이 글은 인공지능의 기술을 이용하여 의학적인 진단, 병리, 신약 개발, 웨어러블기기 등에 혁신적인 변화를 어떻게 가져오고, 이것이 인간 건강에 어떻게 영향을 미치게 되는 지를 자세하게 소개하고 있습니다.
1. 소개
최근 인공지능(AI)은 제조, 운송, 금융, 엔터테인먼트 등 전세계적으로 다양한 산업에 혁신적인 영향을 미치고 있습니다. 작업을 자동화하고, 프로세스를 최적화하고, 가치 있는 판단 근거를 제공함으로써 AI는 혁신, 효율성 및 생산성을 높이는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 이 기술은 제품과 서비스의 품질을 개선하고 비즈니스 모델을 재구성하며 경제 성장을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다.
의료 분야는 AI가 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가진 분야 중 하나 입니다. 최근 몇 년 동안 AI가 질병을 진단, 치료, 예방하는 방식을 혁신 할 수 있는 가능성을 제시함에 따라 의료 분야에서 AI의 개발과 적용에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 의료 전문가들은 AI의 힘을 활용하여 보다 정확한 진단을 내리고, 개인 특성에 맞는 맞춤형 치료 계획을 개발하며, 심지어 어떤 증상이 나타나기도 전에 질병의 발병을 예측할 수도 있습니다.
또한 AI는 치료 비용 상승, 인구 고령화, 의료 전문가 부족 등 의료 분야에서 가장 시급한 과제를 해결하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 고도화된 분석, 자동화, 의사 결정 지원을 통해 AI는 환자 치료 결과를 혁신적으로 개선할 뿐만 아니라 전 세계 의료 시스템의 판단 부담을 덜어 줄 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
2. 인공지능의 정의 및 기본개념
인공지능(AI)의 개념은 인간과 같은 지능을 가진 인공적인 존재를 상상했던 고대 신화와 문학으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그러나 현대 과학 분야로서의 인공지능(AI)는 20세기 중반에 기계의 지능적 행동 능력을 판단하는 수단으로 튜링 머신을 제안한 앨런 튜링과 같은 선구자들의 연구로부터 시작되었습니다. 이후 수십 년 동안 인간이 풀 수 없는 문제를 해결하는 역할을 하면서 발전해 나가다가 최초의 신경망과 같은 초기 AI 시스템이 개발되었습니다.
인공지능(AI) 분야는 다양한 단계를 거치며 발전해 왔습니다. 1970년대와 1980년대의 문제 해결 시스템 개발, 1990년대의 머신 러닝의 등장, 21세기의 딥 러닝과 자연어 처리의 획기적인 발전 등이 AI 역사의 주된 이력입니다. 오늘날 AI는 컴퓨팅 성능, 데이터 가용성, 알고리즘 혁신의 발전에 힘입어 수많은 산업에서 없어서는 안될 존재가 되었습니다.
AI의 하위 분야로는 크게 3개로 구분이 되어 지고 있습니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리가 그것인데요. 아래와 같이 설명할 수 있습니다.
A. 머신 러닝: 머신 러닝(ML)은 컴퓨터가 프로그래밍 연산이 없이 데이터를 학습하고 데이터에 적응할 수 있도록 하는 알고리즘 개발에 중점을 둔 AI의 하위 분야입니다. 머신러닝 기술은 통계적 방법을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고, 해당 학습 데이터를 기반으로 예측 또는 의사 결정을 내립니다. 이러한 머신 러닝의 일반적인 유형에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이 있습니다.
B.딥 러닝: 딥 러닝은 인간 두뇌의 구조와 기능을 모방하여 이미지 및 음성 인식과 같은 작업을 수행하도록 인공 신경망을 훈련하는 머신 러닝의 하위 분야입니다. 이러한 신경망은 입력 데이터를 처리하고 (특정 매개변수에 의해) 변환하는 여러 계층으로 구성되어 있어서, 복잡한 특징과 표현을 추출할 수 있습니다. 딥러닝은 컴퓨터 비전과 자연어 이해를 비롯한 다양한 AI 응용 분야 에서 엄청난 혁신을 가져왔습니다.
C. 자연어 처리: 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다루는 AI의 또 다른 하위 도메인입니다. NLP는 기계가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 생성하여 인간과 컴퓨터 간에 보다 자연스럽고 효율적인 커뮤니케이션을 할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. NLP 연구의 주요 분야에는 감정 분석, 기계 번역, 질의 응답 시스템이 포함됩니다. 최근에 등장한 챗GPT도 생성형 AI의 하나로 분류되며, 여기에서 비롯되었다고 볼 수 있습니다.
