Google Alphabet 및 빅 데이터에 의존하는 의료 검색 기술

Google Alphabet 및 빅 데이터에 의존하는 의료 검색 기술

미국은 기계 학습과 같은 인공 지능 기술 이 일상 생활을 형성하는 데 어떻게 중요한 역할을 하는지에 대해 더 많이 배우고 있습니다. 분명히 Google은 의학적 증상에 대한 검색을 중요한 것으로 간주합니다.

의료 서비스를 위한 새로운 형태의 구조 데이터 와 마찬가지로 의료 검색 기술의 참여가 빠르게 확대되고 있습니다. 인공 지능의 한 측면은 환경, 사고 및 실제 사용자 경험에서 학습하여 의료 진단을 원하는 개인을 도울 수 있는 Google 알파벳을 사용하여 기계를 만들고 기술을 발전시키려는 노력입니다. 이것은 Google의 지능형 의료 검색 엔진을 활용합니다. 올바른 경로와 돌파구를 찾기 위해 많은 연구와 테스트가 진행됩니다. 순다르 피차이(Sundar Pichai) 구글 최고경영자(CEO)는 지난 4월 주주들에게 보낸 연례 창립자 편지에서 “이는 일상 업무와 여행을 수행하는 것부터 궁극적으로 더 큰 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 인공 지능을 만들기 위한 또 다른 중요한 단계”라고 말했다. 기후 변화 및 암 진단과 같은 도전과제.”

그는 음성 검색, 번역 도구 및 이미지 인식과 같은 예를 인용했습니다. 그는 Google 과학자들이 시간이 지남에 따라 개선되어 인류에게 점점 더 유용하고 도움이 되는 제품을 만드는 방법에 대해 이야기했습니다. Google은 음식, 물, 지붕과 함께 EAT 기준을 충족하는 건강 관련 콘텐츠의 순위를 매기기 위해 열심히 노력하고 있습니다.

미국 인터넷 사용자는 이제 실제 상태뿐만 아니라 의학적 증상을 분류하는 데 도움을 받기 위해 Google을 검색할 수 있습니다. 많은 의학적 답변이 Google SERP 추천 스니펫에서 클릭을 유도 합니다. Google에 질병 진단에 도움을 요청하는 개인의 수가 많다는 것은 놀라운 일이지만 Google의 모바일 사이트와 iOS 및 Android 앱에는 이제 의학적 증상에 대한 정보를 추적하도록 제안하는 기능이 있습니다. 의학적 상태를 검색할 필요 없이 개인이 특정 증상을 검색할 수 있습니다(예: 두통이 있습니다.).

다음으로 Google은 잠재적인 의학적 상태, 의사가 제안할 수 있는 치료법, 온라인에서 추가 정보를 얻는 방법, 검색자가 추천하는 의사 유형에 대한 요약을 제공합니다.

역사적으로 웹 검색자가 의학적 질병에 대한 세부 정보를 찾을 때 Google은 일반적으로 WebMD, Mayo Clinic 및 Medline Plus와 같은 전문 사이트를 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에 제공했습니다. 즉각적인 사용자의 갈망에 대한 응답으로 Google 빠른 답변으로 이동하면 더 이상 검색어에 대한 답변을 얻기 위해 빅 데이터에서 가져온 정보의 페이지와 페이지를 샅샅이 뒤지지 않아도 됩니다. 한 곳에서 요약된 소스 정보를 찾고 읽으면 검색이 간편해집니다. 음성 검색이 중대한 방식으로 시작되면 시간이 지남에 따라 더 긴 검색어로 인해 더 많은 웹 검색 비율이 나타날 것으로 예상할 수 있습니다.

의료 최종 사용자 산업을 위한 인공 지능 시장의 놀라운 성장

빅 데이터와 인공 지능은 의료에 혁명을 일으키고 있습니다.

2016년 11월 시장 조사 보고서 "기술(딥 러닝, 로봇 공학, 디지털 개인 비서, 쿼리 방법, 자연어 처리, 컨텍스트 인식 처리), 오퍼링, 최종 사용자 산업 및 지역별 인공 지능 시장 – 2022년까지 글로벌 예측" , 에 따르면 전 세계 인공 지능 시장은 2022년까지 160억 6000만 달러의 가치가 있을 것으로 예상됩니다. Markets and Markets에 따르면 2016년부터 2022년까지 CAGR 62.9%의 성장률입니다.

이 막대한 투자는 치료 중에 혜택을 볼 환자, 이 기술을 수용하는 고급 의료 서비스/장치, 웹사이트에서 의료 온톨로지를 올바르게 구현하는 사람들에게 지불할 것으로 예상됩니다.

