IoT의 힘은 어떻게 원격 의료 서비스를 향상시킬 수 있을까요?

원격 의료 서비스를 제공하는 원격 의료 서비스는 지난 몇 년 동안 폭발적으로 증가했다. 가상의 의사의 방문을 선택하는 사람들이 늘어나고 있어 그 어느 때보다 의학에 접근하기 쉬워졌지만, 원격의료는 여전히 더 멀리 갈 수 있다. 사물 인터넷(IoT)은 원격 건강을 다음 단계로 끌어올릴 수 있다. 

 

COVID-19 팬데믹 이전에, 원격 의료는 미국의 총 의료 볼륨에서 1% 미만을 차지했다. 현재, 의사의 70% 이상이 더 많이 사용할 동기가 있다고 말했고, 75%는 원격 의료가 더 나은 의료 서비스를 제공하는 데 도움이 된다고 말했다. 이러한 가상 치료를 제공하기 위해 IoT 장치를 사용하는 것은 이점을 더 취할 수 있다. 이러한 가능성 중 몇 가지를 살펴봅시다.

 

원격 환자 모니터링

IoT가 원격 의료 서비스를 향상시킬 수 있는 가장 큰 방법 중 하나는 의료 전문가가 환자를 원격으로 모니터링할 수 있도록 하는 것이다. 웨어러블은 심박수, 혈압, 체온과 같은 신호를 추적하여 의사에게 실시간으로 전송할 수 있다. 이것은 의사들에게 환자의 건강에 대한 보다 완벽한 그림을 제공한다.

이러한 실시간 원격 모니터링은 의료 접근성을 크게 향상시킬 수 있다. 메디케어는 이제 원격 의료 서비스를 제공하지만, 의사들이 혈압과 같은 것들을 확인할 필요가 있다면 많은 환자들이 여전히 직접 방문해야 한다. 웨어러블은 의사들이 그 정보를 원격으로 볼 수 있게 하여, 이동성이 제한적이거나 빡빡한 일정 또는 건강 문제가 있는 사람들이 그들이 어디에 있든 도움을 받을 수 있도록 돕는다.

 

긴급 알림

마찬가지로, 건강 웨어러블은 환자의 건강 요소를 모니터링하고 사람들이 무언가 특이한 것을 감지할 때 경고할 수 있다. 그들은 또한 의사들과 다른 의료 전문가들에게 이러한 경고를 보낼 수 있다. 빠른 치료는 또한 개선된 결과로 이어질 것이다. Life Alert과 같은 가젯은 버튼 하나만 누르면 환자가 응급 서비스에 연락할 수 있지만 웨어러블 기기는 자동으로 그렇게 할 수 있다. 그들은 또한 더 넓은 범위의 문제에 대응할 수 있었다. 유일한 한계는 이러한 장치가 탐지할 수 있는 데이터의 종류이며, 이는 기술이 발전함에 따라 자연스럽게 증가할 것이다.

의약품 주의사항

덜 긴급한 상황에서, IoT는 환자들이 언제 약을 먹어야 하는지 알려줄 수 있다. 만성 질환에 대한 처방을 받은 약 40-50%의 사람들은 모든 용량을 복용하거나 필요할 때 복용하지 않는다. 의료 웨어러블은 환자가 그럴 필요가 없도록 약물 일정을 추적할 수 있다. 그들은 사람들에게 특정한 약을 먹어야 할 때가 되면 상기시키고 얼마나 먹어야 하는지 알려줄 수 있다. 일부 센서는 심지어 누군가가 선량을 놓쳤는지 감지하고 그 정보를 일차 진료 제공자에게 보낼 수도 있다. 문제가 발생하면 잠재적인 원인을 더 쉽게 좁힐 수 있습니다.

 

미래의 발전 가능성

IoT 기술이 발전함에 따라 원격 건강에 대한 새로운 가능성이 나타날 수 있다. 웨어러블 기기는 단순히 사람들에게 약을 복용하라고 상기시키는 대신 현미경 바늘을 사용하여 적절한 용량을 적절한 시간에 주입함으로써 약을 전달할 수 있다. 많은 인슐린 펌프가 이미 이를 수행하고 있으며, 새로운 웨어러블 기기는 이 개념을 다양한 조건과 의약품으로 확장할 수 있다. 

 

미래의 IoT 기술은 더 나아가 의사들이 원격으로 일부 수술을 수행할 수 있게 할 수 있다. 원격 제어 로봇 공학은 전 세계의 개인들이 일류 외과 의사들로부터 치료를 받을 수 있게 할 수 있다. 이러한 장치는 가정에 인구가 많지 않을 것이지만 의료 센터에 보관하는 것은 양질의 의료 서비스에 대한 전 세계적인 접근을 개선하는 데 도움이 될 수 있다. 그것은 오늘날 사람들이 원격 의료에 대해 생각할 때 상상하는 것이 아닐지도 모르지만, 그것은 생명을 구할 수 있다.

IoT와 원격 건강의 힘

원격 의료에 IoT를 도입하는 것은 자연스러운 단계이다. 이 기술의 원격 연결 및 데이터 수집은 원격 의료 서비스를 활성화하고 확장하는 데 이상적입니다. 더 많은 의료 기관들이 이러한 혜택을 실현함에 따라 전 세계의 환자들이 혜택을 받을 것이다. 원격 의료 자체는 아직 상당히 새로운 것이지만 짧은 시간 내에 인상적인 성장을 보였습니다. 그것을 IoT 장치와 결합하는 것은 의료 접근성의 새로운 시대를 시작하면서 그 성장을 더욱 가속화할 것이다.

