출처 : https://ai-market.jp/industry/medical_ai/

실제로 의료 업계에서 AI를 활용하는 사례 및 구체적인 예를 소개한다.

 

1. 간세포암의 MRI 사진 분석 및 진단 지원 AI의 공동 연구

 

의료 분야의 AI를 개발하는 주식회사 HACARUS는 고베 대학교와 간세포암의 MRI 사진 분석, 진단 지원 AI에 대한 공동 연구 계약을 체결했다.

 

간암은 사망자 수가 많으며, 세계적으로 증가하는 추세를 보이고 있다. 간암의 일종인 간세포암은 MRI 사진을 진단함으로써 조기에 발견할 수 있는데, 사진을 읽는 데에는 높은 전문성이 필요하여, 실제로 읽어 들이는 방사선과의가 큰 부담을 안게 된다는 점이 문제였다.

 

고베대학교와의 공동 연구는 ‘AI로 인해 사진 속 리스크 영역을 검출’하고, ‘리스크 영역 내에서 간세포암의 병형을 분리’하며, ‘정밀도 높은 병형 분류와 진단 지원’이 가능해지도록 노력하고 있다.

 

특징으로는 AI 개발의 주류를 이루고 있는 딥러닝이 아니라 ‘스파스 모델링’ 방식을 사용한다는 점이 있다. 기계학습의 한 가지 방식인 ‘스파스 모델링’을 사용하여 비교적 적은 데이터로도 어디가 정말로 필요한 정보인지 분별하고 추출하여 데이터 간의 관계성을 특정 지음으로써 전체상을 파악할 수 있다.

 

2. 안저 화상 진단 지원 시스템 OPTiM Doctor Eye

AI나 IoT 플랫폼을 개발하는 벤처기업 주식회사 OPTiM은 안저 화상 분석 시스템 ‘안저 화상 진단 시스템 OPTiM Doctor Eye’를 개발하였으며, 이는 의료기기 프로그램으로 인증되었다.

 

OPTiM은 대학에서 출발한 벤처기업이며, 대학과 함께 AI 및 IoT를 사용하는 차세대 의료를 개발하고 있다.

 

AI가 안저 화상을 바탕으로 학습을 거듭하여, 진단의 정밀도를 향상시킬 수 있다.

안저는 전신에서 유일하게 혈관을 직접 관찰할 수 있는 부위이므로, 눈의 질병 외에도 동맥 경화나 당뇨병의 징후를 조기에 발견할 수 있을 것으로 기대된다.

 

3. 의료 화상분석 소프트웨어 EIRL Chest Nodule

 

생명과학 분야에서의 화상 분석 플랫폼을 개발하는 엘픽셀 주식회사는 AI를 활용하는 의료 화상 진단 지원 기술 ‘EIRL’을 개발하였다. 그중 ‘EIRL Chest Nodule’는 흉부 X선 사진에서 폐결핵이 의심되는 후보 영역을 검출하여 의사의 진단을 지원한다. 건강 진단 등에서 방대한 수의 검사가 실시되는 흉부 X선 검사에서 중요한 사실을 놓치는 일을 방지하는 것이 목적이다.

 

화상 진단에서는 검사 건수에 비해 이를 해독해야 하는 의사의 수가 적은 데다 집중력과 높은 기량, 경험이 요구되기 때문에 방대한 검사량을 따라가지 못하여 사진 하나하나에 대한 독영 진단에 할애할 수 있는 시간이 한정되거나 독영이 익숙하지 않은 의사도 진단하는 경우가 많기 때문에 문제가 되고 있다.

 

건강 검진이라는 기회를 최대한 활용하여 사전 치료에도 공헌할 수 있을 것으로 생각된다.

 

4. 후쿠오카 와지로 병원의 AI 문진 Ubie 도입

AI 문진 앱 ‘AI 문진 Ubie’는 스타트업 Ubie 주식회사가 개발했다. AI 문진 Ubie는 초진의 문진을 지원하는 툴이다.

 

환자가 태블릿을 통해 문진표를 작성하게 함으로써 진료 기록에 반영할 수 있다. AI가 환자가 입력한 내용을 보고 질문 내용을 자동으로 생성하고, 더욱 자세한 내용까지 물어볼 수도 있다.

