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“ai는 우리나라 의료 시스템의 혁신과 발전을 촉진하는 중요한 힘이 되고 있습니다. 새로운 정보화를 촉진하고 새로운 생산성을 배양하는 중요한 출발점으로서 ai는 의료 현장의 딜레마를 해결하는 열쇠도 되었습니다. + 메디컬'은 미래의 다음 단계가 될 것으로 예상된다. runda medical의 이사 겸 부사장인 hu zhenning은 최근 securities times 기자와의 단독 인터뷰에서 말했다.

ai는 전례 없는 속도와 깊이로 다양한 산업에 침투하고 있다. 그 중에서도 의료 분야는 ai가 가장 크게 변혁력을 발휘하는 분야 중 하나이다. 현재 ai는 영상진단, 임상의사결정 보조, 건강관리 등 다양한 의료분야에서 널리 활용되고 있다. 의료의 질과 효율성 향상, 맞춤형 치료, 데이터 처리 등에서 상당한 장점을 갖고 있다.

사회와 경제의 발전, 인구 고령화 추세, 주민의 건강의식 향상에 따라 양질의 의료자원에 대한 주민의 수요도 급증하고 있습니다. 그러나 우리나라는 전통적인 의료서비스 모델과 의료자원 하에서 급속히 증가하고 있습니다. 전체 의료·보건 자원의 상대적 부족과 불평등한 분배의 딜레마에 항상 직면해 있던 'ai+의료'가 이 문제를 해결하는 '솔루션'이다.

hu zhenning은 ai가 의료 진단 및 치료 분야에서 널리 사용되는 것이 일반적인 추세라고 지적했습니다. 이는 한편으로는 병원의 의료 자원 공급이 타이트한 배경에 기반하고 있습니다. , 이는 고품질 의료 자원에 대한 주민들의 요구에 기인합니다. ai 의료 분야가 더 큰 잠재력을 가지고 있음을 결정합니다. 'ai+의료'는 전통 의료분야의 기술과 지리의 시공간적 장벽을 허물고, 지리적 경계를 뛰어넘어 고품질의 의료자원을 제공할 수 있게 해준다.

최근 몇 년 동안 우리나라의 의료 및 건강 디지털 기술은 급속히 발전했으며 응용 시나리오와 시장 규모가 빠르게 증가했습니다. 글로벌 마켓 인사이트(global market insights) 보고서에 따르면 'ai+의료' 시장 규모는 연평균 29% 이상의 복합 성장률로 성장해 2032년에는 700억 달러(5000억 위안 규모)에 이를 것으로 예상된다.

의료 진단 및 치료를 지원하는 ai의 가장 중요한 점은 비용 절감이 가능하다는 점이며, 이는 주민, 병원, 정부의 공통된 문제점을 해결할 것으로 기대됩니다. 예를 들어 의료기관의 경우 대규모 ai 모델을 적용하면 관리 효율성을 높이고, 의사-환자 갈등을 줄이고, 의료보험 비용을 통제하는 데 도움이 될 수 있습니다.

후진닝(hu zhenning)은 "ai 대형 모델 적용을 통해 주민을 대상으로 주민들이 자주 접하는 '3시간 줄을 서고 3분 동안 진료를 받는' 문제가 해결될 것으로 기대된다"고 말했다. 일반적으로 고급 의사를 양성하는 데 수십 년이 걸리며, ai를 병원 진단에 적용할 경우 의사 양성 속도는 주민의 고품질 의료 자원에 대한 수요 증가보다 훨씬 느립니다. 의사가 주민의 문제를 종합적으로 해결하기 위해 디지털 클론을 파생시키는 것과 마찬가지다. 의사를 만나기도 어렵고 병원의 의료자원 공급도 부족하다.”

