의료 및 생명 과학의 AI

의료 및 생명 과학의 인공 지능

AI는 효율성과 정확성을 향상하고, 운영에 이점을 제공하며, 궁극적으로 환자에게 더 나은 결과를 제공합니다.
AI는 이미 의료 및 생명 과학에 적용되고 있지만, 조직은 이제 막 그 잠재력을 탐색하기 시작했습니다.
의료 기관은 AI를 구현하여 대규모, 이종, 사일로 데이터 세트로 인한 여러 데이터 문제를 해결할 수 있습니다.

기준

전 세계 의료 산업의 40%는 이미 어떤 형태의 AI(인공 지능)를 사용하고 있으며,¹ AI는 수십 년 동안 생명 과학 분야에서의 발견을 주도해 왔습니다.² 최근 기술 발전으로 AI는 더 쉽게 접근할 수 있게 되어 새로운 사용 사례를 제시하여 환자 치료의 질을 향상하고, 진단, 발견, 의사 결정을 가속하며, 운영 효율성을 높입니다.

의료 분야에서의 AI란 무엇입니까?

연구부터 환자 치료에 이르기까지 의료 서비스는 대량의 데이터를 생성합니다. 적절하고 효율적인 치료를 제공하는 것은 이러한 모든 정보를 이해하는 데 일정 부분 좌우된다고 볼 수 있습니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 생성형 AI(genAI) 및 기타 알고리즘 방법을 망라하는 인공 지능은 방대한 양의 이종 데이터를 분석하여 인간의 능력을 뛰어넘는 속도로 패턴을 찾고 실행하도록 설계되었습니다.

의료 분야에 적용하면 AI는 환자, 임상 및 간호진, 관리자에게 무수한 데이터 기반 이점을 제공합니다. 진단 속도 및 정확성 향상, 원격 환자 모니터링, 가상 도우미 같은 결과는 환자 지원을 강화합니다. 워크플로우의 간소화, 관리 작업 자동화, 재고 추적 개선으로 비용을 절감하고 직원이 더 가치 있는 개인적인 상호 작용에 집중하도록 합니다. 실험실에서 AI는 실험실 장비를 자동화하여 정밀하고 정확한 대규모 테스트 결과를 제공하고, 진단 및 신약 개발을 가속하며, 정밀 의학을 지원합니다.

AI 증강 보안 솔루션과 AI PC는 의료 기관이 규정을 준수하고 사이버 위협으로부터 기관의 시스템과 데이터, 그리고 환자의 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.

의료 서비스 분야 AI의 이점

AI는 의료 및 생명 과학 분야에서 가시적인 이점을 제공합니다.