2016년 8월 4일 인공 지능이 의료를 재설계 할 것이라는 기사에서 Medical Futurist*는 디지털 공간에서 생성되고 저장되는 데이터의 양이 증가함에 따라 디지털 용량의 확장을 지적합니다. “가용 디지털 데이터의 양은 놀라운 속도로 증가하고 있으며, 2년마다 두 배로 증가하고 있습니다. 2013년에는 4.4제타바이트였으나 2020년에는 디지털 세계(우리가 매년 생성하고 복사하는 데이터)가 44제타바이트 또는 44조 기가바이트(!)에 이를 것이라고 합니다.

Google은 의학적 증상에 대한 검색어에 답변합니다.

Google은 의학적 질병 및 질병에 대한 유용한 정보를 웹에서 가져오는 데 도움이 되는 의료 증상 검사기 라는 모바일 장치 사용자를 위한 새로운 기능을 발표했습니다.

Google의 API는 의료 분야에서 역할을 발전시키는 새롭고 혁신적인 애플리케이션을 많이 도입하고 있습니다. 이번 주 미국에서 사용자가 의학적 증상에 대해 Google 검색을 수행하면 관련 상태 목록과 자가 치료 옵션에 대한 정보가 표시됩니다.

특히 Google AMP (Accelerated Mobile Pages)가 검색의 핵심으로 등장함에 따라 음성 인식을 사용하고 빅 데이터에 의존하는 모바일 검색의 수가 증가하고 있습니다. 개인이 해야 할 일은 결과를 보기 위해 의학적 증상 쿼리를 스마트폰에 대고 말하기만 하면 됩니다. Google은 "관련 상태("두통", "편두통", "긴장성 두통", "군발성 두통", "부비동염" 및 "감기")의 목록을 보여줍니다. "두통"과 같은 개별 증상의 경우 자가 치료 옵션 및 의사의 방문이 필요한 사항에 대한 정보와 함께 개요 설명도 제공합니다."

이 이면의 의도는 Google 검색을 사용하여 참조되는 증상과 관련된 건강 상태에 대한 유용한 정보를 찾고 탐색하도록 돕는 것입니다. 이것은 "웹에서 더 심도 있는 연구를 하거나 의료 전문가와 이야기할 수 있는 지점에 도달"하는 빠른 방법이어야 합니다. 이 기술은 한동안 개발되었습니다. GitHub 에는 "미국 영어 데이터는 /speech_recognition/pocketsphinx-data/en-US/에 저장되어 있습니다."라고 명시되어 있습니다.

Google의 연구에서는 "Google의 기계 지능은 심층적인 과학 및 엔지니어링 문제를 제기하여 주요 컨퍼런스 및 (의학) 저널에서 기술 토론 및 출판물을 통해 광범위한 학술 연구 커뮤니티에 기여할 수 있도록 합니다."라고 말합니다.

이 기사의 독자에게 도움이 될 몇 가지 기본 정의를 살펴보겠습니다.

구글 알파벳이란?

위키피디아에 따르면:

“Alphabet Inc.(일반적으로 Alphabet으로 알려지고 비공식적으로 Google이라고도 함)는 2015년에 Google과 이전에 Google이 소유한 여러 다른 회사의 모회사로 설립된 미국의 다국적 대기업입니다. Google의 Alphabet 개편은 2015년 10월 2일에 완료되었습니다. Alphabet의 포트폴리오에는 기술, 생명 과학, 투자 자본 및 연구를 포함한 여러 산업이 포함됩니다. 일부 자회사에는 Google, Calico, GV, Google Capital, X 및 Google Fiber가 있습니다. Alphabet의 일부 자회사는 Google을 떠난 후 이름을 변경했습니다. Google Ventures는 GV로, Google Life Sciences는 Verily로 변경되었습니다 ."

베릴리 생명과학이란?

위키피디아에 따르면:

"Verily Life Sciences(이전 Google Life Sciences는 생명 과학 연구에 전념하는 Alphabet Inc.의 연구 조직입니다. 이 조직은 이전에 Google X의 한 부서였습니다. 2015년 8월 10일 Sergey Brin이 조직이 독립할 것이라고 발표할 때까지) Alphabet Inc.의 자회사입니다. 이 구조 조정 프로세스는 2015년 10월 2일에 완료되었습니다. 2015년 12월 7일에 Google Life Sciences는 Verily로 이름이 변경되었습니다."