 

사회의료법인재단 지우회(池友会) 후쿠오카 와지로 병원에서는 AI 문진 Ubie를 도입하여 성과를 올리고 있다. 환자의 대기 시간이 20분 전후로 절감되었으며, 약을 잘못 입력하는 일이 크게 줄어들었다.

 

5. 미나토 클리닉에서 클라우드형 전자 진료 기록 CLIUS 도입

 

IT 서비스를 제공하는 주식회사 Donuts는 클리닉을 대상으로 하는 클라우드형 전자 진료 기록 시스템 ‘CLIUS’를 개발했고 의료 법인 미나토 클리닉이 이를 도입했다.

 

CLIUS는 데이터 및 병명 등의 퀵 입력 기능 및 용법용량, 검사, 문언을 포함한 자동 학습 기능을 갖추고 있다. 의사의 시선의 흐름을 따라 입력할 수 있도록 생각을 방해하지 않는 화면 설계를 직접 청취하여 실현시켰다.

 

또한 다른 의료기관 및 주변 시스템과도 연계하기 쉽도록 설계되어 있다. 미나토 클리닉은 이를 도입함으로써 환자의 병력을 바로 확인할 수 있게 되어, 자신이 담당하지 않는 환자를 긴급하게 진단해야 할 때 곤란해지지 않도록 진료 기록을 통해 확실하게 정보를 공유할 수 있게 되었다는 성과를 보이고 있다.

 

6. 도쿄 미드타운 클리닉에 의한 질병 리스크 예측 AI 서비스 활용

 

도시바 디지털 솔루션즈 주식회사와 주식회사 도시바가 공동으로 개발한 ‘질병 리스크 예측 AI 서비스’는 1년치 건강 진단 데이터를 바탕으로 6년 이후의 6가지 질병(당뇨병, 비만, 고혈압, 간 기능 장애, 신장 기능 장애, 고지혈증)에 대한 리스크를 예측한다.

 

건강 검진을 위주로 하는 도쿄 미드타운 클리닉은 건강 검진을 받은 후 결과 보고서에 질병 리스크 예측 AI 서비스를 활용한 질병 리스크 예측 결과를 게재하고 있다. 이로 인해 생활습관병의 개별화된 예측 데이터를 건강 검진 보고서에 반영하여 더욱 구체적인 건강 지도를 할 수 있게 되었다.

 

7. 돗판인쇄 × ZETA, AI에 의한 병원 내 시설 감시 서비스 개발

돗판인쇄 주식회사는 저소비 전력 광역 네트워크 ‘ZETA’를 활용하여 병원 내 시설 감시 AI 서비스를 개발했다. 의료 시설 내에서도 특히 화장실이나 샤워실 등은 감시가 제대로 이루어지지 않는 장소이므로, 무슨 일이 생겼을 때 대처가 늦어지는 경우가 있다.

 

시설 감시 AI 서비스는 긴급 시 감지 패턴을 축적 및 해석하여 패턴에서 벗어난 행동이 보이면 이상 상황으로 생각하여 센서가 발동하는 구조로 되어 있다. 환자의 프라이버시를 배려하기 위해 카메라 등은 일절 사용하지 않는다는 점도 중요하다. 개인정보를 취득하지 않는 여러 가지 센서로 개발하였다.

 

이러한 AI 서비스를 개발함으로써 간호사와 의사의 눈이 닿지 않는 개인실에서의 상태를 파악할 수 있게 되어, 긴급 시에 더 빠르게 대처할 수 있을 것으로 기대된다.

 

8. 후지필름의 AI 기술을 활용하는 알츠하이머 진행 예측

 

복사기나 의료기기 등을 취급하는 후지필름 주식회사는 경도 치매 환자가 향후 알츠하이머로 진행될지 여부를 예측하는 AI 기술을 개발했다. 알츠하이머 신약 개발에서는 증상이 심하지 않은 환자가 임상실험에 참가하게 되면 약의 유효성을 증명하기 어렵다는 과제가 있었다.

