AI 기반 의료: 의학의 미래

실제로 AI 기반 의료 시장은 146억 달러 규모이며, 2028년까지 여러 배로 성장하여 1,027억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

현재 AI는 방사선 스캔의 이상 징후를 신속하게 식별하고, 질병의 조기 발견을 위한 복잡한 생체 의학 신호를 해석하며, 유전 정보를 분석하여 맞춤형 치료 접근법을 촉진하는 등 다양한 의료 방법에서 성공적으로 테스트되었습니다.

미래에는 이러한 애플리케이션이 더 큰 규모로 사용될 것이라는 점입니다. 그 중 일부는 최종 사용자 수준에서 민주화되어야 하는 반면 다른 일부는 의료 기관 및 연구원 수준으로 제한됩니다.

의료 부문에서 AI 구현의 미래를 살펴보겠습니다.

1. 방사선 스캔의 이상 식별

흉부 엑스레이는 광범위한 심장 및 폐 관련 문제를 진단하는 데 중요한 역할을 합니다. 흉부 엑스레이에서 불규칙성을 감지하면 암, 만성 폐질환 등 다양한 상태를 나타낼 수 있습니다.

정상 흉부 엑스레이와 비정상 흉부 엑스레이를 효과적으로 구별할 수 있는 AI 도구는 전 세계 방사선 전문의가 직면한 상당한 업무량을 크게 완화할 것입니다.

실제로 북미 방사선학회(Radological Society of North America)가 발표한 최근 보고서에 따르면 연구원들은 상용 AI 도구를 사용하여 덴마크 수도 지역에 있는 4개 병원의 환자 1,529명의 흉부 엑스레이를 분석했습니다.

엑스레이는 응급실 사례, 병원 내 환자 및 외래 환자를 다루었습니다. AI 도구는 엑스레이를 '고신뢰도 정상'과 '고신뢰도 정상'의 두 그룹으로 분류하여 각각 정상 상태와 비정상 상태를 나타냅니다.

벤치마크로서 두 명의 인증된 흉부 방사선 전문의가 엑스레이를 평가했습니다. 의견이 일치하지 않는 경우에는 세 번째 방사선 전문의에게 자문을 구했는데 세 명의 전문가 모두 AI 결과를 알지 못했습니다.

AI 도구는 정상으로 분류된 429개의 흉부 엑스레이 중 120개(또는 28%)도 정상으로 분류했습니다. 전체 엑스레이의 7.8%를 차지하는 이 하위 집합은 잠재적으로 AI에 의해 안전하게 자동화될 수 있습니다. 더욱 흥미로운 점은 AI 도구가 비정상적인 흉부 엑스레이를 감지하는 데 99.1%의 민감도를 보였다는 점입니다.

2. 복잡한 생체의학 신호 해석

생체의학 신호 분석은 생리학적 신호를 수집하고 처리하여 의학적 진단 및 치료에 대한 귀중한 통찰력을 도출하는 방법을 말합니다. 여기에는 다양한 신호 처리 기술을 사용하여 데이터를 면밀히 조사하고 특정 상태나 질병을 암시하는 패턴을 찾아내는 것이 포함됩니다.

생체의학 신호 분석은 심전도(ECG), 뇌전도(EEG), 근전도(EMG)와 같은 다양한 신호 유형을 다룹니다. 이러한 각 신호는 신체의 생리적 상태에 대한 뚜렷한 세부 정보를 제공하며 광범위한 의료 문제를 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

최근 미국 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 둔 Anumana, Inc.는 심장 아밀로이드증의 조기 식별을 향상시키기 위해 설계된 AI 기반 ECG 알고리즘을 만들었습니다. 이 AI 기반 소프트웨어는 인간 분석가가 알아차리지 못할 수 있는 ECG 신호를 해석할 수 있습니다.

비침습적 ECG 테스트의 광범위한 사용을 고려할 때 AI-ECG 알고리즘은 초기 질병 단계에서 더 광범위한 환자 집단에 도달할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Anumana는 현재 이 솔루션을 기존 임상 워크플로우에 원활하게 통합하는 것을 목표로 이 알고리즘을 SaMD(Software-as-a-Medical-Device)로 발전시키는 데 주력하고 있습니다.

이 AI-ECG 혁신은 또한 미국 식품의약청(FDA)으로부터 획기적인 장치 지정을 획득하여 환자와 의료 서비스 제공자가 이 알고리즘에 즉시 액세스할 수 있도록 보장합니다.