의료 검색의 발전

인공 지능을 사용하여 의료 검색을 발전시키기 위해 다양한 접근 방식이 다가오고 있으며 하위 필드 중 하나가 패턴 인식이라고 합니다. 인공 신경망을 활용하고 강화 학습, 빅 데이터의 통계적 추론 및 확률적 머신 러닝을 사용 합니다. 지도 학습과 비지도 학습 모두에서 많은 시도와 테스트는 더 나은 기술과 개선된 시스템으로 이어질 것입니다.

“진정으로 지능적인 시스템을 구축하는 데 있어 우리가 만드는 모든 진전은 일반적으로 기술의 발전에 달려 있습니다. 그리고 최근까지 우리는 충분히 빠른 컴퓨터나 그렇게 할 만큼 큰 데이터 세트가 없었습니다. 따라서 특정 문제를 선택하여 수많은 기계에 퍼뜨릴 수 있다는 것은 우리의 연구를 더 빠르게 해주기 때문에 매우 중요한 접근 방식입니다."라고 Google은 Machine Learning: Making Sense of Messy World 에서 말합니다.

Google 증상 검색은 모바일 장치에만 적용됩니까?

아니요. 그러나 Google은 모바일 웹에 대한 투자 약속을 되풀이했습니다. 따라서 Google 증상 검색이 모바일 경험으로 가장 먼저 설계된 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이미 모바일은 대다수 사이트의 주요 트래픽 소스입니다. 과거와 현재 모두 Google 개발자는 게시자, 파트너 및 생태계의 기타 개발자와 긴밀하게 협력하여 모바일 웹을 더 부드럽고 더 빠른 사용자 경험으로 만드는 데 도움을 주고 있습니다. Google이 올해에 뉴스 게시자와 협력하여 오픈 소스 이니셔티브로 시작한 Accelerated Mobile Pages(AMP) 프로젝트를 생각해 보십시오.

따라서 대답은 장기적으로 모바일 장치를 사용하는 사람들이 가장 자주 사용할 수 있다는 것입니다.

의료 분야에서 가장 널리 알려진 인공 지능 응용 프로그램은 데이터 관리입니다. 그것만으로도 수집, 저장, 정상화 및 조상 추적이 포함됩니다. 그리고 기존 의료 시스템에 혁명을 일으키고 있습니다. Google Deepmind Health 프로젝트는 의료 서비스를 개선하기 위해 의료 기록 데이터를 소싱하는 데 사용됩니다. 환자에게 가장 큰 이점은 더 빠르다는 것입니다. 의료 검색 또한 환자 리뷰에 그 어느 때보다 많이 의존하고 있습니다 .

의학적 증상에 대한 지원을 위해 웹으로 전환

국립 보완 및 통합 건강 센터( National Center for Complementary and Integrative Health )는 "보완적 건강 접근 방식(보완 및 대체 의학이라고도 함)에 대한 정보를 포함하여 건강 관련 리소스를 제공하는 웹 사이트의 수가 매일 증가하고 있습니다."라고 말합니다. 또한 인터넷 사용자가 인터넷에서 찾을 수 있는 건강 정보를 평가할 때 주의할 것을 촉구합니다.

또한 백악관은 2016년 5월 3일 인공 지능의 미래 준비 라는 제목의 기사에서 주제에 대해 썼습니다. “오늘날의 AI는 좁고 특정한 작업에 국한되며 인간이 나타내는 일반적이고 적응 가능한 지능과 다릅니다. 그럼에도 불구하고 AI가 세계에 미치는 영향력은 날로 커지고 있습니다. 우리가 본 발전 속도는 의료에서 ​​이미지 및 음성 인식에 이르는 다양한 분야에 광범위한 영향을 미칠 것입니다. 의료 분야에서 대통령의 정밀 의학 이니셔티브(Precision Medicine Initiative)와 암 문샷(Cancer Moonshot)은 AI에 의존하여 의료 데이터에서 패턴을 찾고 궁극적으로 의사가 질병을 진단하고 환자 치료 및 건강 결과를 개선하기 위한 치료법을 제안하도록 도울 것입니다.”**

Google 증상 검색이 알파벳과 빅 데이터에 의존하는 방법

의학 분야의 인공 지능(AI)은 연구 분야에서 비교적 새로운 분야입니다. 의료 발전을 위한 도구를 생산하기 위해 전문 의사의 통찰력과 함께 현대적인 표현 및 컴퓨팅 기술을 통합합니다. 다음 진술은 최고의 의사를 보강하기 위해 이러한 형태의 지능이 어떻게 필요할 수 있는지 보여줍니다.

healthinformatics.com에 따르면 "의학은 기술이 많이 필요한 분야입니다. 최고 품질의 건강 관리에 대한 우리의 기대가 커지고 더욱 상세한 의료 지식이 빠르게 성장함에 따라 의사는 각 사례에 전념할 적절한 시간이 없고 자신의 분야에서 최신 발전을 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 시간이 없기 때문에 대부분의 의학적 결정은 의사의 보조기억에 의존하는 경우의 신속한 판단에 기초해야 합니다. 드문 경우에만 의사(및 환자)에게 최신 지식이 특정 사례와 관련이 있음을 확인하기 위해 문헌 검색 또는 기타 확장 조사를 수행할 수 있습니다.”

