할 수 있다.

그러나 의료 분야에서 ai의 발전은 많은 어려움에 직면해 있습니다. 첫째, 의료 데이터의 구조적 복잡성으로 인해 기계가 효과적으로 처리하기가 어렵습니다. 둘째, 대규모 ai 모델이 작동하려면 견고한 기본 데이터가 필요하므로 결국 부정확한 진단 및 치료 계획만 제공할 수 있습니다. 따라서 이러한 문제를 어떻게 해결하느냐가 의료분야 ai의 돌파구이다.

룬다메디컬은 경험이 풍부한 의료기술 기업으로서 다년간의 데이터 거버넌스 축적과 전문팀의 지원을 통해 위의 문제를 극복하고 ai 기술을 활용한 의료 분야에 새로운 기회를 가져왔습니다. 지난 6년 동안 약 100,000개의 데이터 주석 및 거버넌스 규칙을 기반으로 huawei cloud pangu 대형 모델을 교육용으로 사용하여 의료 데이터베이스인 cdx(clinical data x)를 만들었습니다. 이 프로젝트는 보다 정확한 진단 및 치료 계획을 달성하기 위해 의료 데이터의 구조화된 처리에 있어 전통적인 "전문가 경험" 모델에서 벗어났습니다.

ai 기술의 지속적인 개발과 적용으로 의료분야는 미래의 새로운 변화를 가져올 것입니다. 예를 들어, 의료 분야에 ai를 적용하면 점차 모든 링크에 침투하여 궁극적으로 무인 정밀 진단 및 치료 솔루션이 달성될 것입니다. 이는 보다 지능적이고 디지털적이며 효율적인 방향으로 의료 산업의 발전을 촉진하여 환자에게 더 나은 의료 서비스 경험을 제공할 것입니다.