인공지능으로 개인화되는 미래의 의학

머신러닝 시스템을 대규모로 도입하면 이탈리아 경제는 8% 성장할 수 있다.Google의 접근 방식.

의사의 감독 덕분에 맞춤형 복용량으로 당뇨병에 적합한 약을 처방할 수 있는 소프트웨어를 상상해 보십시오.혹은 CT 영상을 통해 폐렴 유무를 진단할 수 있는 기기.이것이 의학의 미래입니다. 안나로사 파리나, 유럽 종양학 연구소(IEO) 정보 시스템 책임자.“인공지능 덕분에 앞으로 몇 년 안에 개발될 것” 맞춤 의학.컴퓨터는 더 이상 지침을 제공하는 데 그치지 않고 환자에 대해 수집된 데이터 덕분에 점점 더 구체적인 치료법을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.”라고 Farina는 말합니다.

이탈리아에서도 모든 사람의 웰빙을 위한 인공 지능

IEO 책임자는 10월 16일 수요일 밀라노에서 Palazzo Serbelloni에서 열린 Google Ai 커넥트 이벤트에서 연설하며 IEO와 IEO 간의 관계에 초점을 맞췄습니다. 약, 인공 지능 및 인류의 미래 그러면 아무도 뒤처지지 않습니다.“우리는 창의성과 과학을 향상시키기 위해 이 기술을 책임감 있게 개발해야 합니다.”라고 그는 말했습니다. 멜리사 페레티 페레티, Google 이탈리아 국가 관리자가 회의 중입니다. “과거 증기기관이 세상에 혁명을 일으키고 모든 사람에게 성장과 혜택을 가져다 주었듯이, 인공지능도 마찬가지일 것입니다. 우리는 사람들이 미래를 위해 준비해야 합니다.”

에서 실시한 연구에 따르면 컨설팅 그룹 구현 Google이 의뢰한 기계 학습 시스템은 대규모로 채택된다면 이탈리아의 국내총생산(GDP)을 최대 8% 증가시키는 데 기여할 수도 있습니다.전문가들은 AI가 대부분의 직업(58%)에 도움이 될 것으로 예측합니다.하지만 시간을 낭비할 필요는 없습니다.채택이 5년 지연되면 성장을 +2%로 제한하기에 충분합니다.

건강상의 이점

의학으로 돌아가서, 최근 몇 년 동안 상황은 전례 없는 속도로 발전해 왔습니다.일부 안과 의사들은 이미 인공 지능 시스템을 사용하여 안과 질환을 진단하고 있습니다.Google 자체가 일부를 만들었습니다. 렌즈 눈물을 통해 혈당 수치를 모니터링하여 당뇨병을 모니터링할 수 있습니다.의학과 기술의 관계를 보여주는 또 다른 예는 다음과 같습니다. 알파 폴드, Google Deepmind가 단백질의 3차원 구조를 식별하기 위해 개발한 인공지능 프로그램입니다.다음과 같은 것은 우연이 아니다. 노벨 화학상 올해는 단백질의 비밀 코드를 발견한 데니스 함마비스(Denis Hammabis)와 존 험퍼(John Humper)라는 두 명의 연구자에게 돌아갔습니다.“단백질이 어떻게 작용하는지 이해하면 많은 사람들의 삶이 향상될 수 있습니다.”라고 그는 설명합니다. 안나 코이부니에미, Google Deepmind Impact Accelerator 책임자입니다.“알파폴드는 단백질의 형태를 더욱 빠르고 경제적으로 밝힐 수 있습니다.인공지능이 등장하기 전에는 과학자들이 고용했습니다. 어서 해봐요 삼 에 다섯 연령 단일 단백질의 기능을 이해하는 데 비해 이제는 우리와 같은 단일 프로그램으로 인체의 모든 단백질을 지도화할 수 있습니다."

미래를 시작하자

최근 몇 년 동안 인공지능 시스템이 많이 성장했습니다.의뢰받은 연구 QBE 보험 유럽 미국 식품의약청(FDA)은 2020년부터 매년 머신러닝을 기반으로 한 100개 이상의 새로운 장치를 승인했다고 강조했습니다.2013년에는 연간 몇 대의 장치만 승인되었다는 점을 고려하면 이는 놀라운 수치입니다.의학의 미래는 이 방향으로 움직이고 있으며 이탈리아는 이 기회를 놓치지 말아야 합니다.