지난 10년 동안, 인공지능(AI)은 의료 산업에서 가장 강력한 변화의 주체로 등장했습니다. 진단과 위험 평가에서 치료 절차 선택에 이르기까지, 의료 조직은 환자에게 더 효과적이고, 효율적이고, 정확한 개입을 제공하기 위해 인공지능을 사용할 수 있는 수많은 기회를 가지고 있습니다. PwC에 따르면, 의료 애플리케이션을 위한 인공지능 시장은 2014년 6억 6,380만 달러에서 2021년 67억 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. 이러한 증가된 수요는 데이터의 복잡성과 풍부함의 상당한 증가와 관련이 있습니다. 인공지능은 치료 개선, 만성 질환 관리, 조기 위험 식별, 작업 흐름 자동화 및 최적화와 같은 다음 분야에서 사용될 때 환자와 공급자 모두에게 매우 유익할 수 있습니다. 만약 여러분이 의료 분야에서 인공지능에 대해 자세히 알아보고 싶다면 계속 읽어보세요!
1. 의료 분야에서 인공지능의 이점
사용자 중심의 경험 제공: AI를 통해 의료 조직은 거대한 데이터베이스와 머신 러닝을 사용하여 통찰력을 보다 빠르고 정확하게 찾을 수 있으며, 이를 통해 내부적으로나 서비스 대상에 대한 만족도가 향상됩니다.
운영 효율성 향상: AI 기술은 의료 기관이 데이터 패턴을 검사하고 효율성을 높이며 임상 및 운영 워크플로우, 프로세스 및 재무 운영의 성능을 향상시킴으로써 데이터, 자산 및 리소스를 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.
서로 다른 의료 데이터 소스를 하나로 묶다: 의료 데이터는 종종 단편적이고 다양한 형식으로 구성됩니다. 조직은 AI와 머신러닝 기술을 사용하여 서로 다른 데이터 세트를 연결하여 데이터 배후에 있는 사람들을 보다 통합적으로 파악할 수 있습니다.
2. AI는 의료에서 어떻게 사용됩니까?
a. 진단 및 시각적 데이터
대부분의 병원과 임상 기관은 첨단 기술이 희귀 질병과 같은 특이한 상황을 관리하는 데 매우 적합하기 때문에 의료 진단에 AI를 활용할 맞춤형 소프트웨어 개발 회사를 찾고 있습니다. 이 인공지능 기술은 대부분의 인간 의료 전문가와 달리 훨씬 더 다양한 이상 징후에 대한 고급 패턴 감지에 탁월합니다. 따라서 의사는 더 복잡한 문제를 해결하고 더 많은 환자를 돌보기 위해 연속으로 특이 질병을 진단할 필요가 없습니다.
의료 진단에 AI를 사용하는 많은 임상 기관
그러나 기계가 행 사이를 읽을 수 없기 때문에 AI 기계는 학습하기 위해 강력한 데이터 처리와 수천 가지 경우를 필요로 한다는 점이 강조됩니다. 그러나 학습 후 AI와 머신 러닝은 폐암, 갑작스러운 심장 사망 또는 다른 심장 질환을 식별하기 위해 눈의 당뇨병성 망막병증 징후, 피부의 피부 병변, 심장 MRI 사진을 식별할 수 있습니다.
b. 약 조제
헬스케어에서 AI의 또 다른 채택은 약물 발견(Drug Discovery)일 수 있습니다. 약물 발견은 일반적으로 매우 수동적이고, 비싸고, 시간이 많이 걸리고, 성과가 없는 절차입니다. 그러나 AI 기술을 사용하면 새로운 치료법을 만들거나 발견하고, 그것들을 시장에 내놓는 것과 관련된 오래된 회복 절차를 가속화할 수 있습니다.
의약품 개발은 크게 세 단계로 나눠집니다. 첫 번째 단계는 질병의 생물학적 기원을 파악해 개입 대상을 찾아내는 것입니다. 머신러닝 알고리즘은 해당 질병을 치료하기 위해 단백질을 중심으로 좋은 표적을 찾아야 하며, 이는 가능합니다. 다음 단계는 AI&머신러닝이 적절한 분자 구조를 예측하는 학습을 할 수 있는 약물 후보를 찾는 것입니다. 알고리즘은 좋은 후보와 나쁜 후보를 구분하는 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
약 조제에 AI를 채택할 수 있습니다
c. 원격의료에서의 AI
헬스케어의 인공지능은 의사와 환자가 어디에 있든지 연결할 수 있도록 하는 원격의료에 사용될 수 있습니다. 다양한 종류의 원격의료 중에서 건강을 감시하기 위해 사용되는 웨어러블 디바이스는 가장 주목할 만한 사용 사례입니다. 웨어러블 디바이스는 심박수, 소모된 칼로리, 취한 조치, 혈압 등을 포함한 다양한 요소들을 감시하고 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 디바이스들은 환자를 지속적으로 감시하고 인간이 놓칠 수 있는 변화를 감지하는 능력을 허용합니다. 이 디바이스들에 의해 수집된 정보는 이전의 데이터와 인공지능을 사용한 다른 데이터와 비교될 수 있는데, 이것은 중요한 상황에서 의사에게 경고할 수 있습니다.
또 다른 활용 사례로 헬스케어 소프트웨어 개발에 활용되는 AI Chatbot이 있습니다. 이 챗봇은 기계 학습 알고리즘과 자연어 처리를 통해 직원이 없을 때 환자를 지원하고 기본적인 질문에 답변하는 데 활용될 수 있습니다. 챗봇의 개발은 진료 전달을 향상시킬 뿐만 아니라 상당한 의료 비용 절감과 환자 진료 결과 개선으로 이어질 것입니다.
3. 의료 분야에서 인공지능을 도입할 때의 장애물
규정 준수: 여러 데이터베이스에서 데이터를 공유하는 것은 HIPAA 준수에 상당한 어려움을 초래하며, 향후 개발이 성공하려면 이러한 분야에서 극도의 주의를 기울여야 합니다. 경험이 부족한 개발자는 HIPAA를 준수하는 방법을 모를 수 있으므로 병원은 AI를 적용할 수 있는 신뢰할 수 있는 기술 파트너를 찾아야 합니다.
데이터 개인 정보 보호 문제: 의료 기관 내의 개인 정보는 극도로 민감하므로 기밀에 해당하는 중요한 요소입니다. 시스템은 완전한 데이터 개인 정보 보호와 해커로부터의 보호를 보장하는 방식으로 배치되어야 합니다. 그러나 개인 정보 보호 문제는 의료 기관에서 AI가 사용되는 것을 막아서는 안됩니다. 사실, AI 기술은 의료 기관 데이터의 보안에 도움을 줄 수 있습니다.
예산 제약: 효율적인 병원과 의료 시설을 운영하기 위해서는 효과적인 자원 관리가 필요하며, 그 중 가장 중요한 것은 예산입니다. 예산 고려가 AI 관심을 이끌 수 있지만, 병원에는 사용할 추가 자금이 없다는 사실은 여전히 남아 있습니다. 2020년 조사에 따르면, 응답자의 76%가 예산 문제로 인해 비즈니스가 AI에 투자하는 것을 막았다고 말했습니다.
4. 최종적인 생각
요약하면 AI는 이미 약물 개발, 의료 보조 등과 같은 보다 효율적인 작업에 도움을 주고 있습니다. 의료 데이터를 디지털화하고 처리할수록 분석 과정에서 가치 있는 패턴을 찾고 정확하고 비용 효율적인 의사 결정을 내리는 데 AI를 사용할 수 있습니다.
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