또한 진단 지원에서 Alphabet이 할 수 있는 역할에 대해서도 설명합니다. "환자의 사례가 복잡하거나 드물거나 진단을 내리는 사람이 단순히 경험이 없는 경우 전문가 시스템이 환자 데이터를 기반으로 가능한 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다."

AI는 원시 빅 데이터를 살펴본 다음 데이터 내의 관계를 가정하기 위해 노력합니다. RankBrain은 최고의 학습 시스템과 이러한 관계의 매우 복잡한 특성을 생성할 수 있는 방법으로 제작자조차 놀라게 했습니다. 결과는 인간이 이해할 수 있는 개념을 더 잘 발견하고 일치시키는 능력입니다. Google의 증상 검색은 의료 서비스를 받기 위한 결정이나 접근 방식의 기반이 되는 신뢰할 수 있는 정보를 웹에서 찾는 개인에게 빠른 답변을 제공합니다.

2016년 6월 21일에 게시된 CNET의 "Google 증상 검색이 진단에 도움이 됩니다" 동영상 보기

AI 지능형 의료 검색 엔진은 어떻게 작동합니까?

Wikipedia에 따르면 의료 검색을 위해 웹을 사용하는 모든 사람이 사용할 올바른 검색 키워드를 알고 있는 것은 아닙니다. 더 쉽게 하려면:

첫째, 대화형 질문 기반 쿼리 인터페이스를 사용하여 사용자가 상황에 대한 가장 중요한 정보를 제공하도록 안내합니다. 사용자는 키워드 쿼리를 입력하는 대신 증상을 선택하고 질문에 답변하여 검색을 수행합니다.

둘째, 의학적 지식(예: 진단 결정 트리)을 사용하여 질문에 대한 사용자의 답변에서 여러 쿼리를 자동으로 형성합니다. 이러한 쿼리는 검색을 동시에 수행하는 데 사용됩니다.

3, 다양한 도움말 기능을 제공합니다.

FDA의 지원 참여

Google과 Apple은 모두 대중이 사용할 수 있는 건강 앱의 품질을 보호하기 위해 노력하고 있습니다. 이들은 Pokemon Go와 같은 게임 앱이 아닙니다. 오해의 소지가 있거나 품질이 낮은 건강 앱은 잠재적으로 실제 사람들에게 실질적인 피해를 줄 수 있습니다. 예를 들어 Apple은 "정확한 데이터나 정보를 제공할 수 있거나 환자를 진단하거나 치료하는 데 사용할 수 있는" 콘텐츠를 확인하여 게시된 앱을 면밀히 모니터링합니다.

더 중요한 것은 미국 식품의약국(FDA)이 현재 규제하고 있는 목록을 포함하여 모바일 의료 응용 프로그램(MMA)에 대한 지침을 설정함으로써 주도적인 역할을 적극적으로 수용하고 있다는 점입니다.

기본적으로 앱에서 모바일 기기가 의료 기기 기능을 수행하도록 허용하는 경우 FDA는 이러한 방식으로 사용되는 앱이 생명을 보호하고 성장하는 건강 앱 산업을 관리하기 위해 감독 하에 있는지 확인하고자 합니다. 한 가지 이점은 사용자가 안전망이 내장되어 있다는 사실을 알고 보호받을 수 있다는 것입니다.

현대 기술은 의료 결과를 어떻게 예측합니까?

Dave Gershgorn은 2018년 1월 27일 Quartz에 Google이 460억 데이터 포인트를 사용하여 병원 환자의 의학적 결과를 예측한다는 제목의 기사를 게재했습니다. 그는 1월 24일에 발표된 연구 문서에 대해 논의합니다. 환자의 생명이 병원에서 사망할 가능성, 퇴원 및 재입원, 최종 의료 진단과 같은 의료 결과를 예측하는 경쟁자.

연구의 근거를 마련하기 위해 Google은 개인 간에 누적된 460억 개 이상의 데이터 포인트와 함께 216,221명의 성인에 대한 비식별화된 데이터를 수집했습니다. 환자 데이터는 University of California San Francisco Medical Center(2012-2016년)와 University of Chicago Medicine(2009-2016년)의 결합된 11년에 걸쳐 있습니다. Google은 다른 사람들이 현재 의료 결과를 예측하기 위해 의존하고 있는 기존 모델에 비해 크게 개선되었다고 말했습니다. 눈살을 찌푸리게 하는 부분은 현재 방법보다 24~48시간 전에 환자 사망을 예측하는 Google의 능력으로 의사가 인명 구조 절차를 수행할 시간을 허용할 수 있습니다.

