유전자 시퀀싱으로 더 스마트해지는 암과의 전쟁
Bryce Olson은 전립선암 말기 진단을 받았을 때, 종양의 DNA 시퀀싱을 통해 그의 병을 치료할 새로운 방법에 대한 중요한 단서를 얻을 수 있었습니다. Bryce는 개인적으로 다른 환자들에게도 유전자 시퀀싱을 권장하고 있으며, 진행되는 방식과 암 환자들이 의사에게 유전자 시퀀싱을 진행해 달라고 이야기해야 하는 이유를 알려줄 사명감을 갖고 있다고 말합니다.
Bryce Olson은 전립선암 말기 진단을 받았을 때, 종양의 DNA 시퀀싱을 통해 그의 병을 치료할 새로운 방법에 대한 중요한 단서를 얻을 수 있었습니다. Bryce는 개인적으로 다른 환자들에게도 유전자 시퀀싱을 권장하고 있으며, 진행되는 방식과 암 환자들이 의사에게 유전자 시퀀싱을 진행해 달라고 이야기해야 하는 이유를 알려줄 사명감을 갖고 있다고 말합니다.
수술, 화학 요법 및 방사선 치료가 효과가 없자 Bryan Olson은 기존 방식에서 벗어나 자신의 암과 싸우기로 했습니다. 유전자 시퀀싱을 통해 질병의 발생 원인을 정확히 찾아냈고 그 결과, 적시에 올바른 치료를 받을 수 있었습니다. 인텔과 Broad Institute는 정밀 의학 및 AI 기반 발견 성과를 바탕으로 컴퓨팅 집약적인 생의학 연구에 박차를 가하고 있습니다.
Danielle Collins의 뇌에서 출혈이 발생하자 담당의는 신속하게 뇌의 360도 VR 모델을 만들어 최적의 치료 방법을 찾아냈으며, 환자 자신도 이 모델을 경험할 수 있게 해주었습니다. 인텔 기반 고성능 컴퓨팅(HPC)을 활용하는 Surgical Theater는 연산 집약적인 몰입형 환경을 조성하여 환자의 경험을 개선하고 의사가 최적의 결과를 준비할 수 있도록 뒷받침합니다.
뉴욕의 Montefiore Health System은 다양한 환자 집단에 향상된 서비스를 더욱 효율적으로 제공해야만 했습니다. 인텔과 파트너십을 체결한 Montefiore는 엄청난 양의 환자 데이터에서 패턴을 확인하기 위해 AI와 예측 분석 시스템을 배포했습니다. 이제 급성 질환이 발생할 위험이 있는 환자를 파악하고 조기에 개입하여 치료를 개선하고 비용을 절감하고 있습니다.
인텔® 제약 분석 플랫폼(인텔® PAP)은 에지-클라우드 인공 지능(AI) 솔루션으로, 웨어러블 장치와 같은 다양한 센서를 사용해 연구 대상으로부터 임상 데이터를 수집할 수 있도록 원격 모니터링을 지원합니다.
인텔과 필립스가 AI 기반 이미징 솔루션을 경제적인 비용으로 제공할 수 있는 OpenVINO™ 툴킷의 잠재력을 보여줍니다.
선도적 병원들은 생명을 위협하는 상황이 발생할 때 보다 신속하게 대응할 수 있도록 데이터 분석, 머신 러닝 및 인공 지능을 사용하여 가장 위험성이 높은 환자를 식별하고 있습니다.
인텔® 스케일러블 시스템 프레임워크(인텔® SSF)가 구현하는 원자급에 가까운 해상도의 3D 단백질 이미지로 약물 발견 파이프라인이 혁신됩니다.
예측형 분석으로 헬스케어가 어떻게 혁신되고 있는지 알아보십시오. 예측형 분석은 인공 지능 솔루션, 머신 러닝 및 기계 사고 시스템을 바탕으로 과거의 데이터를 분석하여 앞으로 발생할 이벤트에 대한 인사이트를 창출합니다. 이 백서에서 예측형 분석이 귀하의 헬스케어 비즈니스에 어떤 이점을 제공하는지 알아보십시오.
지급자에서 공급자에게로 위험 부담에 대한 책임이 넘어가면서 예방 위주의 국민 건강 관리 전략은 이러한 위험 관리의 핵심이 되고 있습니다.
최근 Forrester의 설문에 따르면 의료 기관 중 90퍼센트가 분석을 구현했거나 향후 12개월 내에 구현할 계획이라고 합니다.
데이터 중심 의료 기관들은 임상 데이터 소스로부터 창출한 예측형 모델을 활용하여 인사이트를 수집하고 선제적 의사 결정을 내리고 있습니다.
솔루션 요약: 공급자와 지불 담당자가 환자 안전을 개선하고 운영 효율성을 높이는 동시에 환자 만족도도 높이는 데 있어, 인텔® 아키텍처를 기반으로 한 혁신적인 예측 임상 분석 솔루션이 어떤 도움을 주는지 설명합니다.
이 인포그래픽에서는 헬스케어 업계의 데이터 수집이 증가함에 따라 귀중한 환자 인사이트의 창출을 위해 고급 분석 솔루션이 필요하게 되었음을 설명합니다.
의료 기관이 데이터 분석의 효과를 극대화하기 위해서는 5가지 필수적인 변화가 이루어져야 합니다.
연구 결과는 증상이 매우 유사한 두 가지 중증 심장 질환을 구별해내는 데 머신 러닝이 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다.
환자 치료 결과 개선 및 비용 절감의 이점은 사람의 개입과 기술적 기량이 적절히 조합되어야 달성될 수 있습니다.
가치 기반 의료 서비스로 전환 시, 적합한 전략을 구현하기 위해서는 고려할 사항이 있습니다.
예측형 모델 툴킷이 제공하는 사전 구성된 모델, 테스트 데이터, 구현 가이드, 데이터 과학 노트북 등의 자료를 통해 의료 기관에서는 예측형 임상 분석을 더욱 쉽게 이용할 수 있습니다. 지금 바로 개발을 시작하십시오 (영어).
비즈니스의 새 시대가 도래함에 따라, 보다 스마트하고 효율적이며 연결이 확장될 수 있도록 산업을 지원하는 혁신을 기술이 어떻게 이끌어가는지에 대해 알아보십시오.
정밀 의학의 가속화
환자와 의료진, 데이터의 연결
분산 치료 시스템의 발전
건강에 대한 주인 의식 강화