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바이오/의료 헬스케어 분야에서 AI의 역할

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-08-10 13:57:00
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인공지능 헬스케어는 보건의료 패러다임의 변화, 데이터의 폭발적 증가, 첨단기술의 유기적인 융합을 통해 인간의 삶과 생활, 보건의료 생태계에 근본적인 변화를 가져올 차세대 기술로 부상하고 있다.

 

전통적인 의료는 병을 치료하는 행위가 강조되었으나, 최근에는 사전 예방, 사전 진단 및 고객 맞춤형 치료 서비스로 보건의료의 패러다임이 크게 변화되고 있다. 특히, 생체분자 영상진단기술의 발전에 따른 질병 조기 진단, 맞춤형 치료가 가능해졌고, 인구 고령화에 따라 의료비 지출을 낮추기 위해 혁신적 의료서비스에 대한 소비자 니즈 증대가 이러한 패러다임 변화의 근본적 원인이라 할 수 있다.

 

보건의료 데이터의 폭발적 증가는 인공지능 헬스케어의 등장에 크게 기여하고 있다. 기하급수적으로 증가하는 의료 데이터를 신속히 분석하여 전문 의료지식을 도출하고, 이를 의료 서비스의 질적 수준향상과 차세대 의료산업으로 연결시키는 것이 보건의료 분야의 커다란 이슈로 부각되고 있다.

 

이러한 상황에서 인공지능은 보건의료 빅데이터의 분석과 활용에 가장 효율적인 기술로 주목받고 있다. 빅데이터 자체가 인공지능을 발전시키는 학습 인프라가 되면서, 인공지능과 빅데이터는 보건의료 분야에서 선순환 구조를 형성하고 있고 ‘인공지능 헬스케어’라는 새로운 서비스 태동의 계기가 되고 있다.

 

또한, 인공지능 기술을 기반으로 의료기술, 정보통신(ICT) 등 다양한 분야에서 기술의 활발한 융합은 보건의료 산업에서 융합기술의 활용 가능성을 증대시키고 이는 혁신적인 의료 서비스 창출로 연결될 것으로 전망되고 있다.

 

▣ 의료 데이터의 증가

 

AI의 활용은 아직 시작된 지 얼마 되지 않았지만, AI는 모든 산업에 파괴적 변혁을 일으켜 경쟁 우위를 가져올 수 있는 압도적인 가능성을 지니고 있다.

 

예를 들면, 법률 분야에서 예상되는 것은 자연어 처리(NLP) 능력을 지닌 AI를 탑재한 소프트웨어의 사용이다. 이것을 통해 단어의 패턴을 검출하여 긴 판결문을 단시간에 파악할 수 있다.

 

또한, 경찰에서는 복잡한 영상인식이 가능한 기술을 사용해 CCTV 기록을 처리하여 용의자를 찾아내는 방식을 고려할 수 있다. 슈퍼마켓에서는 진열대에 센서를 부착하면 상품이 판매되는 속도를 데이터화하여 실시간으로 생성하고, 이것을 일기예보 등 다른 정보와 접목하면 다음 주 혹은 다음 달의 적정 재고량을 지금보다 더 정확하게 예측할 수 있게 된다.

 

마찬가지로 헬스케어 분야에서도 AI가 파괴적 변혁을 가져올 가능성은 무궁무진하다. 따라서 의료기관 운영자나 의료현장 관계자에게 AI에 대한 투자 기회를 검토하는 것은 피할 수 없는 중요한 과제가 되고 있다.

 

헬스케어 분야에서는 대량의 데이터가 보관되고 있다. 인구 집단별 각종 데이터, 수천 건에 이르는 과거와 현재의 증례, 웨어러블 디바이스나 스마트폰에서 실시간으로 전송되는 디지털 데이터, 나아가서는 사용자의 혈압, 심박수, 수면의 질을 측정하는 트래커의 데이터 등, AI에서 활용할 수 있는 방대한 양의 데이터가 존재한다.

 

이것들과 더불어 슈퍼마켓의 구매 데이터나 SNS에서의 교환 등도 통합하면, 유저 개인이나 집단전체에 대해서 보다 포괄적인 건강상태를 파악하는 것도 가능하게 된다.

 

컴퓨터가 가장 잘하는 것은 수치 등 구조화된 데이터를 분석하고 모델을 구축하거나 예측하는 것이다. 그러나 건강관리 관련 데이터는 의사의 수기 기록, 처방전, 전자진료카드에 기재된 문구, 임상연구 데이터, CT스캔 등의 이미지나 음성 데이터 등, 그 80%가 비구조화 데이터이며 이것이 최대의 과제이다.