잘 알려진 Google 건강 및 의료 프로젝트에는 어떤 것이 있습니까?

최근 몇 년 동안 Google은 다양한 부서와 비즈니스 파트너십을 통해 다양한 건강 및 의료 프로젝트를 진행하고 있습니다. 더 널리 알려진 몇 가지는 다음과 같습니다.

• Google Glass는 병원 응급 서비스에 적용하기 위한 작업이 진행 중입니다.

• 간편한 당뇨병 관리를 위한 초소형 일회용 센서.

• 환자 방문 사이에 실시간 임상 시험 데이터를 수집하는 손목 밴드 모니터.

• HIPAA 준수 웹 클라우드 플랫폼.

• 빅 데이터에 의존하는 Baseline Study라고 하는 유전 및 분자 연구.

• 암과 신경변성에 대한 약물 연구.

• 영국 국립 보건 서비스(National Health Services)에서 임상 직원이 급성 신장 손상 사례를 감지하도록 돕습니다.

• 미국심장협회(American Heart Association)와 함께 심혈관 질환 예방 수단 개발.

• 바이오젠으로 다발성 경화증 치료를 위한 웨어러블 센서 개발.

병원 및 의학에서 AI의 미래

의료 검색 기술의 발전에 가까운 개인 연구원과 과학자들은 일이 빠르게 진행되고 있다는 숨가쁜 감각의 일부입니다. 의료와 궁극적인 삶을 개선할 수 있는 Google Alphabet을 개선하는 데 점점 더 나은 것을 만드는 Google의 능력의 발전은 현실입니다. Google Alphabet의 펀드 매니저는 "원격 의료, 유전체학, 인구 건강 및 만성 질환 관리를 포함한 의료 기술, 생명공학 및 디지털 건강 기회를 목표로 하고 있습니다."라고 밝혔습니다.

지능은 실제로 우리가 간결하고 단일한 방식으로 정의하는 데 성공한 것이 아닙니다. 모든 것이 아름답게 조정되고 함께 작동하는 것은 바로 이 다양한 기능의 집합체입니다. 장기적인 미래를 예측하는 것은 매우 어렵습니다. 정말 아무나 할 수 없습니다. 그리고 나쁜 일은 지금 가장 잘 작동하는 것을 취하고 미래가 영원히 그렇게 될 것이라고 가정하는 것입니다.

Pharm Exec에 따르면 “Verily는 Alphabet의 전통적인 조타실에 더 가까운 데이터 기반 프로젝트에도 참여하고 있습니다. Baseline은 건강한 사람이 어떻게 생겼는지에 대한 포괄적인 스냅샷을 개발할 것입니다. 또한 학술 병원, 의사, 대학 및 환자로부터 정보를 수집하여 연구자가 쉽게 액세스할 수 있도록 하려는 광범위한 야심을 가지고 "인간 시스템 생물학의 Google"이라고 부르는 것을 구축하고 있습니다."

의료 검색은 환자가 현재 치료를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

모든 의학적 검색어가 건강에 대한 관점이나 자기 관리를 위한 노력은 아닙니다. "의사-환자 커뮤니케이션에 대한 환자 질문의 과학적 대 감정적 표현의 영향"이라는 제목의 흥미로운 토론이 NIH.gov***에 의해 2015년 11월 25일에 게시되었습니다. 일부 개인이 치료 의사가 사용하는 의학적 용어를 더 잘 이해하기 위해 인터넷을 찾는 이유에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

의사는 해당 분야의 전문가이며 종종 일반인의 용어로 의학적 증상이나 치료를 설명하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 이 기사의 결론은 “의료 전문가를 위한 의사 소통 교육은 의료 전문가에게 이러한 측면을 적절하게 고려하는 방법을 가르치기 위해 특정 상황에서 환자의 의사 소통 스타일과 요구를 인식하는 문제를 해결하는 것을 목표로 할 수 있습니다. 또한 의사 소통 훈련은 의료 전문가가 의사 소통 상황에서 개별 치료 건강 개념과 결과적인 의미를 인식하도록 해야 합니다.”