 

그래서 화상인식 기술을 활용하여 환자의 뇌 사진을 분석하는 AI 기술을 개발했다. 사진이나 의료 분야에서 배양한 화상인식 기술을 응용하여 학습 데이터가 적어도 정확하게 예측할 수 있는 기술을 확립하였다. 국립 정신ㆍ신경 의료 연구 센터와 공동으로 개발하여, 경도 치매 환자의 MRI(자기공명영상장치) 사진을 가지고 뇌의 해마의 크기와 형태 등의 정보를 분석한다.

 

AI에 의한 화상인식 정밀도는 최대 88%를 자랑하며, 이 기술을 임상실험 대상자를 추리는 데 사용하여 신약 개발 임상실험에서 활용하는 것을 목적으로 하고 있다.

 

9. Medical AILAB의 처방전 확인 AI에 의한 정밀도 향상

처방전(진료 보수의 명세서)을 잘못 확인하는 일은 용납되지 않으며, 의사와 의사과 직원이 처방전을 확인하는 데에는 많은 시간이 걸린다. 그래서 주식회사 Medical AILAB은 적용되는 병명 후보를 높은 정밀도로 제시하는 시스템 ‘AI 리세체커’를 개발했다.

 

AI 리세체커로 인해 복잡한 설정 없이도 수정이 필요한 처방인 요수정 처방을 판정할 수 있다. 확인 작업을 대폭 절감할 수 있어, 원래 주력해야 하는 업무에 집중할 수 있게 된다.

 

학습 기능을 갖춘 AI 리세체커는 등록한 처방전을 읽어 들이고 축적된 빅데이터와 조합하여 수정이 필요한지 아닌지를 높은 정밀도로 판정한다. 처리 속도가 빠르다는 점도 특징인데, 더욱 신속한 대응이 가능하다.

 

또한 처방전 정보를 통해 AI가 적절하다고 생각되는 병명을 붙이는 병명 추천 기능도 갖추고 있다. 운용할 때에는 사람이 최대한 관여하지 않고도 대부분의 확인 작업을 시스템에 맡길 수 있다.

 

10. FRONTEO가 치매, 우울증 진단에서 AI 보조를 활용

 

주식회사 FRONTEO는 자연언어 처리를 활용하여 의사가 치매 진행 정도를 판단하는 보조 역할로 사용할 수 있는 소프트웨어를 개발했다. 환자와 의사가 나눈 5~10분 정도의 대화 데이터를 분석하여 치매의 중증도를 판단할 수 있어 간편하다는 강점이 있다. 자연언어를 사용하는 AI 의료기기로서는 세계 최초의 개발이다.

 

AI를 사용하여 단어별로 좌표를 설정하고 컴퓨터로 분석하면 치매 환자 특유의 경향을 발견할 수 있다고 한다. 의사의 인간적인 판단에 의존하던 치매 진단이, AI를 활용함으로써 객관성을 유지할 수 있게 되어, 의사의 능력이나 경험에 상관없이 일정한 판단을 내릴 수 있을 것으로 기대된다.

 

치매뿐 아니라 우울증의 중증도를 진단하는 보조 역할로도 활용할 수 있도록 게이오기주쿠 대학교와 연구개발 제휴를 맺었다.

 

11. 히타치 제작소의 당뇨병 환자의 치료약 선택 지원 AI

주식회사 히타치 제작소는 미국의 대학교 및 연구소와 제휴하여 여러 치료약의 병용 등 복잡한 치료를 필요로 하는 2형 당뇨병 환자의 치료약 선택 지원 AI를 개발하였다.

 

중증화로 인한 합병증을 막으려면 일부 환자에게는 여러 가지 치료약을 병용하여 혈당치를 제어해야 한다. 기존에는 의사가 환자에게 과거의 경험 등 한정된 지식을 통해 환자에게 적합한 치료를 해야 했다. 증례가 적은 경우에는 판단이 어려울 때도 있다.

 

AI를 통한 치료약 선택 지원에서는 환자의 데이터를 증가시켜 학습시킬 필요가 있기 때문에, 여러 치료기관의 환자 데이터를 조합하는 전문 지식이나 복잡한 의료 데이터를 사용하는 기계학습 모델의 개발에 관한 폭넓은 경험이 필요했다.