의료 분야에서 인공지능의 역할
의료 분야에서 인공지능이 개입되는 진단 기능으로 3가지가 있으며, 아래와 같이 설명될 수 있습니다.
A. 인공지능으로 향상된 이미지 프로세싱 처리: 인공지능은 의료 영상의 정확성과 효율성을 개선하는 데 큰 잠재력을 보여주었습니다. AI는 고도화된 영상 관련 알고리즘을 활용하여 MRI, CT 스캔, 엑스레이 등 다양한 방식의 이미지를 놀라울 정도로 정밀하게 분석하고 해석할 수 있습니다. 이를 통해 더 빠르고 정확한 진단을 내리고 영상 의학 전문의의 업무량을 줄일 수 있습니다.
B.질병 조기 발견: AI 기반 시스템은 증상이 나타나기 전에도 극초기 단계에서 질병을 식별하는 데 많은 도움을 줄 수 있습니다. 인공지능(AI)은 개인의 고유 의료 기록, 유전 정보, 생활 습관 요인 등 빅데이터를 분석하여 특정 질병의 발병 위험을 예측하고 예방 조치를 제안할 수 있습니다. 조기 발견은 (특히 암의 경우에) 성공적인 치료 가능성을 크게 높이고 환자의 예후를 개선할 수 있습니다.
C.병리학 분야의 AI: 조직과 세포 샘플을 검사하여 질병을 연구하는 병리학은 빅데이터를 빠르고 정확하게 패턴화 하여 분석하는 AI의 능력을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다. AI 기반 분석 시스템은 병리학자가 질병을 진단하고, 암의 등급을 매기고, 환자의 예후를 예측하는 데 도움을 주어서 추측이 개입되지 않은, 정보에 입각한 치료 결정과 더 나은 환자 치료를 할 수 있게 해줍니다.
또 인공지능을 이용한 신약 발견 및 개발 분야 또한 아래와 같이 3가지로 구분을 할 수 있습니다.
A.신약 후보 물질 식별: 인공지능(AI)은 잠재적인 치료 효과를 위해 수 백만 개의 화합물을 신속하게 스크리닝/조합을 하여 신약 개발 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다. 이런 과정을 기반으로, AI는 해당 화합물의 효능과 안전성을 예측함으로써 유망한 신약 후보를 선별할 수 있으며 기존 신약 개발 방법의 시간과 비용을 혁신적으로 절감할 수 있습니다.
B.임상시험 간소화: AI는 임상시험 설계, 환자 모집, 데이터 분석을 최적화하여 보다 효율적이고 비용 효율적인 임상시험 계획을 설계하고 진행할 수 있습니다. AI는 가장 적합한 환자 집단을 추출하고, 해당 집단의 임상 시험 결과를 예측함으로써 실패 위험을 줄이고 성공적인 신약 개발의 가능성을 높일 수 있습니다.
C.개인 맞춤형 의료: AI는 개인 고유의 유전적 구성, 라이프스타일 및 기타 요인에 따라 맞춤형 치료를 목표로 하는 맞춤 의학 분야에 혁신을 일으킬 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 빅데이터 집단을 분석함으로써 특정 치료에 대한 환자의 고유한 반응을 예측하는 데 도움이 되는 패턴과 관계를 파악하여 의료진이 각 개인에게 가장 효과적인 맞춤형 치료법을 선택할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
그리고, 원격 환자 모니터링 및 관리 분야에서도 AI는 아래와 같이 3분야에 걸쳐서 큰 기여를 할 수 있습니다.
A. 웨어러블 기기: 스마트워치, 피트니스 트래커와 같은 AI 기반 웨어러블 기기는 심박수, 혈압, 수면 패턴 등 다양한 건강 관련 파라미터 수치를 모니터링할 수 있습니다. 이러한 디바이스는 개인의 건강에 대한 귀중한 자료와 근거를 제공하여 개인이 자신의 라이프 스타일에 대해 객관적인 정보에 입각한 결정을 내리고 의사가 환자를 원격으로 모니터링할 수 있도록 도와줍니다.
B.원격 의료: 인공지능(AI)시스템은 가상 공간에서의 상담과 원격 진단 기능을 제공하여 원격 의료를 향상 시킬 수 있습니다. AI 기반 원격 의료 플랫폼은 환자 데이터와 병력을 분석하여 맞춤형 조언을 제공하고 적절한 치료법을 추천함으로써 환자가 멀리 떨어져 있어도(특히 도서산간 지역) 적시에 효과적인 진단과 치료를 받을 수 있도록 지원합니다.
