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의약품 부문의 인공 지능

의료 분야에서 전체적인 운영 문제가 심화됨에 따라 인공 지능(AI)이 부상하고 있습니다. 임상의의 체력을 고갈하는 업무 부담을 완화하는 것부터 관리 작업을 간소화하고 임상 결정 및 진단 속도를 높이기까지 AI 솔루션이 의료 혁신을 뒷받침하고 있습니다. 에지, 코어 및 클라우드에서 병목 현상을 제거하고 보호를 극대화하는 AI 데이터 솔루션으로 조직의 잠재력을 극대화하십시오.

데이터를 보고 있는 의사

의료 부문에서 NetApp의 AI 솔루션을 선택해야 하는 이유

데이터를 활용한 진단

AI 솔루션은 의료 분야의 진보를 위한 처방입니다. 이제 AI로 유전체 분석, 의료 영상 및 신약 개발을 개선할 수 있습니다. AI의 급속한 발전은 치료 결과를 개선할 뿐만 아니라 임상의의 체력 고갈을 줄이고 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다.

하지만 규제가 까다로운 의료 환경에 AI 기반 인프라를 구축하는 것은 결코 간단하지 않습니다. AI의 사용을 확대하려면 에지의 진단 솔루션에서 임상의의 애플리케이션과 클라우드 환경으로 데이터가 빠르고 안전하게 전송되어야 합니다. 공급자든, 보험사든, 연구 기관이든 NetApp을 통해 데이터 사일로를 제거하고 성공적인 AI를 위한 효과적인 과정을 처방할 수 있습니다. 이 과정은 실시간 시장 지원 분석 및 검증된 AI 솔루션을 기반으로 합니다.

관리 자동화

번거로운 관리 작업은 직원의 업무를 가중하고 이윤을 축소합니다. 다행히 지원 부서 직원 업무의 최대 40%와 의료진 업무의 33%는 자동화에 적합합니다."Automation and Artificial Intelligence,”Automation and Artificial Intelligence," Metropolitan Policy Program at Brookings, 2019년 1월. AI 기반 솔루션으로 이러한 작업을 자동화하면 효율성이 개선되고 직원들이 더 높은 가치를 창출하는 작업에 시간을 할애할 수 있습니다. 셀프 스케줄링 및 자연어 처리 솔루션은 시간을 절약하고 직원 및 환자의 불만을 줄이는 동시에 운영비를 낮추며 넉넉한 이윤을 지원합니다.

컴퓨터를 사용 중인 의사

진단 개선

진단 및 치료 계획에서 AI는 게임의 판도를 바꾸고 있습니다. AI를 사용하는 의사는 MRI 스캔 및 생체검사 영상을 아주 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 하지만 이는 시작에 불과합니다. AI를 사용하는 의사들은 의료 영상 분야에서 결정적인 단서를 선별하고, 급성 질환에 신호를 보내고, 생명을 위협하는 사례의 우선순위를 정하고, 만성 질환 및 치료 계획의 관리를 도울 수 있습니다.

CT 촬영

신약 개발 지원

신약 개발은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같으며, 이는 R&D 비용의 엄청난 증가로 이어집니다. 그러나 AI가 이 현상을 바꾸고 있습니다. 머신 러닝 애플리케이션은 유망한 분자 후보를 식별하는 데 소요되는 시간을 단축함으로써 연구원들이 중요한 부분에 노력을 집중하는 데 도움이 됩니다. 더 낮은 비용의 신속한 신약 개발은 모든 사람에게 이롭습니다.

약을 들고 있는 의사

위험 예측

수많은 변수에 대응하기 위한 즉각적인 데이터 액세스와 예측 분석을 통해 의료 부문의 위험 예측은 성숙한 단계에 이르렀습니다. 환자의 관점에서 AI 기반 위험 평가는 치명적이고 비용이 많이 드는 질병에 대한 조기 개입에 도움이 될 수 있습니다. 거시적 관점에서 빅데이터와 예측 분석은 전염병까지 예측할 수 있습니다. 문제는 웨어러블 기기 및 임상 시험을 통해 생성되는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 관리하고 적시에 적절한 장소에 배치하는 것입니다.

대화 중인 의사들

NetApp은 지속적인 데이터 흐름을 확보하는 데 필요한 성능과 안정성을 제공하는 데 있어서 중요한 역할을 했습니다. 필요한 컴퓨팅 성능을 완벽하게 제공하므로 영상 품질을 개선하고 데이터 파이프라인을 가속하며 동시에 5배 더 많은 데이터를 실행할 수 있습니다.

Henning Hinrich Winther, 레지던트, Institute for Diagnostic and Interventional Radiology, MHH

차트를 든 의사

데이터를 알고리즘으로 가져오고, 알고리즘의 출력을 임상 시스템으로 다시 가져오려면 어떻게 해야 할까요? 이 문제를 해결해야 했는데 NetApp과의 파트너십이 큰 도움이 되었습니다.

Jorge Cardoso, CTO, London Medical Imaging, Kings College

King's College

NetApp을 통해 4대 목표 달성

의료 발전의 모든 경쟁 요인을 감안할 때 모든 조직은 극한의 혁신을 통해 4대 목표를 달성해야 합니다. 스마트, 효율성, 그리고 안전한 데이터 사용에 있어서 AI에 가장 큰 기회가 존재합니다. NetApp을 통해 이러한 기회를 최대한 활용하십시오.

더 나은 결과

  • 진단 정확도 개선
  • 위험 점수 예측
  • 환자 특성에 따른 치료 규약 지침

임상의 경험 개선

  • 효율적인 문서화
  • 더욱 빠르고 정확한 영상 검토 및 자동화된 워크플로
  • 진단 및 치료 관리 지원

비용 절감

  • 더 빠르고 비용 효율적인 검색
  • 관리 작업 자동화
  • 보다 효과적인 조기 질병 개입

환자 경험 개선

  • 간편한 예약
  • 개인화된 지원
  • 강력한 데이터 보호

지금 AI 전문가를 만나볼 수 있습니다. 질문에 대한 빠른 답변을 얻을 수 있습니다.

의료 부문의 AI에서 데이터 관리는 의심의 여지 없이 중요한 주제입니다. NetApp의 AI 솔루션 전문가들은 이 주제에 관해 성심성의껏 답변해 드릴 것이며, 질문을 하더라도 영업 팀으로 연결되지 않습니다. 연락처 옵션을 선택하기만 하면 곧 연락 드리겠습니다.

함께 작업하는 사람들

NetApp AI 솔루션 및 오픈 소스 소프트웨어

NetApp AI 솔루션의 전체 포트폴리오는 데이터 파이프라인을 가속하는 데 필요한 모든 기능을 제공합니다. 

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