의료 분야에서의 인공 지능이란 무엇인가요?

최근 컴퓨터 과학 및 정보학의 발전으로 인공 지능(AI)은 현대 의료 서비스의 필수 요소로 빠르게 자리 잡고 있습니다.의료 전문가들은 임상 환경 및 지속적인 연구에서 AI 알고리즘 및 기타 AI 기반 애플리케이션을 이용하고 있습니다.

현재 의료 환경에서 AI가 가장 일반적으로 이용되는 영역은 임상 의사 결정 지원 및 영상 분석입니다. 임상적 의사 결정 지원 툴은 의료 서비스 제공자가 환자와 관련된 정보나 연구에 빠르게 액세스할 수 있도록 하여 치료, 약물, 정신 건강 및 기타 환자 요구 사항에 대한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 의료 영상에서 AI 툴은 CT 스캔, 엑스레이, MRI 및 기타 이미지를 분석하여 인간 방사선 전문의가 놓칠 수 있는 병변이나 기타 소견을 찾는 데 사용되고 있습니다.

COVID-19 팬데믹이 많은 의료 시스템에 문제를 초래하자, 전 세계의 여러 의료 기관은 환자를 모니터링하는 데 도움이 되도록 설계된 알고리즘과 COVID-19 환자를 선별하기 위한 AI 기반 툴과 같은 새로운 AI 지원 기술을 현장에서 테스트하기 시작했습니다.

이러한 테스트의 연구와 결과는 여전히 수집 중이며, 의료 분야에서 AI 사용에 대한 전반적인 표준은 아직 정립되는 중입니다. 그러나 AI가 임상의, 연구자 및 환자에게 도움이 될 수 있는 기회는 꾸준히 증가하고 있습니다. 이 시점에서 AI가 현대 의학을 형성하고 지원하는 디지털 의료 시스템의 핵심 부분이 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

연구 속도를 높이거나 임상의의 의사 결정을 돕는 등 AI가 의료 관행에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 방법은 다양합니다.

다음은 AI의 몇 가지 활용 예시입니다.

인간과 달리 AI는 잠을 잘 필요가 없습니다. 머신 러닝 모델을 사용하여 중환자 치료를 받는 환자의 활력 징후를 관찰하고 특정 위험 요인 증가 시 임상의에게 경고를 보낼 수 있습니다. 심장 모니터와 같은 의료 기기가 활력 징후를 추적하면 AI는 이러한 기기에서 데이터를 수집하고 패혈증과 같은 더 복잡한 상태를 찾을 수 있습니다. 한 IBM 고객은 중증 패혈증을 75% 정확하게 감지하는 미숙아용 예측 AI 모델을 개발했습니다.

가상 AI 지원을 통해 정밀 의료를 더 쉽게 지원할 수 있습니다. AI 모델은 선호도를 학습하고 유지할 수 있기 때문에 24시간 내내 환자에게 맞춤형 실시간 추천을 제공할 수 있습니다. 의료 시스템은 매번 새로운 사람에게 정보를 반복할 필요 없이 환자의 병력, 선호도 및 개인적 필요에 따라 질문에 답하는 AI 기반 가상 어시스턴트를 24시간 내내 환자에게 제공할 수 있습니다.

AI는 이미 의료 영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 연구에 따르면 신경망으로 구동되는 AI는 유방암이나 기타 상태의 징후를 감지하는 데 인간 방사선 전문의만큼 효과적일 수 있습니다. AI는 임상의가 질병의 초기 징후를 발견하는 데 도움이 될 뿐 아니라 환자 병력의 중요한 부분을 감지하고 관련 이미지를 제공함으로써 임상의가 추적해야 하는 엄청난 수의 의료 이미지를 보다 효율적으로 관리할 수 있게 만들어 줍니다.

임상시험 중 환자 결과에 의료 코드를 할당하고 관련 데이터 세트를 업데이트하는 데 많은 시간이 소요됩니다. AI는 의료 코드에 대한 더 빠르고 지능적인 검색을 제공하여 이 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 두 IBM Watson Health 고객은 최근 AI를 통해 의료 코드 검색 횟수를 70% 이상 줄일 수 있었습니다.

신약 발견은 신약 개발에서 가장 오래 걸리고 비용이 많이 드는 부분 중 하나입니다. AI는 크게 두 가지 방식으로 신약 개발 비용을 절감합니다. 더 나은 약물을 설계하는 것과 유망한 신약 조합을 찾는 것입니다. AI를 활용하면 생명과학 업계가 직면한 많은 빅데이터 과제를 극복할 수 있습니다.