3. 정신 건강 평가

2021년에는 WHO 유럽 지역 전체에서 1억 5천만 명이 넘는 개인이 정신 건강 문제로 어려움을 겪었습니다.

불행하게도 지난 몇 년 동안 코로나19 팬데믹으로 인해 상황이 악화되면서 필수 서비스에 대한 접근이 줄어들었고, 스트레스의 급증, 불리한 경제 상황, 갈등, 폭력 등으로 인해 정신의 취약성이 더욱 부각되었습니다. 건강.

동시에 AI는 의학 및 헬스케어 영역에서 변혁의 시대를 열었습니다. 이는 정신 건강 서비스를 조율하고 개인 및 인구 수준 모두에서 정신 건강 문제를 효과적으로 식별 및 모니터링하기 위한 혁신적인 도구로 떠오르고 있습니다.

AI 기반 도구는 전자 건강 기록, 의료 이미지, 손으로 쓴 임상 메모 등 다양한 형식으로 제공되는 디지털화된 의료 데이터를 활용합니다. 이러한 도구는 작업을 자동화하고, 임상의에게 지원을 제공하며, 복잡한 장애의 복잡한 원인에 대한 더 깊은 통찰력을 촉진합니다.

최첨단 디지털 건강 스타트업인 Thymia는 이러한 혁신적인 발전을 보여주는 대표적인 사례입니다. 2020년에 설립된 Thymia는 정신 건강에 대한 보다 객관적인 평가를 촉진하고 강화하며 제공하도록 설계된 AI 주입 비디오 게임을 개척했습니다.

이 플랫폼 내에서 비디오 게임에 대한 환자의 선호도를 활용하여 기준 평가의 신속한 설정을 촉진합니다. 그 후 AI는 동영상에서 익명화된 다양한 얼굴 속성을 조사하고 오디오 데이터를 분석하여 우울증의 가능성과 잠재적 심각성을 식별합니다.

이 기술은 환자와 임상의 모두에게 중단 없는 원격 모니터링 기능을 제공하여 상태와 치료 진행 상황을 실시간으로 이해할 수 있게 해줍니다.

4. 데이터 분석 및 시각화

의료 부문은 경제의 다른 어떤 부문보다 더 많은 양의 데이터를 생성합니다. 그러나 업계에서는 제한된 참가자 수를 대상으로 한 설문 조사에서 주로 파생된 '거의 정확한' 데이터에만 만족해 왔습니다.

데이터 분석 및 시각화를 통해 환자, 의료인, 서비스 제공자, 지불인 및 청구 간의 연결 명확성을 향상할 수 있습니다. 기계 학습 및 AI 발전과 결합하면 시각화를 통해 사용자는 오류와 복잡함을 방지하는 동시에 의료 청구 또는 처방과 관련된 불규칙성과 잠재적인 사기 사례를 신속하게 찾아낼 수 있습니다.

당연히 이것이 전부는 아닙니다. 다음 실제 사례를 살펴보세요.

예측 분석 및 시장 조사 전문 기업인 Trilliant Health가 유사성 지수(SimilarityIndex) | Hospitals 는 미국 전역의 2,000개 이상의 병원에 대한 벤치마크를 설정하는 최첨단 데이터 시각화 도구입니다.

이 도구는 사용자가 참조 병원을 선택한 다음 10개의 유사한 동료 병원 그룹을 시각화할 수 있는 기계 학습 기술인 유사성엔진(SimilarityEngine)을 기반으로 합니다. 시각화에는 재입원율, 사망률, 병원 획득 상태 점수와 같은 요소를 포함하는 필터가 함께 제공됩니다.

Trilliant Health는 이러한 정교한 벤치마킹 기능을 통해 의료 리더들이 홍보용 상위 100개 병원 순위에만 의존하는 대신 증거 기반 전략을 사용하여 의료 시스템을 평가할 수 있다고 주장합니다.

더 이상 공상과학 소설이 아닙니다. AI는 이미 여기에 있습니다.

우리는 AI 개발 회사로서 헬스케어 분야의 AI 도입에 앞장서 왔습니다. 단순한 작업 자동화이든, 대량의 건강 평가 데이터 처리이든, 우리는 AI가 의료 부문에 기적을 일으키는 것을 보았습니다.

AI는 환자, 의사, 병원, 연구원 모두에게 행복입니다. 그리고 지금은 의료 기관이 AI 도입 영역을 파악하고 본격적으로 추진할 적절한 시기입니다.