최근 chatGPT의 등장으로 각광받기 시작한 인공지능 기술은 사회의 다양한 분야에서 혁명적인 변화를 이끌고 있습니다. 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 IT 기업뿐만 아니라, 테슬라, 우버 등 다양한 산업군의 세계적 기업들도 인공지능 기술을 접목하여 많은 사용자들에게 편리함을 더해주고 있습니다. 특히, 최근에는 인공지능, 빅데이터 분석, 로봇 기술 등 많은 혁신적인 기술들이 의료 분야에 도입되고 있습니다. 이번 게시글에서는 인공지능 기술이 의료 산업에 미치는 영향에 대해 소개합니다.
인공지능 기술의 특징과 의료 산업 적용 시 한계점
인공지능이라는 개념은 1950년대에 도입된 오래된 기술이지만 그 발전이 더뎠습니다. 그러나 최근 가장 기술적으로 혁신이 일어난 기술은 소위 머신러닝, 그중에서도 딥러닝 기술이라고 할 수 있습니다. 이 기술은 기존의 데이터들로부터 학습한다는 것을 특징으로 하며, 이미 정답이 있는 데이터를 반복적으로 학습할 수 있는 알고리즘에 노출함으로써 구현됩니다.
그러나 알고리즘 내부의 수천, 수만 가지의 변수들을 이해할 수 없어서 특정 정확도를 달성하더라도 그 동작원리를 완전히 밝혀낼 수 없다는 점이 큰 한계점으로 작용합니다. 인간의 생명과 삶의 질에 직결되는 의료 분야에서 기술, 약물 처치, 의료 기기, 진단 등 모든 행위는 철저한 검증과 세심한 관리가 필수적이기 때문입니다. 이러한 한계점 이외에도 의료 산업에 인공지능 기술이 적용되기 위해서는 사용되는 데이터의 개인정보 보호, 의료 서비스 인허가 방식, 사후관리, 가격 책정 등의 다양한 제도적인 문제가 해결돼야 할 것입니다.
인공지능 기술의 의료 산업 적용 분야
인공지능기술의 적용은 의료의 전 분야에 걸쳐 활발히 시행되고 있습니다. 가장 눈에 띄는 분야는 영상의학, 병리학, 내시경 등 영상인식기술입니다. 인공지능 기술을 이용하여 영상의 질을 개선하고 질병이 발생한 부위를 찾아 측정하고 분류하는 등 그 적용성이 매우 큽니다. 이미 미국의 경우, 골절 영상 진단, 암 부위 진단 등 다양한 영역에서 활용될 수 있도록 FDA 승인을 받은 사례가 있으며, 국내에서도 뇌 MRI 촬영을 통한 뇌졸중 아형 분류, 흉부 X선 결절 찾기, 소아골연령 판독 등의 분야에서 의사를 보조하는 역할로써 식약처의 허가를 획득한 바 있습니다.
'IBM社의 왓슨'의 경우, 다양한 암의 치료 방안 결정과 관련하여 권장, 고려, 불권장의 형태로 옵션을 제공하고 그 근거를 확인할 수 있도록 도와주어 의료진의 빠르고 올바른 판단을 보조합니다. 이외에도 다양한 생체신호 및 검사데이터를 지속적으로 모니터링하여 부작용 발생을 미리 예측하는 기술, 영상 기술을 접목한 수술로봇을 자동화하는 기술, 챗봇 로봇을 이용하여 정신과 상담을 해주는 기술, 바이오 센서 기술과 융합되어 당뇨, 부정맥 등 다양한 만성질환 환자의 관리를 위한 플랫폼 기술 등 의료 전분야에서 인공지능 기술이 활용되고 있습니다.
맺음말
인공지능 기술은 사회 전반을 혁신적으로 변화시키고 있으며, 의료 산업 역시 그 가능성이 무궁무진하고 폭넓게 적용되고 있습니다. 하지만 의료 산업으로의 기술 적용은 어떤 산업보다 더 안전하고 철저한 검증을 거친 후 적용돼야 할 것입니다. 이러한 기술 개발은 "인류의 건강과 삶의 질 향상을 위해"라는 의료의 본질적인 목표에 부합해야 하고, 이를 위해 수없이 많은 데이터를 쌓고, 임상을 수행하고, 성능을 평가해야 할 것입니다. 뿐만 아니라, 인공지능 기술이 야기할 수 있는 부작용을 최소화하기 위한 가능성을 끊임없이 탐색하고 선제적으로 정책을 수립하여 기술 발전의 환경을 조성하는 것이 필요합니다. 인공지능 및 빅데이터 기술과 의료 시스템이 융합된 디지털 의료 기술에 대한 자세한 정보는 아래 글을 참고해 주세요.
2023.04.04 - [분류 전체 보기] - 디지털 의료 기술의 등장과 필요성 및 우리나라 시스템의 현황과 문제점
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