 

그 때문에 자연어 처리(NLP)나 화상인식 시스템 등의 툴을 활용해 각처에서 뿔뿔이 보관되어 있는 형식이 다른 비구조화 데이터를 처리ㆍ분석하고, 구조화 데이터와 통합하는 것이 키포인트가 된다.

 

▣ AI 활용 시나리오

 

의료 분야에서 AI의 주요 활용 사례로는 조기발견과 조기진단이 있다. 개인의 건강 데이터를 특징이 유사한 다른 환자나 일반인의 종합 데이터와 비교하여 작은 이상을 즉시 발견하거나 기계학습 알고리즘을 사용하여 본래 인간의 눈으로 실시하는 CT스캔의 데이터 분석을 짧은 시간에 실시할 수 있게 된다.

 

이러한 기능은 환자가 병에 걸릴 위험이 높은지, 혹은 이미 병에 걸렸는지 여부를 판단할 때 매우 유용하다. 어쩌면 AI 진단 능력이 인간 의사를 추월할 날이 가까워졌는지도 모른다.

 

단 그렇다고 해서 의사 대신 데이터 알고리즘에 진단을 맡겨서는 안 된다. 다만 앞으로 임상현장에서의 판단에 AI가 실제로 중요한 역할을 하게 될 것만은 분명하다.

 

진단 외에 최적의 치료방법을 결정할 때에도 효과적이다. 예를 들어 50대 여성 자궁경부암이라는 속성으로 환자의 치료방법을 결정할 경우, 유사한 환자의 성공사례를 토대로 투약치료나 화학요법을 조정하여 본인에게 최적의 수준을 설정할 수 있다.

 

또한 예측모델을 생성하면 재입원률 리스크가 높은 환자나 2차성 혈류 감염 리스크가 높은 환자를 특정할 수 있는 등 예후 파악에도 도움이 되며, 유방촬영(mammography) 등의 화상진단으로 위양성이 나타나기 쉬운 사람도 구분할 수 있게 된다.

 

헬스케어 시스템에서 AI를 활용하는 것은 모든 사람에게 장점이 있다. 환자는 지금까지 보다 질 높은 의료 케어를 받을 수 있으며 경우에 따라서는 그 차이가 생사를 가르는 중대한 차이가 될 수 있다.

 

또한 헬스케어 제도의 운용 효율이 향상되어 능력의 최적화가 실현된다. 예를 들어 정부가 AI를 활용하여 보다 필요성이 높은 지역이나 연령층에 의료비를 중점적으로 배분하는 것 등이 가능하게 된다.

 

병원도 마찬가지로 환자의 평균 입원일수나 임의 기간의 응급환자 수 등, 주요 관리지표의 예상 정확도가 향상된다.

 

모든 병원에서 인건비는 가장 큰 예산항목 중 하나이다. 시간대를 불문하고 충분한 의료 서포트를 확보하기 위해서 계약직원 채용에 의한 보강을 피할 수 없는 병원도 다수 있다.

 

AI의 도입은 병원에 새로운 능력을 가져다 줄 것이다. 배치하는 직원 수를 정확히 산출하거나 유지관리 중인 다운타임을 최소화하거나 충분한 양의 의료용품을 확보할 수 있게 된다.

 

덧붙여 사무작업의 자동화에 의한 새로운 효율 개선도 가능해진다. 구체적으로는 환자와의 연락을 자동으로 실시하는 가상비서(virtual assistant)나 검사의뢰서, 처방전, 증례기록을 기입하는 것이 편해지는 음성 텍스트 입력 등이 있다.

 

▣ AI 활용에 따른 주요 이점

 

○ 정부 및 규제당국

- 헬스케어에 관한 국민의 특성을 보다 정확하게 파악할 수 있다.

- 대상을 좁혀 효과적인 정책 개입을 실행할 수 있다.

- 의료 서비스의 평균 비용을 절감할 수 있다.

 

○ 경영자

- 수요의 증감에 따라 의료자원을 최적화할 수 있다.

- 간호사의 근무 계획이나 시설 전체의 직원 수를 조정할 수 있다.

- 수작업을 디지털화하는 것으로 효율화를 도모할 수 있다.

 

○ 임상의사

- 실시간 데이터를 바탕으로 보다 신속하고 정확한 케어가 가능해진다.

- 환자 개개인의 데이터를 디지털로 일원적으로 파악할 수 있다.

- 보다 효과적인 협력 체제가 갖추어진다.

 

○ 환자

- 질병을 조기에 발견하고 정확한 진단과 치료를 받아 건강상태를 개선할 수 있다.

- 자신의 헬스케어 정보에 접근하기 쉬워진다.

- 디지털 디바이스를 활용한 자율적 관리가 가능하게 된다.

 

 

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