 

주식회사 히타치 제작소가 개발한 지원 AI는 증상이 비슷한 환자를 그룹별로 정리하는 기술을 사용하고 있다. 여러 지역이나 의료 시설의 전자 진료 기록 데이터베이스를 정리하여 분석하고 학습 데이터를 증가시킨다는 특징이 있다. 증례가 적은 치료법에서도 효과 예측을 정교히 함으로써 환자 개개인에게 맞는 의료 방법을 지원할 수 있다.

 

12. 불임 치료의 객관적 치료법 조언 서비스

 

vivola 주식회사는 여성 특유의 고민을 테크놀로지로 해결하는 ‘펨테크’로서 사업을 전개하고 있다. AI를 활용하여 방대한 빅데이터를 분석함으로써 비용 및 치료 방침으로 고민하는 여성의 지침이 될 것으로 생각되며, 객관적인 치료법 조언 서비스를 제공하고 있다.

 

여성의 건강 과제를 AI를 통해 감시하는 다양한 서비스를 제공하며, 그중 하나로 불임 치료에 관한 스마트폰 앱이 존재한다.

 

스마트폰 앱 ‘cocoromi’는 통원 스케줄 및 치료 내용 기록을 관리한다. 치료의 성공률, 평균 시간, 비용 등의 데이터를 질환의 유무 및 나이 등의 속성이 자신과 비슷한 사람으로 추려서 검색할 수 있다.

 

불임 치료에 관한 서비스를 제공하게 된 배경에는, 일본에서는 질병을 가진 사람이 최적의 불임 치료를 선택하기 위한 정보가 부족하다는 점이 있다. 불임 치료는 신체적인 면이나 금전적인 면에서 부담이 크며, 의료기관 및 치료를 선택하는 데 있어 고민하는 환자가 많은 편이다.

 

그래서 이용자가 ‘cocoromi’에 입력한 데이터를 바탕으로 유사한 조건에서 임신한 부부의 통원 비용 및 치료법 등을 소개한다. 이용자에 따른 치료법으로, 통원 기간을 줄이는 것을 노린 것이기도 하다. 앱의 토대가 되는 것은 임신에 성공한 약 1,000쌍의 부부의 불임 치료 설문조사 데이터베이스다.

 

(일본에서) 2022년 4월부터 불임 치료에 대해 보험이 적용되었기 때문에, 불임 치료를 받는 사람을 위한 의료 데이터도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

 

13. 프리시전의 AI를 도입한 전자 진료 기록과 진찰 데이터베이스

 

주식회사 프리시전은 AI를 활용하는 의료 서비스를 취급하고 있다. 전자 진료기록 관련 대기업인 후지쯔 Japan과 함께 환자의 증상을 바탕으로 AI가 진료 기록의 초고를 작성하는 시스템을 개발했다.

 

환자가 진찰하기 전에 스마트폰이나 태블릿PC 등의 디바이스로 증상을 입력하면 의사의 전자 진료 기록상에 AI가 도출한 의심되는 병명이 표시된다.

 

오진이나 의료의 사람에 대한 의존도를 줄이고, 담당 의사가 익숙하지 않은 질병이라도 AI가 제시하는 적절한 치료 방침을 통해 현장을 지원할 수 있다. 특히 인재가 부족한 지방의 의사들에게 있어서는 전문이 아닌 영역도 진찰해야 하는 경우가 많다.

 

시스템상의 진료 매뉴얼에는 3,000명의 환자와 700가지 증상, 전체 처방약의 정보가 기재되어 있으며, 감염증이나 당뇨병 등 각 분야에 정통한 2천 명의 의사가 감수하여 수시로 갱신한다.

 

AI가 데이터베이스와 환자의 증상을 대조하고, 전문의가 선택할 것으로 추정되는 진단 내용 및 치료법을 표시하는 구조로 되어 있다.

 

14. AI 메디컬 서비스에 의한 내시경 화상진단 지원 AI

주식회사 AI 메디컬 서비스는 내시경 화상 진단 AI를 개발하고 있다. 내시경으로 위나 대장을 관찰할 때 실시간으로 암의 가능성이 있는 부분을 자동으로 발견하거나 그 확률을 제시하는 AI다.