독특하고 새로운 의학적 증상 질문에 직면한 Google

하루 평균 15%의 쿼리에 직면하는 캘리포니아에 기반을 둔 구글의 거물이 시스템에서 이전에 한 번도 본 적이 없는 방향을 택하는 이유를 더 쉽게 알 수 있습니다. 예를 들어, "출혈을 멈추는 방법"과 같은 모호한 질문을 처리할 때 즉각적인 답변을 제공하는 것이 매우 중요할 수 있습니다. Google Alphabet의 사용은 검색 엔진 중 다른 기술과 다릅니다. 검색의 최첨단을 유지하는 것은 Google의 핵심이며, 검색자가 의료 질문에 응답하는 방법을 해독하는 데 즉각성이 필요할 수 있음을 나타내는 모호한 쿼리를 시스템을 보다 효율적으로 처리하고 더 잘 처리할 수 있도록 하는 것은 사용자 중심입니다. 이것은 Google이 현재 대부분 휴대기기를 사용하여 검색하는 시간에 굶주린 사용자를 위해 매일 쿼리에 응답하는 작업에 응답하는 방법 중 하나입니다.

“매우 주의 깊게 모니터링됩니다. 다른 신호는 모두 정보 검색 분야의 사람들이 갖고 있는 발견과 통찰력에 기반을 두고 있지만 학습은 없습니다.”라고 회사의 선임 연구원인 Greg Corrado가 말했습니다. 또한 2016년 10월 15일 Google은 수익성 있는 웹 검색을 AI 기계로 전환 기사에서 Google이 새로운 개념과 새로운 쿼리 형식으로 추론을 개선하는 데 도움이 되도록 많은 양의 새로운 빅 데이터를 제공함으로써 검색 시스템을 일시적으로 업데이트한다는 사실을 알게 되었습니다.

FDA의 승인을 받은 Google 애드워즈 의료 광고, 광고 URL을 웹사이트 유형으로 대체

일부 사람들은 Google이 의사 역할을 하는 것처럼 보이는 이유를 궁금해할 수 있지만 검색 대기업은 FDA의 감시와 규제를 받고 있습니다. Google이 표시 URL을 웹사이트의 "유형"으로 대체하는 이유에 대한 질문이 Twitter에서 제기되었습니다. 짧은 대답은 FDA가 Google이 이러한 광고에 웹사이트 유형을 표시하도록 요구한다는 것입니다. Glen Gabe는 FDA 위반 사례를 보여주는 작년의 기사를 지적합니다. “광고를 클릭하면 사용자는 브랜드 웹사이트로 연결됩니다. 광고에 www.disease-state-info.com이 표시되더라도. '베니티 URL'은 브랜드 웹사이트로 리디렉션됩니다. 제약 회사 외부에서 이러한 방식으로 리디렉션을 사용하는 것은 Google 광고 정책에 위배됩니다." 모든 유료 검색 마케팅 전략 팀은 완전히 평가되어야 하며 FDA의 지침을 충족하는 광고 형식 및 용어 사용과 같은 의료 법률 및 규제 정책을 준수하는 방법을 알아야 합니다. CMI에서 게시한 기사: 의료 광고 형식에 대한 Google 광고 정책 업데이트를 읽어보세요.

일반의가 아닌 복잡한 수술을 담당하는 외과의를 원하는 것처럼 유료 검색 URL 매개변수에 대한 작업은 이를 완전히 이해하는 전문가만 수행해야 합니다. URL 매개변수는 각 사이트 URL에 대해 동적으로 입력되는 값입니다. 예를 들어, 글로벌 시장이 있는 전자 상거래 웹 사이트의 소유자는 다른 지역에서 제공되어야 하는 웹 페이지를 구별하는 국가 매개변수를 설정할 수 있습니다. Google Search Console의 섹션을 통해 웹마스터는 Google에 귀하의 URL에 대해 지시할 수 있습니다. URL 매개변수를 잘못 설정하면 SEO가 손상될 수 있습니다.

또한 Duke 및 Stanford University의 기관 검토 위원회는 수집된 정보를 어떻게 활용할 계획인지 검토합니다.

병원과 의학에서 AI의 미래는 무엇입니까?

의료 검색 기술의 발전에 가까운 개인 연구원과 과학자들은 일이 빠르게 진행되고 있다는 숨가쁜 감각의 일부입니다. 의료와 궁극적인 삶을 개선할 수 있는 Google Alphabet을 개선하는 데 점점 더 나은 것을 만드는 Google의 능력의 발전은 현실입니다. 지능은 실제로 우리가 간결하고 단일한 방식으로 정의하는 데 성공한 것이 아닙니다. 모든 것이 아름답게 조정되고 함께 작동하는 것은 바로 이 다양한 기능의 집합체입니다. 장기적인 미래를 예측하는 것은 매우 어렵습니다. 정말 아무나 할 수 없습니다. 그리고 나쁜 일은 지금 가장 잘 작동하는 것을 취하고 미래가 영원히 그렇게 될 것이라고 가정하는 것입니다.

