의료 및 생명과학 분야의 AI

AI 는 효율성과 정확성을 높이고, 운영을 개선하며, 궁극적으로 환자에게 더 나은 결과를 제공합니다.
AI 는 이미 의료 및 생명과학 분야에서 활용되고 있지만, 조직들은 이제 막 그 잠재력을 탐색하기 시작했습니다.
의료기관은 AI 를 구현하여 이질적이고 사일로화된 대규모 데이터 세트로 인한 여러 데이터 문제를 해결할 수 있습니다.

전 세계 의료 산업의 40% 는 이미 어떤 형태로든 인공 지능 (AI) 을 사용하고 있으며, ¹ AI 는 수십 년 동안 생명과학 분야에서 발견을 주도해 왔습니다.² 최근의 기술 발전으로 AI 에 대한 접근성이 높아짐에 따라 환자 진료의 질을 향상하고, 진단, 발견, 의사결정을 가속화하고, 운영 효율성을 높일 수 있는 새로운 사용 사례들이 창출되고 있습니다.

의료 분야의 AI 란 무엇입니까?

의료 분야의 AI 는 머신 러닝, 딥 러닝 및 기타 기술을 사용하여 방대한 데이터 세트를 처리함으로써 의료 산업 내의 환자, 의료 제공자, 연구 및 운영 전반에 혜택을 제공합니다.

연구부터 환자 치료에 이르기까지 의료 분야에서는 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 적절하고 효율적인 치료를 제공할 수 있는 능력은 다소간 이러한 정보를 얼마냐 이해하느냐에 달려 있습니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 생성형 AI (genAI) 및 기타 알고리즘적 방법을 망라하는 인공 지능은 방대한 양의 이질적인 데이터를 분석하여 인간의 능력을 뛰어넘는 속도와 규모로 패턴을 찾고 그에 따라 실행하도록 설계됩니다.

의료 분야에 적용하면 AI 는 환자, 의료진, 관리자에게 무수한 데이터 기반 이점을 제공할 수 있습니다. 진단 속도 및 정확성 향상, 원격 환자 모니터링, 가상 도우미와 같은 결과는 환자 지원을 강화합니다. 워크플로 간소화, 행정 업무 자동화, 재고 추적 개선은 비용을 절감하고 직원의 부담을 줄이므로, 보다 가치 있는 개인 간 상호작용에 집중할 수 있습니다. 실험실에서 AI 는 실험실 장비를 자동화하여 정밀하고 정확한 테스트 결과를 대규모로 제공하고, 진단 및 신약 개발을 가속화하고, 정밀 의학을 지원합니다.

AI 증강 보안 솔루션과 AI PC 는 의료기관이 규정을 준수하고 사이버 위협으로부터 기관의 시스템 및 데이터와 환자 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.

AI 가 의료 분야에 제공하는 이점

AI 는 의료 및 생명과학 분야에서 가시적인 이점을 제공하고 있습니다.