투자 수익: 2023년 Microsoft가 의뢰한 IDC 연구에 따르면, 의료 기관은 AI 투자에 대한 입증 가능한 수익을 14개월 이내에 달성했으며, AI 프로젝트 및 이니셔티브에 지출되는 모든 비용의 평균 ROI는 미화 3.20달러로 추정됩니다.³
운영 효율성: AI는 관리 작업을 자동화하여 직원이 더 가치 있는 개인적인 상호 작용에 집중하도록 할 수 있습니다. NLP(자연어 처리)를 사용하여 EHR(전자 건강 기록) 문서 프로세스를 간소화하는 음성 텍스트 변환 기능을 사용할 수 있습니다. genAI 도구를 사용하여 직원 코칭 및 기술 개발을 안내하고 맞춤화할 수 있습니다. AI를 사용하여 재고 관리를 개선하거나 비즈니스 프로세스를 분석하여 효율성 향상을 권장할 수 있습니다.
진단 및 감지 가속화: AI 강화 의료 이미징 워크플로는 더 많은 시각적 세부 정보가 더해진 결과물을 빠르게 만들어냅니다. AI 증강 분석은 사람의 눈으로 놓칠 수 있는 이상 징후와 패턴을 발견할 수 있습니다. 서로 다른 시스템 전반의 유전 데이터 또는 환자 기록을 분석하면 임상의에게 질병의 초기 징후를 알릴 수 있어 치료를 앞당길 수 있습니다.
치료 및 모니터링에 대한 접근성 향상: AI 지원 웨어러블 장치는 환자의 활력징후를 원격으로 추적하고, 원격 상담에서 접수 절차를 자동화하여 시간을 단축합니다. 병원의 AI 지원 통합 플랫폼은 직원에게 더 실시간에 가깝고 후향적인 데이터를 제공하여 워크플로 및 의료 제공을 개선하거나, 간호사 한 명이 병동이나 시설 전체에서 하나의 사용자 인터페이스로 50명 이상의 환자를 모니터링할 수 있는 가상 간호 스테이션을 만드는 데 사용할 수 있습니다.⁴
환자 경험 향상: AI 증강 셀프 서비스 키오스크는 환자 접수, 일정 예약, 결제를 간소화할 수 있습니다. AI 챗봇과 가상 비서는 환자가 방문 후 기록를 활용하여 치료 체크리스트를 작성하거나 제공자 자료를 검색하여 중대하지 않은 건강 질문에 대한 답변을 찾도록 지원할 수 있습니다.
맞춤의학: AI를 사용하여 데이터를 분석하여 가장 효과적인 치료법을 예측함으로써 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 사용할 수 있습니다. 더 큰 규모로는, 실험실에서 AI 지원 시스템은 대규모의 데이터를 분석하여 질병을 진단하고 유전적 표식, 특성 또는 조건을 공유하는 개인의 특정 하위 집합에 대한 치료와 환자 중심 치료를 맞춤화할 수 있습니다.
연구 및 발견 가속화: 생명과학 연구원은 생명을 구하는 새로운 치료법을 찾고 있는 가운데, AI에 점점 더 의존하여 인사이트를 더 빨리 얻고 효율성과 생산성 향상을 통해 시장 출시 시간을 단축하고 있습니다. AI는 연구 및 개발 프로세스를 개선하고, 신약 개발을 가속하며, 임상 시험을 최적화하고, 맞춤의학을 지원할 수 있습니다.

AI 고려 사항

AI를 사용하면 상당한 이점을 얻을 수 있지만, 간과해서는 안 되는 도전과 위험을 초래할 수도 있습니다.

보안 및 개인 정보 보호: 의료 서비스는 세계에서 가장 규제가 심한 산업 중 하나로, 그만한 이유가 있습니다. 의료 시설이 많은 양의 PHI(보호된 건강 정보)를 관리한다는 사실은 일부 관리자가 의료 분야에 인공지능을 적용하는 데 있어 신중하게 접근하도록 만들 수 있습니다. 그러나 규제 환경으로 인해 의료 기관은 이미 데이터 거버넌스 정책을 시행하고 있으며, 이는 AI 사용을 시작하는 중요한 기반을 제공합니다.
편향: AI 모델 훈련 및 학습에는 편향성이 있을 수 있는 기존 데이터가 사용됩니다. 따라서 AI 모델이 이러한 편향을 이어받아 이후 생성하는 응답에 이를 전파할 가능성이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 조직, 의사 결정권자, 데이터 과학자가 알고리즘이 특정 결과에 도달한 방법을 추적할 수 있는 인사이트를 제공하는 설명 가능한 AI에 대한 중요성이 점점 커지고 있습니다. 알고리즘 작동 방식에 대한 투명성을 통해 사용자는 잠재적인 편향을 식별하고 변수가 결과에 어떻게 기여하는지 알아볼 수 있습니다. 설명 가능한 AI는 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 AI가 사회에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 대한 인식을 제고하고 AI의 발전이 커뮤니티를 지속적으로 향상하는 데 도움이 되도록, 투명하고 포용적이며 책임 있는 AI 관행을 추구하기 위해 협력하고 노력하고 있습니다.

의료 분야에서의 AI 사용 사례

AI는 이미 의료 및 생명 과학에 적용되고 있지만, 조직은 이제 막 그 잠재력을 탐색하기 시작했습니다. AI가 산업 전반에서 가치를 제공하는 몇 가지 추가 방법을 소개합니다.