최근 runda medical은 huawei cloud의 대형 모델을 탑재한 전체 시나리오 의료 모델 애플리케이션 'cdx good doctor xiaohui'를 출시했습니다. 이는 주로 임상, 환자 서비스, 과학 연구 등을 포함한 모든 의료 애플리케이션 시나리오를 지원하고 의료진에게 의료 서비스를 제공합니다. 풀 서비스가 제공되는 개인.

위에서 언급한 대규모 의료 모델이 출시된 후 hu zhenning은 지난 10년간의 탐구 기간 동안 runda medical이 두 가지 주요 인식을 형성했으며 이는 또한 대규모 의료 모델이 극복해야 하는 두 가지 주요 난제라고 솔직하게 말했습니다. 즉, 대부분의 의료 데이터는 자연어 텍스트이기 때문에 기계로 효과적으로 처리하기 어렵고, 데이터 요소의 가치를 반영할 수 없다는 문제도 있습니다. 대형 모델의 고유한 환상을 억제합니다.

“진단 및 치료 분야에서 ai를 적용하는 데에는 여러 가지 걸림돌이 있습니다. 의사의 뇌에 대규모 ai 모델을 훈련시키는 것은 논리적으로 어렵지 않지만, 탄탄한 기본 데이터가 필요합니다. hu zhenning은 "기본 데이터가 부족하다면 이 대규모 모델은 정확하지 않고 구체적인 가치가 없는 진단 및 치료 계획만 제공할 수 있을 것"이라고 말했습니다.

인공지능을 적용하기 위해서는 데이터가 기본이라는 점을 지적했다. 의료 데이터는 주로 병원에 저장돼 있는데, 대부분의 병원은 공공병원이기 때문에 정부와 병원 입장에서는 방대한 데이터 자산을 어떻게 활성화할지가 연구의 핵심 단계라고 지적했다. 의료 분야의 ai 구현.

"10년 간의 데이터 거버넌스 경험은 runda medical이 대규모 의료 모델을 개발하는 데 있어 큰 장점이며, 이는 기술적 어려움을 고려할 때 대규모 ai 모델 생성을 위한 견고한 기반을 마련합니다." 의료 데이터 거버넌스의 일환으로 runda medical은 cdx(clinical data)를 구축했습니다. 의료계는 더 이상 전문가 경험을 기반으로 한 데이터 필드 설계에 국한되지 않으며, 모든 임상 텍스트 기록은 "완전히 구조화된 데이터"로 변환됩니다.

대형 모델의 환상을 극복하고 증거 기반 기반 제공 측면에서 runda medical은 l0 pangu 일반 대형 모델을 기반으로 대형 l1 의료 수직 모델을 구축하고 fuwai, huashan, shengjing 및 베이징 tongji에서는 xiehe 병원, ruijin 병원, changzheng 병원 및 changhai 병원을 비롯한 수십 개의 유명 병원의 임상의, 전문가 및 컨설턴트가 대형 모델 및 응용 제품 연마에 참여했습니다.

hu zhenning은 의료 진단 및 치료 산업의 전반적인 적용에 중점을 두고 대형 모델을 업계에 널리 적용하는 것이 어렵지 않다고 생각합니다. 어려운 점은 대형 모델을 업계와 더 깊이 통합하는 방법입니다. “요즘 일부 질병에 대해서는 일반적인 질문을 하면 빅모델이 답변을 해주지만, 아주 구체적인 질문에 대해서는 빅모델이 지식이 부족해 진단이나 치료 계획을 제시할 수 없는 단계에 와 있다. 빅모델은 의료산업에 있어야 한다. 더 깊게 만들려면 사람들이 지속적으로 다듬어야 하는데, 가장 좋은 방법은 병원, 정부와 깊이 협력하는 것이다.”

ai 의료 분야의 급속한 발전은 중국 의료 서비스의 지능화 및 디지털 전환이 더욱 가속화됨을 의미합니다. "의료 분야에서 ai 대형 모델을 적용하는 것은 현재 내비게이션과 비슷하지만 언젠가는 무인 운전으로 발전할 것이라고 믿습니다. 이는 업계에서도 기대하는 바입니다."