투자 수익: Microsoft 의 의뢰로 수행된 2023 년 IDC 연구에 따르면, 의료기관들은 AI 투자에 대해 입증 가능한 수익을 14 개월 이내에 달성하여, AI 프로젝트 및 이니셔티브에 지출한 1 달러당 평균 3.20 달러 (미 달러) 의 ROI 를 실현한 것으로 추정됩니다.³
운영 효율성: AI 는 행정 업무를 자동화하여 직원들이 더 가치 있는 개인 간 상호작용에 집중할 수 있도록 부담을 줄여줍니다. 자연어 처리 (NLP) 는 음성-텍스트 변환 기능에 사용되어 전자 건강 기록 (EHR) 의 문서화 프로세스를 간소화할 수 있습니다. genAI 도구는 직원 교육 및 기술 개발을 안내하고 개인화하는 데 사용될 수 있습니다. AI 는 재고 관리를 개선하거나, 비즈니스 프로세스를 분석하여 효율성 개선 방안을 권장하는 데 사용될 수 있습니다.
진단 및 탐지 가속화: AI 로 강화된 의료 영상 워크플로는 더 많은 시각적 세부 정보가 포함된 결과물을 더 빠르게 만들어냅니다. AI 증강 분석은 육안으로 놓친 이상 징후와 패턴을 포착할 수 있습니다. 이기종 시스템들에서 얻은 유전자 데이터 또는 환자 기록을 분석하고 임상의에게 질병의 초기 징후를 알려 더 빠르게 치료를 시작할 수도 있습니다.
치료 및 모니터링 접근성 향상: AI 지원 웨어러블 장치는 환자의 활력징후를 원격으로 추적하고, 원격 진료 시 접수를 자동화하여 시간을 절약할 수 있습니다. 병원에서 AI 지원 통합 플랫폼은 직원에게 보다 실시간에 가까운 데이터와 후향적 데이터를 제공하여 워크플로와 의료 서비스를 개선하거나, 병동 및/또는 시설 간에 공유되는 단일 사용자 인터페이스로 간호사 한 명이 경우에 따라 50 명 이상의 환자를 모니터링할 수 있는 가상 간호 스테이션을 구축하는 데 사용될 수 있습니다.⁴
환자 경험 향상: AI 증강 셀프서비스 키오스크는 환자의 접수, 일정 예약, 결제를 간소화할 수 있습니다. AI 챗봇과 가상 비서는 환자가 진료 후 기록을 활용하여 진료 체크리스트를 작성하거나, 중요하지 않은 건강 관련 질문에 대한 답변을 찾기 위해 의료 제공자의 자료를 검색하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
맞춤의학: AI 는 데이터를 분석하고 가장 효과적인 치료법을 예측해 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 사용될 수 있습니다. 더 큰 규모로, 실험실에서 AI 지원 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 유전자 표지자, 특성 또는 건강 상태를 공유하는 특정 하위 그룹의 개인들을 대상으로 질병을 진단하고 치료 및 환자 중심 간호를 개인화할 수 있습니다.
연구 및 발견 가속화: 생명과학 연구자들은 생명을 구할 새로운 치료법을 찾을 때 인사이트 도출 시간을 단축하고 효율성과 생산성 향상을 통해 시장 출시를 가속화하기 위해 점점 더 AI 에 의존하고 있습니다. AI 는 연구개발 프로세스를 개선하고, 신약 개발을 가속화하고, 임상 시험을 최적화하고, 맞춤의학을 지원할 수 있습니다.

AI 고려 사항

AI 를 사용하면 상당한 이점을 얻을 수 있지만, 간과해서는 안 될 과제와 위험 또한 존재합니다.

보안 및 개인정보 보호: 의료는 정당한 사유를 토대로 세계에서 가장 엄격하게 규제되는 산업 중 하나입니다. 의료시설은 방대한 양의 보호 대상 건강 정보 (PHI) 에 액세스하고 이를 저장하므로, 의료 분야에서 인공 지능을 채택하는 데 대해 일부 관리자는 신중을 기할 수 있습니다. 그러나 규제 환경 때문에 의료기관들은 이미 데이터 거버넌스 정책을 시행하고 있으며, 이는 AI 활용을 시작하는 데 중요한 기반을 제공합니다.
편향: AI 모델의 훈련 및 학습에는 편향이 있을 수 있는 기존 데이터가 사용됩니다. 그러므로 AI 모델은 이러한 편향을 물려받아 이후 생성하는 응답을 통해 이를 전파할 가능성이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 알고리즘이 특정 결과에 도달한 방법을 추적할 수 있도록 인사이트를 조직, 의사 결정자, 데이터 과학자에게 제공할 수 있는, 설명 가능한 AI 에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 알고리즘 작동 방식에 대한 투명성을 통해 사용자는 잠재적인 편향을 식별하고 변수가 결과에 어떻게 기여하는지를 파악할 수 있습니다. 설명 가능한 AI 는 의료와 같은 규제 산업에 필요한 경우가 많습니다.
책임감 있는 AI 사용: AI 사용과 관련된 또 다른 과제로 윤리적 및 사회적 영향이 있습니다. AI 혁신의 리더들은 AI 가 사회에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 대한 인식을 제고하고 AI 의 발전이 커뮤니티를 지속적으로 향상하는 데 도움이 되도록 투명하고 포용적인 책임 있는 AI 관행을 추구하기 위해 최선을 다하는 동시에 함께 협력하고 있습니다.

의료 분야에서의 AI 사용 사례

AI 는 이미 의료 및 생명과학 분야에서 활용되고 있지만, 조직들은 이제 막 그 잠재력을 탐색하기 시작했습니다. 다음은 AI 가 산업 전반에서 가치를 창출하는 몇 가지 추가적인 방법입니다.