C. 건강 분석: 인공지능(AI)은 전자 건강 기록, 의료 기기, 환자 생성 데이터 등 다양한 소스로부터 방대한 양의 건강 빅데이터를 처리하여 의료진들을 위한 실행 가능한 판단 근거를 생성할 수 있습니다. 이러한 판단 근거는 추세를 파악하고, 환자 결과를 예측하고, 치료 관리를 최적화하여 궁극적으로 환자 치료를 개선하고 의료 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인공지능과 헬스 케어의 미래 전망 및 트렌드
인공지능(AI)과 유전학의 통합은 개인 맞춤형 의료의 잠재력을 실현하고 질병의 유전적 기초를 마련하는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 방대한 양의 게놈관련 빅데이터를 분석함으로써 특정 질병과 관련된 유전적 변이와 패턴을 정확히 식별하여 표적 치료 및 정밀 의학 물질 개발을 가능하게 합니다. 또한, AI는 유전자 기능과 상호 작용에 대한 새로운 연구결과를 발견하여 복잡한 생물학적 과정을 더 깊이 이해하고 유전자 연구의 진전을 가속화할 수 있다고 봅니다.
또, 인공지능(AI)은 인간의 정신 건강 문제를 해결하는 데에 있어서 앞으로 중요한 역할을 할 준비가 되어 있습니다. 챗봇이나 가상 정신과 의사와 같은 AI 기반 애플리케이션은 정신 건강 문제로 어려움을 겪고 있는 개인에게 지원, 안내, 치료를 차별 없이 제공하여 정신 건강 관리에 대한 접근성의 격차를 해소하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI는 소셜 미디어, 스마트폰, 웨어러블 기계, 전자 건강 기록 등 다양한 출처에서 나온 빅데이터를 분석하여 정신 건강 문제의 조기 징후를 감지하고 적시에 개입하여 치료를 진행 할 수 있습니다. 이는 더 나은 예방 및 치료 전략으로 귀결되어 궁극적으로 정신 건강 결과를 개선할 수 있다고 예상됩니다.
그리고, 글로벌 보건 및 팬데믹 대응에서의 인공지능(AI)의 역할로서 감염병의 확산을 예측 및 모니터링하고, 의료 지원 및 관련 물품의 자원 배분을 최적화하며, 공중보건 비상사태 시 최적 의사 결정을 지원함으로써 글로벌 보건 노력을 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 코로나19 팬데믹 기간 동안 AI는 약물 및 백신 개발부터 감염자 추적 관리, 역학 모델링에 이르기까지 대응의 다양한 측면에서 상당히 중요한 역할을 수행했습니다. 앞으로 AI는 새로운 감염병 위협을 식별하고, 잠재적 영향을 평가하며, 위험을 완화하고 공중 보건을 보호하기 위한 선제적 조치를 경고하고 알리는 데 많은 도움을 줄 수 있다고 봅니다.
또한, 예방 치료 분야에서 AI의 역할로서, 질병 위험 요인을 식별하고, 발병을 예측하고, 개인을 더 건강한 생활 습관으로 안내함으로써 예방 치료에 혁명을 일으킬 수 있습니다. AI는 의료 기록, 웨어러블 기기, 환경 요인 등 다양한 소스의 데이터를 분석하여 식단, 운동, 기타 생활 습관 교정 등에 대한 맞춤형 추천 솔루션을 제공함으로써 만성 질환의 발병을 예방할 수 있습니다. 의료 서비스에 대하여 보다 능동적이고 예방적인 접근 방식으로의 전환은 건강 검진 개선, 의료 비용 절감, 개인의 삶의 질 향상으로 이어질 수 있다고 예상할 수 있습니다.
결론
결론적으로, 인공지능(AI)은 진단과 치료에서 예방과 맞춤 의료에 이르기까지 다방면의 의료 분야에 있어서 큰 영향을 미치고 혁신을 일으킬 잠재력과 폭발력을 가지고 있습니다. AI 응용 분야가 계속 확장됨에 따라 책임감 있고 공평한 솔루션 개발과 공급을 위해서는 인공지능과 관련된 윤리적, 법적, 사회적 고려 사항을 함께 고려하여 해결하는 것이 또한 중요할 것으로 보여집니다.
그러기에, 우리는 AI 전문가, 의사 및 의료 전문가, 정책 입안자 간의 협력을 통해서 인공지능(AI)의 힘을 활용하여 의료 서비스를 혁신하고 전 세계 수백 만 명의 삶의 질을 개선해야 하는 것을 큰 목표로 삼아야 할 것으로 보입니다.