AIOps

모든 의료 기관에는 강력한 IT 인프라가 필수적이며, 특히 개인 정보 보호 및 보안을 강조합니다. AI는 시스템 모니터링, 시스템 분석, 보안 기능을 자동화하는 데 매우 적합하며, IT 전문가에게 원활한 업무 운영에 필요한 정보를 제공합니다:

의료 분야에서의 AI 거버넌스: 비즈니스 혁신과 규제 준수를 결합하면 모두에게 이점을 제공할 수 있습니다. AI는 역사적으로 구분된 데이터를 집계하여 임상의를 위한 더 명확한 사진을 만들고 환자가 개별 데이터를 더 잘 제어할 수 있도록 지원합니다.
AI 시스템 모니터링: IT 팀은 AI 지원 보안 솔루션을 사용하여 사이버 보안 위험을 사전에 식별할 수 있습니다. AIOps(AI 운영)은 수동 모니터링이나 자기 보고보다 더 빠르게 PC와 네트워크 문제를 식별하고 해결하거나 직원에게 알려 비즈니스 중단을 제한할 수 있습니다.

환자 치료 분야에서의 AI

환자 치료는 의료의 가장 중요한 측면이며, 환자 치료를 개선하기 위한 AI의 사용 사례가 계속 등장하고 있습니다. 초기 진단, 더 나은 환자 모니터링, 더 빠른 의료 이미징 분석은 AI가 이미 환자 치료에 긍정적인 영향을 미치고 있는 세 가지 영역 중 하나에 불과합니다.

예측 분석 분야에서의 AI: 암을 더 일찍 발견하면 결과가 향상됩니다. 췌장암은 조기에 진단하기가 어렵지만, 말기에 진단될 경우 5년 생존율이 훨씬 더 낮아집니다. AI의 새로운 사용 중 하나는 암 병변을 더 일찍 발견하는 데 도움이 되는 것입니다. 예를 들어, 췌장이 위치한 상부 복부 스캔을 분석하면 비침습적 스캔을 통해 췌장암을 훨씬 더 일찍, 사람이 확인한 AI 의학적 진단을 제공할 수 있습니다. 병변이 있는 수천 명의 환자의 익명화된 데이터를 사용하여 훈련된 모델은 큰 가능성을 보여줍니다. 병변 발견과 같은 특정 목적에 맞게 조정된 의료 분야에서의 머신 러닝은 의학 분야에서의 AI의 가장 성공적인 사례 중 하나입니다.
간호 분야에서의 AI: 인구가 고령화되고 출산율이 감소함에 따라 현재 의료 인력 부족도 심화될 것으로 예상됩니다. 간호 분야에서의 AI는 원격 환자 모니터링과 같은 기회를 제공하여 간호진이 많은 수의 환자를 돌볼 때 환자의 안전을 지킬 수 있도록 지원합니다.
이미징 분야에서의 AI: 현재 AI의 가장 일반적인 용도 중 하나는 이미징 분야입니다. AI는 이미 이미징 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 생성형 AI가 점점 더 강력해지고 있는 가운데, 새로운 사용 사례가 계속 등장하고 있습니다. MRI, CT 스캔 및 기타 유형의 이미지가 유용하려면 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다. AI는 이미징에 필요한 시간을 단축하여 환자의 노출을 줄이고, 이미지를 처리하는 데 걸리는 시간도 단축합니다.

실험실에서의 AI

연구는 의료 개선의 핵심입니다. 신약 개발과 역학은 AI를 배포하여 연구를 성공적으로 가속할 수 있는 많은 영역 중 두 가지에 불과합니다.

신약 개발 분야에서의 AI: 유전체학 연구는 맞춤형 의학을 재정의하고 거대한 데이터 세트를 생성하고 있습니다. AI는 유전체학 연구가 제시하는 과제를 해결하는 동시에 과학자가 데이터에서 인사이트를 얻는 능력을 향상합니다.
역학 분야에서의 AI: AI 기반 기술이 역학에 적용되면 전염성 질병의 확산을 더 정확하게 추적하고 미래 발병과 추세를 예측할 수 있습니다. AI 도구는 발병 가능성이 가장 높은 시기와 장소를 예측하는 데 현재 사용되고 있습니다. 또한 연구원은 진단이 증가 추세를 보이기 전에 예방 조치를 취할 수 있도록 공중 보건 경고를 제공하는 도구를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.