건강 관리의 AI : 트렌드 및 전환점

몇 가지 결과에 대해 이야기합시다. 가장 먼저 깨달은 것은 오늘날의 건강 관리에서 인공 지능을 적용하면이 기술이 단순히 아름다운 그림을 만들거나 AI시를 만드는 것 이상이라는 것을 증명합니다. 우리 중 일부는 인문학이 큰 언어 모델의 주요 사용 사례라고 생각하는 경향이 있습니다. 그러나 인간 대학생과 마찬가지로 대형 언어 모델은 예술적 또는 과학적 업적을 추구하는 데 사용될 수 있습니다. 그들은 예술가 나 의사 일 수 있습니다. 즉, 가장 중요한 사용 사례는 많은 통합이 필요합니다. 이는 대형 언어 모델을 하드웨어, 교육 또는 프롬프트 할뿐만 아니라 기존 인프라 및 비즈니스 운영에 연결하는 것을 의미합니다. 말보다 쉽습니다.

Alvin Graylin (우리의 Next Reality의 저자 (사회에 대한 AI의 광범위한 영향에 관한 새로운 책)와 Karl Zhao (Enterprise AI Solutions를 배치 한 AI 전문가)는 미국과 전세계의 건강 관리 분야에서 AI의 현실을 논의하기 위해 앉았습니다.“이러한 건강 관리 시스템을 분석하는 데 도움이 될 것입니다. 대부분의 사람들이 전 세계적으로 연결된 세계 경제에서 각각의 관점에서 운영됩니다.

건강 관리에서 오픈 소스 인공 지능의 상승 : 온-프레미스 솔루션이 미래를 형성하고 있습니다.

인공 지능은 건강 관리에 혁명을 일으키고, 임상 워크 플로우를 혁신하며, 노동 부족, 진단 정확도 및 만성 질환 관리와 같은 주요 과제를 해결하고 있습니다. 미국에서 의료는 생성 인공 지능의 채택을 이끌고, 2024 년에 투자는 2 위 법률 서비스 산업보다 67% 더 높았습니다. 이러한 성장은 AI의 잠재력을 강조하지만 실제 구현에는 단순한 최첨단 기술이 필요합니다. 기존 시스템과의 원활한 통합, 비용 투명성에 중점을두고 개인 정보 보호 문제를위한 맞춤형 솔루션이 필요합니다.

오픈 소스 장점 : 기업 채택

AI 채택에서 가장 주목할만한 변화 중 하나는 DeepSeek R1 및 V3과 같은 오픈 소스 모델로의 전환입니다. 이 모델은 비즈니스에 비용 효율적이고 투명하며 맞춤형 솔루션을 제공하여 의료 응용 프로그램에 이상적입니다. 독점 시스템과 달리 오픈 소스 AI를 사용하면 조직이 알고리즘을 검토하고 준수하며 공급 업체 잠금없이 특정 임상 요구에 따라 모델을 조정할 수 있습니다.

Nvidia의 최근 전략적 변화는 이러한 추세를 강조합니다. 이 회사는 하드웨어에만 집중하는 대신 오픈 소스 프레임 워크를 기반으로하는 산업 별 AI 솔루션을 전문으로하는 회사와 협력합니다. 예를 들어, DeepSeek 지원 도구는 진단 시간이 40% 감소하고 드문 질병 인식이 28% 증가한 것으로 입증되었습니다. 이러한 발전은 개방형 모델과 도메인 전문 지식의 조합이 정밀 의학에서 실질적인 결과로 이어질 수있는 방법을 강조합니다.

비용 세분화 : 도메인 별 소프트웨어는 인공 지능 배포를 이끌고 있습니다

AI 구현의 핵심이지만 종종 간과되는 측면은 비용 할당입니다. GPU 및 추론 칩과 같은 하드웨어는 많은 관심을 끌고 있지만 소프트웨어 서비스는 총 배포 비용의 거의 70%를 차지합니다. 여기에는 모델 미세 조정, 전자 건강 기록 (EHR)과의 통합 및 지속적인 유지 보수가 포함됩니다. 오픈 소스 모델은 라이센스 비용을 줄이고 내부 사용자 정의를 구현하여 이러한 비용을 줄이는 데 도움이됩니다.

온 프레미스 및 개인 구름 : 의료 분야의 새로운 인공 지능 영역

개인 정보 및 데이터 보안은 Hyperscale 클라우드 플랫폼에서 온-프레미스 및 프라이빗 클라우드 배포 로 사람들의 전환이 크게 전환되고 있습니다. Alvin Grelin이 지적한 것처럼, “대부분의 조직은 고객 또는 환자 데이터를 클라우드에 넣는 것을 매우 주저합니다.” 이는 규제 준수 (예 : 미국의 HIPAA)와 환자 기밀성이 중요하는 의료 분야에서 특히 그렇습니다.

예를 들어, 중국에서는 엄격한 데이터 현지화 법에 따라 병원이 환자 기록을 내부적으로 유지하여 개인 AI 배포의 필요성을 유발해야합니다. 미국은 더 유연하지만 클라우드 보안 및 공급 업체 Lock-In에 대한 우려는 의료 서비스 제공 업체가 하이브리드 또는 완전히 온 프레미스 솔루션으로 이동하도록 이끌고 있습니다. Carl Zhao는 “AI 계획에서 소프트웨어 및 배포 유연성이 종종 과소 평가된다”고 지적하면서 이러한 추세를 강조했다.

미래 : 전문 인공 지능 생태계

오픈 소스 모델, 비용 투명성 및 온-프레미스 솔루션의 수렴은 의료 AI를 재구성하고 있습니다. Stryker, Boston Science 및 Medtronic과 같은 회사는 AI Innovation과 관련하여 주식 성장을 보았으며 AWS 및 Google Cloud와 같은 클라우드 제공 업체는 TPU와 같은 온 프레미스 추론 칩과 경쟁합니다.

그레이 링은 적절하게 요약 한 바와 같이, “AI는 단순한 플러그 앤 플레이 그 이상입니다. 기존 시스템과 통합하는 데 시간이 걸립니다.” 미래는 개방형 모델, 도메인 전문 지식 및 보안 인프라가 결합되어 실제 영향을 미치는 생태계입니다. 건강 관리의 경우 이는 더 빠른 진단, 더 나은 환자 결과 및보다 지속 가능한 AI 채택 곡선 (개인 정보, 비용 효율성 및 확장 성을 우선시하는 곡선을 의미합니다.

결론 : 건강 관리의 AI 혁명은 단순한 기술에 관한 것입니다. 그것은 그것을 구현하는 방법 에 관한 것입니다. 온-프레미스와 비용 구조에 대한 명확한 이해와 함께 DeepSeek와 같은 오픈 소스 모델은 혁신과 실용성의 균형을 맞추는 새로운 기업 인공 지능 시대를위한 길을 열어주고 있습니다.

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