모든 건강 데이터가 어디에서 수집되는지 궁금하다면 건강-피트니스 밴드, 체중계, 심장 및 혈압 모니터와 같은 연결된 장치 착용의 분노, 개선된 디지털 건강 기록으로의 꾸준한 움직임을 생각해 보십시오. Google은 스마트워치용 Android Wear OS 또는 당뇨병 환자의 포도당 수치를 계산하는 스마트 콘택트 렌즈를 만드는 Novartis와의 프로젝트에서 막대한 역할을 담당하고 있습니다.

정보를 분석하기 위한 새로운 형태의 인공 지능은 현재 뉴스를 확산시키고 있습니다. Verily는 출시와 동시에 머신 러닝에서의 주도적 역할에 대해 말했습니다. 이는 엄청난 양의 데이터를 처리하여 새로운 통찰력을 주도할 수 있는 패턴을 발견하는 AI 프로세스입니다. 이론을 증명하기 위해 관련 데이터를 찾는 대신 기계 학습은 압도적인 양의 데이터를 기반으로 이론을 육성합니다. 스키마 마크업은 AI에 의존합니다. 국가 의료 기기 회사인 경우 지역 비즈니스 스키마는 검색 엔진이 각 위치를 이해하는 데 도움 이 됩니다.

AI는 이제 Early Healthcare에서 더 좋습니다.

• 진단 및 처방 자동화.
• 질병의 조기 발견.
• 효율적이고 비용 효율적인 환자 데이터 스크리닝.
• 입원 및 외래 환자의 예후 모니터링.

의료 비즈니스는 진정한 경쟁력을 갖기 위해 민첩한 마케팅 접근 방식이 필요합니다. B2B 헬스케어 사업은 맞춤형 마케팅 전략이 필요합니다 .

병원 및 의학을 위한 AI에 대한 Wikipedia

인공 신경망의 과거 및 현재 사용은 의료 진단을 지원하기 위한 임상 의사 결정 지원 시스템에 기여하며, 한 가지 예는 EMR 소프트웨어에서 개념 처리 기술을 사용하는 것입니다.

Wikipedia 는 이 사용이 다음 영역에서 증가할 것이라고 제안합니다.

인공 지능이 잠재적으로 수행할 수 있는 의학의 다른 작업은 다음과 같습니다.

• 의료 이미지의 컴퓨터 지원 해석. 이러한 시스템은 예를 들어 컴퓨터 단층 촬영에서 디지털 이미지를 스캔하여 전형적인 모양을 확인하고 가능한 질병과 같은 눈에 띄는 부분을 강조 표시하는 데 도움이 됩니다. 일반적인 응용 프로그램은 종양의 감지입니다.

• 심장 소리 분석.

• 왓슨 프로젝트는 이 분야에서 AI를 활용한 또 다른 프로젝트로, 암환자의 의사들에게 제안하는 Q/A 프로그램이다.

• 노인을 돌보는 동반자 로봇.

인터넷 사용자는 의료 상담을 위해 검색 봇을 사용합니다.

미국에서만 검색 봇이 빠르게 많은 개인이 찾는 의료 실시간 참조 소스가 되었으며 성인 인터넷 사용자의 약 75%가 작년에 온라인 정보를 얻었습니다. 결국 소비자인 이러한 사용자 요구에 부응하여 Google은 최근 의료 검색어에 대한 지식 정보 결과 를 보강했습니다. 그 노력은 건강 관련 답변의 품질을 간소화하고 개발하는 것입니다. Google 마이 비즈니스 목록이 완전히 최적화 되면 비즈니스가 더 잘 표시됩니다.

데스크톱 및 모바일 검색은 이제 400개 이상의 의학적 상태와 결합되어 매우 강력한 세부 정보를 제공하는 풍부한 지식 그래프 결과를 반환합니다. 여기에는 추가 정보와 함께 잠재적인 증상과 일반적인 치료 옵션이 포함됩니다. 이 업데이트는 의료 조언을 구하는 인터넷 사용자들에게 환영을 받고 있지만 그 순간에는 의사에게 전화할 방법이 없지만 자연 및 유료 검색 분야 모두에서 웹사이트 가시성과 웹 트래픽을 최적화 하는 서비스를 제공하는 디지털 마케팅 담당자 의 작업이 복잡해질 수 있습니다.

