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.

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.

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.

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.

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.