AIOps

모든 의료기관에는 강력한 IT 인프라가 필수적이며, 특히 개인정보 보호와 보안이 강조되어야 합니다. AI 는 시스템 모니터링, 시스템 분석, 보안 기능을 자동화하는 데 매우 적합하며, 원활한 운영을 유지하는 데 필요한 정보를 IT 전문가에게 제공할 수 있습니다.

의료 분야에서의 AI 거버넌스: 비즈니스 혁신과 규정 준수를 결합하면 모두에게 이점을 제공할 수 있습니다. AI 는 분산되어 있던 기존 데이터를 통합하여 임상의에게 보다 명확한 인사이트를 제공하고, 환자가 개인 데이터를 보다 효과적으로 제어하도록 지원할 수 있습니다.
AI 시스템 모니터링: IT 팀은 AI 지원 보안 솔루션을 사용하여 사이버 보안 위험을 선제적으로 식별할 수 있습니다. AI 운영(AIOps) 은 수동 모니터링이나 자가 보고보다 더 빠르게 PC 와 네트워크의 문제를 식별하고 해결하거나 직원에게 알려 비즈니스 중단을 제한할 수 있습니다.

환자 치료를 위한 AI

의료의 가장 중요한 측면인 환자 치료를 개선하기 위한 AI 활용 사례가 계속해서 등장하고 있습니다. AI 가 이미 환자 치료에 긍정적인 영향을 미치고 있는 영역 중 세 가지를 꼽자면, 초기 진단, 더 나은 환자 모니터링, 더 빠른 의료 영상 분석을 들 수 있습니다.

예측 분석을 위한 AI: 암을 더 일찍 발견하면 예후가 개선됩니다. 췌장암은 조기에 진단하기가 어렵지만, 진단이 늦어질수록 5 년 생존율이 현저히 낮아집니다. 새로운 AI 사용 사례 중 하나는 암성 병변을 더 일찍 발견하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 췌장이 위치한 상복부 스캔을 분석하면 AI 가 비침습적 스캔을 통해 훨씬 더 조기에 췌장암을 진단하고 이를 사람이 확인할 수 있습니다. 병변이 있는 환자 수천 명의 익명화된 데이터로 훈련된 모델은 큰 가능성을 보이고 있습니다. 병변 발견과 같은 특정 목적에 맞춤화된 의료 분야의 머신 러닝은 가장 성공적인 의료 AI 사례 중 하나입니다.
간호 분야의 AI: 인구가 고령화되고 출산율이 감소함에 따라 현재 의료 인력의 부족 현상은 더욱 심화될 것으로 예상됩니다. 간호 분야에서 AI 는 원격 환자 모니터링과 같은 기회를 제공하여, 간호 인력이 많은 수의 환자를 돌봐야 하는 상황에서 환자의 안전 유지에 도움이 될 수 있습니다.
의료영상 분야의 AI: 의료영상은 현재 AI 가 가장 활발하게 활용되고 있는 분야 중 하나입니다. AI 는 이미 의료영상 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 생성형 AI 가 점점 더 강력해짐에 따라 새로운 사용 사례가 계속해서 등장하고 있습니다. MRI, CT 스캔 및 기타 유형의 이미지가 유용하게 활용되려면 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다. AI 는 영상 촬영에 필요한 시간을 단축하여 환자의 노출을 줄일 뿐만 아니라, 영상을 처리하는 데 걸리는 시간도 단축합니다.

실험실의 AI

연구는 의료 개선의 핵심입니다. AI 를 배포하여 연구를 성공적으로 가속화할 수 있는 많은 영역 중 두 가지를 꼽자면 신약 개발과 역학을 들 수 있습니다.

신약 개발 분야의 AI: 유전체학 연구는 맞춤의학을 재정의하고 방대한 데이터 세트를 생성하고 있습니다. AI 는 유전체학 연구가 제시하는 과제를 해결하는 동시에 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있는 과학자들의 능력을 향상합니다.
역학 분야의 AI: AI 기반 기술이 역학에 적용되면 전염성 질병의 확산을 더 정확하게 추적하고 미래 발병 및 추세를 예측할 수 있습니다. AI 도구는 현재 발병 가능성이 가장 높은 시기와 장소를 예측하는 데 사용되고 있습니다. 또한 연구자들은 진단 추세가 상승하기 전에 예방 조치를 취할 수 있도록, 공중 보건 경보를 제공하는 도구를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.