인공지능과 임상 진단: 남들이 가지 않은 길 따라가기

인공지능 혁명은 환자 진단의 정확성, 속도, 효율성을 크게 개선해 의료 진단을 혁신할 수 있는 놀라운 기회를 만들었습니다.

인공지능 알고리즘은 엑스레이, MRI, 초음파, CT스캔, DXA (이중 에너지 엑스레이 선 흡수 측정)스캔과 같은 의료 이미지를 분석합니다. 인공지능은2D/3D영상, 생체신호, 전다 건강 기록은 물론 인구 통계 정보, 병력, 실험실 테스트 결과 등 방대한 양의 환자 데이터를 처리할 수 있습니다. 이런 알고리즘은 다양한 패턴과 이상징후를 신속하게 식별할 수 있으며, 광범위한 데이터 세트를 조사해 임상의가 놓칠 수도 있는 바이오마커를 찾아내고 진단과 치료의 정확성을 높일 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

이러한 데이터 분석 적용은 그 자체만으로도 놀라운 일로 특히, 멀티 모달 소스에서 환자를 전체적으로 볼 수 있는 능력은 진단하는 사람이 질병의 근본 원인을 찾고, 환자를 보다 정확하게 치료하며, 생명을 구하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시장 창출

진단 분야의 인공지능 시장은 스타트업의 등장과 자금 지원 증가에 힘입어 향후 10년간 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 진단 분야의 주요 업체들은 인공지능 기반 솔루션을 활용한 혁신적인 제품 개발 전략에 집중하고 있습니다.

GE Healthcare, Philips Healthcare, Aidoc 및Siemens Healthineers와 같은 기업들이 진단 제품에 인공지능을 통합하기 위해 노력하고 있습니다. 그러나, 제품이 시장에 출시되기 전에 제조업체가 마주한 여러가지 장애물들이 있습니다.

데이터 보호에 대한 의견 불일치 및 윤리적 측면과의 호환성 부족, 학습 데이터의 품질, 인공지능 지원 시스템에 대한 의사의 지식과 신뢰 등이 이에 속할 수 있습니다. 또한, 규제 장벽을 극복하는 것도 진단 시장에 진출하고자 하는 제조업체의 장애물이 될 수 있습니다. 이 뿐만 아니라, 의료 시스템 내에서 이런 제조업체에 대한 인센티브가 잘못 조정되어 인공지능 도입을 지원하지 않을 수도 있습니다. (Teodoridis, 2022).

현재의 인공지능 도구

인공지능이 주도하는 진단도구들은 의료이미지의 정확한 해석에 혁명을 일으키고 있습니다. 고급 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하는 이런 도구들은 특히 영상 의학 분야에서 수많은 FDA 승인을 받으며 널리 호평받고 있습니다.

인공지능은 의료 전문가 보다 맞춤화되고 효율적인 치료 전략을 수립할 수 있도록 지원해 환자의 의료 여정을 개선하고 전반적인 환자 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 자동화 시스템은 환자 대면 의사 결정을 지원하는 것 외에도 워크플로 효율성을 높이고 리소스 할당을 최적화하며 의료 시스템 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

인공지능이 생성하는 데이터가 복잡해지면서 규제 당국 및 정책입안자들은 잠재적인 편향성, 투명성, 책임성에 대한 우려를 제기하고 있습니다. 이에 따라 연구자와 실무자들은 보다 투명한 서비스를 제공하기 위해 설명가능한 인공지능(XAI) 기술을 적극적으로 개발 및 개선하고 있습니다.

“Quantum AI는 아직 개발 초기 단계로 널리 배포되기 전에 극복해야 할 기술적 과제들이 많이 남아 있습니다.”

인공지능 기반 임상 의사결정 지원 시스템은(CDSSs) 정보에 기반한 환자 치료 결정을 실시간으로 지원하며 의료 전문가에게 개별 환자 특성에 맞는 근거기반 권장 사항과 치료가이드라인을 제공합니다. 또한, 의료진이 복잡한 의료 시나리오를 탐색하고 치료 전략을 최적화하며 환자 치료를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나, 인공지능 애플리케이션이 정교화됨에 따라 윤리 및 책임에 대한 우려가 제공되고 있습니다. (Jones, 2023).

인공지능은 지원 시스템 성숙을 지원할 것이고, 인공지능을 활용한 진단은 일반적인 산업 트렌드- 개인 맞춤형 의료, 분산형 치료, 경쟁이 심화-를 따르게 될 것입니다.

시장은 혁신을 따르게 될 것입니다.