의료 검색 기술에는 인공 지능을 활용하여 텍스트 및 지식 기반을 포함하는 광범위한 의미 검색 영역이 포함됩니다. 검색 프로세스의 다양한 부분을 참조할 수 있는 "의미 있는 검색"에 의존합니다. 검색 쿼리 이해(사용 가능한 빅 데이터 구성 요소에서 정확히 일치하는 키워드를 찾는 대신), 데이터 이해, 다음 표현 의미 있는 지식. 의료 연구는 다음과 같은 고급 문제를 고려하는 기본 기술, 구체적인 시스템 및 벤치마크에 중점을 둡니다. 랭킹, 인덱싱, 기본 자연어 처리 기술, 온톨로지 매칭, 병합 및 추론.

의료 분야에서 가장 많이 묻는 질문에 대한 답변을 준비 하고 Google 어시스턴트가 답변을 제공할 수 있도록 지원하세요 . 또한 Google Now는 의학적 질문에 도움을 줄 수 있는 일종의 개인 비서 입니다.

Verily Life Sciences LLC는 올해 1분기에 45명 이상의 신규 직원을 고용했습니다. 비밀스러운 Google Alphabet Inc. 분사가 연말까지 사우스 샌프란시스코로 이전할 예정이기 때문입니다. 이 매혹적이고 고도로 발전하는 분야를 처음 접하는 사람들은 웹에서 많은 새로운 기사를 발견하게 될 것입니다.

한 의사가 이에 대해 한 말은 다음과 같습니다. 가정의학과 전문의이자 펠로우십 훈련을 받은 스포츠 의학 전문가인 Faisal Al-Alim 박사는 다음과 같이 말했습니다. 솔직해집시다. 이것은 전자 세대이며 사람들은 건강에 관한 정보나 상상할 수 있는 거의 모든 것에 대해 조사하기 위해 온라인에 접속하고 있습니다. 따라서 이 Google 증상 검색 개선은 윈윈입니다. 환자로서 몇 가지 기본적이고 정확한 정보를 가지고 약속 장소에 도착하면 의사가 보다 정확한 진단을 내리는 데 도움이 됩니다.” Google의 향상된 증상 검색이 귀하에게 미치는 영향 에 대한 전체 기사 제목을 읽어보십시오.

귀하의 의료 비즈니스는 올바른 콘텐츠와 최적화가 포함된 Google SERP 답변 상자 에 표시될 수 있습니다.

또한 최고의 의료 검색 엔진을 확인하십시오. “일반 대중과 의료 전문가를 위한 의학 및 건강 검색 엔진. 고품질 의료 사이트를 우선시하면서 Google의 기능을 사용합니다. Health Information Science and Systems 의 의료 약속 및 잠재력에 대한 데이터 분석에 대한 훌륭한 글이 있습니다.

" 최근 Google은 의료 기술 연구 분야로 확장 및 이동했습니다. 불과 몇 달 전 이 거대 기술 기업은 노바티스와 제휴하여 혈당 측정 스마트 콘택트 렌즈의 라이선스를 취득했습니다. 이 회사는 최근 노화 방지 연구 회사인 Calico와 개인 유전자 검사를 제공하는 회사인 23andme의 일부를 인수했습니다. 이제 구글은 나노입자를 사용하여 암과 심장마비를 감지하는 웨어러블 진단 장치를 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다.” – medgadget.com

“기술적 존재의 큰 부분인 의학의 침공은 이미 기한이 지난 것입니다. 의학의 기술 현황은 시대에 뒤떨어지고 한심하기 때문에 구글, 인텔, 마이크로소프트, 애플, 퀄컴, IBM이 들어가는 것은 매우 논리적이다. 그들은 모두 지금 여기에 오고 있습니다. 생명공학, 의료, 기술의 미래가 합쳐질 것입니다. 우리는 걸음 수, 인공 지능 및 가상 현실 이상의 기능을 수행하는 의료 센서를 사용하여 이를 확인했습니다.”라고 Topol이 말했습니다. “이 모든 것들이 의학에 큰 영향을 미칠 것입니다. 자연스러운 진화입니다.” – Dr. Eric Topol, Scripps Translational Science Institute 소장

“현재 우리는 임상의와 신뢰를 구축하고 의사 및 간호사와 협력하여 물건을 설계하는 데 집중하고 있습니다. 결국 DeepMind는 기계 학습 기술을 의료 분야에 도입하기를 원합니다. 약 15명으로 구성된 새로운 부서가 크게 성장할 것”이라고 말했다. – DeepMind를 공동 설립한 Mustafa Suleyman

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요약

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** https://www.whitehouse.gov/blog/2016/05/03/preparing-future-artificial-intelligence

*** https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26607233/

**** https://www.blog.google/inside-google/alphabet/this-years-founders-letter/