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다중 질병은 한 사람에게 두 가지 이상의 만성 질병이 동시에 존재하는 것을 의미합니다. 따라서 다중 질병 환자는 여러 가지 특별한 치료 필요가 있습니다. 그러나 실제로 현재 의료 시스템의 조직 프로세스는 단일 질병에 맞춰져 있는 경향이 있어 이러한 필요를 충족하기 어렵습니다. 다중 질병에서 임상 의사 결정과 환자 치료를 개선하기 위해서는 의료 연구와 치료에 대한 문제 해결 접근 방식의 근본적인 변화가 필요합니다. 전통적인 환원주의 접근 방식 외에도 인공지능(AI)과 고급 빅데이터 분석으로 지원되는 상호작용 연구를 제안합니다. 이러한 연구 접근 방식은 의료 환경에서 정기적으로 수집된 데이터에 적용될 때 다중 질병과 관련된 연구 과제를 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. 여기에는 예측, 상관관계 및 여러 상호작용 요인에 기반한 분류 문제 등이 포함될 수 있습니다. 그러나 다중 질병 연구에서 이러한 패러다임 전환의 아이디어를 실현하기 위해서는 전자 건강 데이터를 공통의 국가 및 국제 연구 인프라에 최적화, 표준화 및 통합해야 합니다. 궁극적으로 의료 전문가의 업무 흐름 내에서 임상 루틴에 효율적인 AI 접근 방식, 특히 딥 러닝의 통합 및 구현이 필요합니다.
Majnarić 외 (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.