인공지능 기반 진단 도구는 예측분석을 점점 더 많이 사용해 질병 진행을 예측하고 특정질환에 걸릴 수 있는 개인을 식별하게 될 것입니다. 접근성이 증가하고 있는 종단적인 환자 데이터를 활용해 미묘한 패턴과 추세를 파악함으로써, 인공지능 시스템은 의료진이 질병 진행이나 합병증을 예방하기 위해 선재적으로 개입할 수 있도록 지원할 것입니다.

의료 진단 분야에서 AI의 미래에는 실시간 분석을 위해 AI 알고리즘을 활용하는 휴대용 및 현장 진단 기기의 개발이 포함됩니다. 이러한 디바이스는 병상, 원격지, 심지어 집에서도 신속하고 정확한 진단을 가능케 해 환자와 의료진이 의사결정에 필요한 정보를 적시에 제공할 수 있도록 지원합니다.

의료 진단을 위한 일반 AI(GAI) 애플리케이션을 개발하는 OpenAI의 DeepQA와 Google의 DeepMind와 같은 대기업이 의료 시장에 진출할지는 아직 불투명하지만 새로운 플레이어들이 이 시장에 진입할 것입니다. 수많은 기업과 기관이 AI 기반 도구를 개발하기 시작하면서 이러한 도구 간의 원활한 협업과 효율성을 보장하기 위한 상호운용성 표준 및 프로토콜의 필요성이 대두되고 있습니다.

인공지능과 관련된 진단부문 파이프라인

제조사	기기	설명
Philips Healthcare	초음파 이미징 시스템	Philips는 “간 영상 유도를 위한 인공 신경망을 갖춘 초음파 시스템”이라는 제목의 초음파 시스템에 대한 특허를 출원했습니다. 이 시스템은 간-신장 비율을 정확하게 정량화 하기 위해 인공 신경망(ANN)을 사용하여 간 영상을 개선하도록 설계되었습니다. 이 특허는 2021년 6월에 공개되었으며 현재 출원 중입니다. (Teodoridis, 2022)
Siemens Healthineers	진단 이미징	Siemens Healthineers는 “AI 기반 종단 간 국소 병변 분석”이라는 제목의 AI 기반 제품에 대한 특허를 제출했습니다. 이 방법은 초기 이미지에서 마스크 큐레이팅, 관심 영역 전파, 이미지 전반에서 평가 수행, 최상의 마스크 선택, 시퀀스 및 시점에 걸쳐 병변 특성화 등의 단계를 포함하는 AI를 사용하여 간 병변을 분석하는 방법을 포함합니다. 이 특허는 2023년 7월에 공개되었으며 현재 출원 중입니다. (Jones, 2023)
FUJIFILM	진단 이미징	FUJIFILM은 CT 스캔, MRI 영상, 초음파 영상, PET 스캔 영상 등 의료 영상에서 간을 세그먼트로 분할할 수 있는 의료 영상 처리 장치, 간 세그먼트 분할 방법 및 프로그램에 대한 특허를 출원했습니다. 이 특허는 2022년 7월에 후지필름이 처음 출원하여 2023년 3월에 공개되었습니다. 특허의 상태는 현재 출원 중입니다. (Clarivate, Derwent)

(출처: 공개 기록, Clarivate Cortellis * 특허 출원은 해당 발명이 관련 법률 및 규정을 준수하거나 해당 발명에서 인공지능의 사용이 이를 준수한다는 것을 입증하지 않습니다.)

Quantum AI는 아직 개발 초기 단계로 널리 보급되기까지는 극복해야 할 기술적과제가 많습니다. 연구자들은 새로운 기능을 발굴하고 인공지능 분야를 발전시키기 위해 양자 컴퓨팅 원리를 AI 알고리즘과 애플리케이션에 통합하기 위한 다양한 접근법을 적극적으로 모색하고 있습니다. 기존 컴퓨팅의 역량을 뛰어넘는 문제를 해결하기 위한 양자 컴퓨팅의 성장을 과소평가할 수 없습니다. 양자 AI는 더 효율적인 최적화 알고리즘, 더 빠른 머신러닝 모델 학습, 대규모 데이터 세트에서 향상된 패턴 인식을 가능하게 할 수 있습니다.

모든 인공지능 애플리케이션과 마찬가지로 이것은 아직 가보지 않은 길의 시작에 불과합니다. 의료 진단 분야에서 AI의 미래는 혁신과 성장, 그리고 환자 치료 개선에 대한 헌신으로 특징지어집니다. 의료 서비스 제공자는 AI 기술의 힘을 활용하여 새로운 인사이트를 확보하고 진단 워크플로우를 가속화하며 궁극적으로 생명을 구할 수 있습니다.

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참고문헌