 

OCR과 머신러닝에 대한 관심이 높아지면서 이 킬링 조합을 적용해 비즈니스 프로세스를 최적화할 수 있는 방법을 찾는 사업주들이 늘고 있는데, 그 중 한 명이라면 이 기사는 여러분을 위한 것이다.

OCR이 무엇인지, 머신러닝으로 구동되는 OCR이 기존 기술과 어떻게 다른지, 비즈니스에서 어떻게 활용될 수 있는지 자세히 알아보자.

OCR이란 무엇인가?

광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)은 텍스트 인식 기술로도 알려져 있으며, 작성된 텍스트를 포함하는 모든 종류의 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 데이터로 변환합니다. 일반적인 광학 문자 인식 시스템은 이미지 사전 처리, 문자 인식, 후 처리의 세 단계로 구성된다.

이미지 사전 처리는 이미지 노이즈를 제거하고 배경과 텍스트 간 대비를 높여 텍스트 인식을 개선하는 데 도움이 됩니다.

문자인식 단계에서는 문자를 단어와 문장으로 조립한 뒤 패턴인식이나 특징 검출 알고리즘을 이용해 식별한다.

사후 처리에는 노이즈가 많은 출력과 잘못된 긍정을 필터링하고, 인식된 엔티티를 추출된 의미와 결합하고, 가능한 오류를 확인하는 등이 포함된다.

 

OCR을 사용하면 수동으로 데이터를 입력하지 않고도 문서를 빠르고 자동으로 디지털화할 수 있습니다. OCR이 비즈니스 흐름 최적화 및 자동화에 일반적으로 사용되는 이유입니다. OCR의 출력은 전자 문서 편집 및 컴팩트 데이터 저장에 추가로 사용되며 인지 컴퓨팅, 기계 번역 및 텍스트 음성 변환 기술의 기반을 형성한다.

기계 학습(ML)의 발전은 OCR의 개발에 새로운 자극을 주어 응용 프로그램의 수를 크게 증가시켰다. 충분한 훈련 데이터가 있으면 이제 OCR 기계 학습 알고리듬을 식별 및 텍스트 변환이 필요한 모든 실제 시나리오에 적용할 수 있다.

 

OCR 비즈니스 사례

현대의 OCR 시스템은 보안, 은행, 보험, 의료, 통신, 소매 회사 및 기타 산업에 사용된다.

OCR 기술의 활용 사례로는 테스트 답안 확인, 실시간 번역, 거리 표지판 인식(구글 스트리트 뷰), 사진 검색(드롭박스) 등이 있다. 광학 문자 인식은 보안 팀에서도 널리 사용된다. 이 기술은 운전면허증이나 신분증 등 사람의 신원을 확인하기 위한 서류를 분석하고 처리하는 데 도움이 된다. 각각의 경우에는 완전히 다른 OCR 솔루션이 사용됩니다.

금융 서비스의 OCR

금융 거래는 엄청난 양의 데이터 입력을 수반한다. 이 데이터의 수동 처리는 많은 시간과 노력이 필요하지만 OCR을 사용하여 재무 문서를 디지털화하고 필요한 정보를 추출하면 비즈니스 프로세스가 원활하고 최적화됩니다. 그 결과, OCR 기술은 고객 탑승을 개선하고 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다. 

은행 및 금융 부문에서 광학 문자 인식 용도는 다음과 같다.

클라이언트 온보딩. 

 

OCR 기술은 신분증 문서(예: 신분증, 여권 또는 운전면허증)를 스캔하고, OCR(예: 이름, 생년월일, 성별, 사진, 서명 등)을 사용하여 필요한 데이터를 추출하고 확인하는 완전 자동화된 탑승 프로세스를 제공한다. 예를 들어, OCR 엔진은 제공된 서명이 ID 문서의 서명과 일치하는지 실시간으로 검사할 수 있습니다.

지불 검색 기능. 

 

스캔 투 페이 기능은 광학 문자 인식을 사용하여 송장 데이터를 즉시 캡처하고 자동으로 처리합니다. OCR은 또한 결제 시 추가 보안 기능 역할을 할 수 있다. 일반적으로 사용자는 매번 카드 번호 및 기타 세부 정보를 입력하지 않기 위해 카드 소지자 데이터를 애플리케이션에 저장합니다. OCR을 사용하면 새로운 결제마다 몇 초 안에 데이터를 추출한 다음 제거하는 OCR 기능을 사용할 수 있습니다.

영수증 인식. OCR을 사용하면 추가 회계, 아카이빙 또는 문서 분석을 위해 영수증에서 데이터를 자동으로 추출할 수 있습니다. 이 기능은 비용 및 비용 범주의 자동 데이터 입력을 위한 금전 추적 요소가 있는 금융 보조 앱에서 구현되어 있습니다. Expensify는 그러한 적용의 한 예이다. 

대출 처리. 

 

데이터 입력을 자동화하면 애플리케이션을 검토하고 애플리케이션을 승인 또는 거부하는 프로세스가 훨씬 빠르고 비용 효율적으로 이루어집니다. AI 알고리즘은 애플리케이션에서 필요한 데이터를 분석하여 금융 기관의 규칙에 따라 승인 또는 거부 여부를 결정할 수 있다.

금융에서 OCR의 활용 사례는 위에 국한되지 않는다. 이 기술은 송장, 계약서, 청구서, 재무 보고서 등과 같은 다른 재무 문서를 처리하는 데 사용될 수 있습니다.