 

내시경 분야는 일본이 전 세계적으로 앞서나가는 선진 의료 분야다. 하지만 내시경 검사에서 암을 놓치는 경우가 20% 이상 발생하고 있다. 내시경 전문의와의 더블 체크가 의무화되어 있지만, 일반적으로 업무 후 더블 체크는 부담이 커서 현장이 힘들어지고 있는 상황이다.

 

위암은 조기에 발견하면 충분히 치료할 수 있으며, 병세가 진행되면 사망률이 높아진다는 특징이 있다. 내시경 검사는 소화관의 암을 조기에 확정 진단할 수 있는 유일한 검사이며, 환자를 구하는 것과 직결되기 때문에, AI를 활용하여 내시경 검사의 정밀도를 향상시켜 암의 조기 발견을 촉진하고 있다.

 

조기의 위암 및 동영상에서의 이용을 상정한 AI를 개발하기 위해 전국 100개 이상의 암 전문 의료 기관 등과 연계하여 20만 건이 넘는 방대한 내시경 검사 사진을 수집, AI가 학습하도록 하였다. 연구개발 논문은 세계 최초의 논문을 포함하여 수십 건에 달하며, 의학계로부터 큰 주목을 받고 있다.

 

15. CureApp의 고혈압 치료 앱에서 AI를 활용

치료용 앱을 취급하는 주식회사 CureApp은 고혈압을 대상으로 하는 앱을 발매하였다. 후생노동성으로부터 약사 승인을 받은 고혈압 치료 앱은 세계 최초이며, 금연 치료용 앱 다음으로 처음 승인받았다. 공공 의료 보험의 대상이기도 하다.

 

누구나 사용할 수 있는 건강 앱과는 달리 치료용 앱은 의사가 처방하며 실험을 통해 효과가 확인되었다. 데이터를 통해 생활습관병이 악화되거나 투약을 줄이는 등의 목적이 있으며, 증가하는 의료비를 억제한다는 노림수도 있다.

 

환자는 앱을 이용하기 전에 패스워드를 입력하고, 치료용 앱이 혈압계를 통해 무선으로 얻은 매일의 데이터를 분석한다. 식사나 운동 등에 관한 환자 개인에게 적합한 교육 동영상 등을 제공하여 생활습관의 개선을 촉구한다. 치료용 앱이 의사를 대신하여 매일 고혈압 환자에게 조언을 베푼다.

 

병원 밖에서의 생활습관을 데이터 분석을 통해 개선하고, 치료 프로그램의 진척 상황을 ‘73%’와 같이 수치화하는 등 알기 쉽게 함으로써 달성감을 느끼도록 되어 있다. 환자의 혈압 수치나 염분 섭취 등의 데이터는 의사 측에서도 앱을 통해 확인할 수 있다.

 

16. 아스테라스 제약의 AI를 사용하는 심전도 분석 서비스

 

아스테라스 제약 주식회사는 심전도 분석 서비스를 취급하는 엠하트와 함께 심전도 검사 데이터를 통해 부정맥을 찾아내는 AI 프로그램을 개발했다.

 

홀터형이라 불리는 심전도 검사 데이터를 AI를 이용하는 알고리즘을 통해 분석하는 프로그램이다. 홀터형 심전도 검사란 심전도를 계속해서 24시간 동안 기록하는 검사로서, 가슴에 전극을 붙이고 휴대형 소형 기록기에 심전도를 연속적으로 기록, 맥의 흐트러짐을 감지한다.

 

심전계에서 측정한 심전도를 통해 심방세동이라 불리는 부정맥을 찾아내는 AI로서, 클라우드형 심전도 분석 서비스를 의료기관에 제공하고 있다.

 

전문의뿐 아니라 담당의사도 심장병의 징후를 조기에 발견할 수 있도록 되어 있다. 의사가 환자의 심전도를 업로드하면 AI가 심전도의 파형을 자동으로 분석하고 부정맥으로 검출되는 부분을 제시한다. 대략 하루면 결과를 알 수 있어, 단기간 내에 해석할 수 있다.

 

또한 앞으로는 심전계 제조사와도 협력하여 심전계와 AI를 조합한 서비스도 제공할 생각이다. 의약품 개발을 통해 기른 제약 회사의 노하우를 살릴 수 있을 것이다.

 

이와 같이 의료 업계에서도 다양한 상황에서 AI가 활용되고 있다.

 

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