새로운 시대의 모든 분야와 직업이 그렇듯, 인공지능도 우리 직업의 한계에 직면해 있습니다. 가장 단순한 의미에서 인공 지능은 컴퓨터 또는 컴퓨터로 제어되는 로봇이 이전에 획득한 최대 데이터를 사용하여 지능형 생물과 유사한 다양한 활동을 수행할 수 있는 능력입니다. 우리가 그 귀여움에 대해 지칠 줄 모르는 토론을 할 수 있는 이 개념을 우리 삶에 도입한 것은 1950년대 영국의 수학자 매티슨 튜링이 던진 유명한 질문에 기초하고 있으며, 이에 대해 그는 놀라운 단언을 했습니다. “기계도 생각할 수 있을까?”
인공지능이 인류에게 손해가 될 수 있는지, 이득이 될 수 있는지에 대해서는 논란이 있지만, 우리는 방사선종양학에 초점을 맞추고 있으며, 그것이 어떤 결과를 가져올지 살펴보겠습니다. 방사선 치료와 인공 지능은 오랫동안 시간을 절약해 주는 협력 관계를 유지해 왔습니다. 특히 2000년대 초반부터 우리가 진료소에서 사용해 온 자동 아틀라스 기반 컨투어링(컴퓨터 단층 촬영 섹션에서 보호할 목표 볼륨과 정상 조직을 결정하는 과정) 시스템은 인공지능의 가장 좋은 예 중 하나로 꼽을 수 있습니다. 자동 윤곽 개념; 이전에 윤곽이 잡힌 환자의 단층 촬영 데이터에서 얻은 정보를 사용하여 일정 간격으로 템플릿을 생성하고, 생성된 템플릿을 새로운 환자의 단층 촬영 데이터에 전송하는 것이 목표입니다. 버밍엄 퀸엘리자베스병원(QEB)에서 실시한 연구에서는 자동윤곽시스템을 적용한 결과 평균 볼륨 판별 시간이 90분에서 54분으로 단축된 것으로 보고되었습니다. 따라서 자동윤곽형성은 시간을 절약함과 동시에 사람으로 인해 발생할 수 있는 오차를 최소화하는 것도 가능하다. 여기서는 담론적으로 크게 걱정되지 않는 개인적인 실수가 방사선 치료에서 우리가 가장 중요하게 생각하는 주제 중 첫 번째라는 점을 언급하지 않을 수 없습니다...
요즘 상용화된 자동윤곽시스템이 많아지고 있는 현 상황은 무시할 수 없는 측면이고, 이는 산업 발전을 가져오기도 합니다. 또한, 2015년 베데스다에서 열린 미국방사선종양학회, 국립암연구소, 미국의물리학회 합동회의에서 강조한 점은 상당히 주목할 만하다. 그리고 임상실습." 소규모 애플리케이션부터 소규모 애플리케이션까지 다양한 주제에서 "빅 데이터"라고 불리는 빅 데이터를 활용하기 위한 선도적인 플랫폼 중 하나가 될 것입니다. Radiogenemics를 이용하면 방사선 치료를 받을 환자에게 치료에 대한 반응과 조직 독성이 나타날 것을 예측할 수 있어, 진정으로 이득을 얻을 수 있는 환자들이 이 치료를 받게 될 것입니다.
자동 윤곽 시스템과 "방사성" 연구 이것이 우리의 일자리를 빼앗아 갈까요, 아니면 주요 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해줄까요? 우리 모두는 이것을 함께 경험하게 될 것입니다.
"플러그를 뽑을 수 있는 자유"가 일부 사람들을 농담으로 안심시킬 수도 있지만, 저는 우리에게 다가올 기회를 평가할 수 있는 우리의 능력을 믿는 낙천주의자입니다. 그렇게 시간을 절약하면 중요한 발전으로서 우리 업무에 새로운 지평이 열리게 될 것입니다. 저는 제 편입니다.
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