[스크랩] 빠르게 성장하는 디지털 헬스케어 인공지능 시장

원본 글 : https://www.kca.kr/hot_clips/vol67/sub01.html

Vol.67 - ICT insight

 

 

 

 

 

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기사 요약

데이터 헬스케어 AI 의 상용화를 크게 의료영상 진단 / 신약 연구 보조 / 의료 프로세스 보조 AI 세가지의 분야로 특정지어 설명하고 있다.  각 분야의 대락젹인 프로세스와 적용사례 이를 통한 기대효과를 보여주고 있다. 마지막으로 의료 인공지능이 개선되어야 될 방향으로 인공지능의 효용성 증가 / 인공지능 적용범위 확대 / 확실한 수익모델 구축 의 3가지 방안을 제시한다.

 

최신 의료 AI 

 최신 의료 AI 기사들을 살펴보면, 많은 국가 및 투자사에서 헬스 케어 AI에 많은 투자와 관심을 이어가며 그 규모는 계속해서 커져갔다. 가장 최신기사들을 살펴보면, "복지부, 산업계-의료기관 의료데이터 공동활용연구 협약식 개최" , 대중에게 성공한 Chat GPT 를 활용한 채팅기반 의료 서비스, 생활건강 서비스등의 개발 등의 뉴스를 보면 여전히 의료 AI에 관심이 뜨거우며, 많은 회사들이 서비스개발을 위해 부단히 노력하는 모습이다. 

 

그러나, 연구가 꽤 진행된 최근에는 의료 AI 시장 자체에 대한 부정적 시야도 많이 보인다.  "미국 디지털 헬스케어 투자 위축…"자산 매각 이어질 것"-"", “AI 의료시대? 아직은 먼 미래” 와 같은 기사들과 같이 의료 AI 산업 자체를 회의적으로 바라보는 기사들이다. 이를 좀더 살펴보면, "글로벌제약사들이 AI신약개발사와 협력해 후보물질 발굴 등에 나섰지만 아직 성과는 없다. AI를 활용하면 빠르게 후보물질을 도출해 신약개발기간을 단축할 수 있는 것으로 알려졌지만 현실과는 차이가 있다. 현재 AI기반 신약개발에 성공했다는 사례 대부분이 비임상이다.", "하지만 전문가들은 몇 가지 문제가 있다고 지적한다. 가장 큰 위험은 AI가 잘못된 데이터로 환자를 악화시킬 수 있다는 것. AI시스템이 환자에게 잘못된 약을 추천하거나 영상스캔에서 종양을 발견하지 못하는 것이 대표적인 예다. 과거 AI의료기기의 시조 격인 왓슨은 폐암진단에 있어 정확도가 18%에 불과했다."  이렇듯, 아직은 질좋은 데이터 확보의 어려움, 모델의 신뢰성과 리스크, 과도한 편차, 낮은 성공사례로 인해 의료 AI는 아직 안정된 기술로 평가하기는 어려운 위치에 있다. 

 

의사와의 공존, 진단 보조 도구로서의 AI

 "△가치 기반 의료 지원 △비임상 △재택간호 등 3가지 영역의 편중이 확인" , 이러한 추세는, 상대적으로 정확도에 따른 리스크가 큰 전문 진료기술에 대한 기술에 대한 투자는 줄고, 현재로서는 그 효과가 입증되고 상대적으로 안정적인 분야들에 대한 투자는 유지되고 있음을 의미한다. 

 

'리컬테크' 에 대해서 언급한 것과 마찬가지로, 의료 및 법률 분야는 높은 정확도와 책임을 요구하는 직종이며, 이에 대한 무거운 판단의 책임을 AI에게 물리는 것이 불가능하므로, AI로 전문인을 대체한다는 것은 불가능한 산업이라 생각한다. 따라서 내가 생각하는 의료 AI의 핵심은 인간 전문인과의 협업을 통한 신뢰성 확보이다. 의료AI가 발전하기 위해 가장 필요한 것은 질좋은 의료 데이터의 확보이고, 이는 결국 전문 의료진의 수고가 들어가야한다. 즉 의료 AI는 환자를 대상으로 의료인과의 경쟁자로서 발전하는게 아닌, 의료인이 쓰기쉽고 더 쓰고싶은 산업이 되어야한다는 얘기이다.  

 

 

내 생각

그런 의미에서 리스크가 큰 특정 분야의 전문적인 일을 AI가 대체하는 연구보다는, 간단한 의료업무에 대한 부담을 줄이는 쪽으로 발전하면 어떨까 싶다. "환자를 치료할 임상 의사(한의사 포함) 수는 인구 1000명당 2.5명으로 오이시디 국가 중 멕시코(2.4명)에 이어 두 번째로 적었다." 라는 사례와 같이, 환자의 일상을 책임지는 의사의 경우 한명이 수백명의 환자를 담당해야 한다. 이는 굉장히 고된 일이면서, 굉장한 고인력 의사를 단순 진찰 업무에 활용해야하는 프로세스라고 생각한다. 이를 AI를 활용하여 업무부담을 줄이고, 짧은 업무시간에 더 많은 사람들에게 질좋은 서비스를 제공할 수 있으며, 반대로 많은 인력들을 더 전문성이 필요한 업무에 활용할 수도 있다.

 

예를 들자면 진단 보조 프로세스를 통해서, 환자 개인의 증상과 이러한 증상이 생긴 원인을 의사가 직접 물어보고 판단하는 것이 아닌, 환자가 직접 AI 챗봇을 통해 자연스럽게 이야기하고, 의사에게 핵심적인 내용만을 요약해서 전달해 준다던가, 내원이 필요한 경우와 간단한 처치만으로 가능한 경우를 분류해 준다던가, 특정 증상을 치료하기 위해서 어떤 종류의 의원을 방문하는것이 바람직한가를 추천해주는 방식으로 말이다.

 

물론, 의사를 직접 오래 대면하고 진료를 받는데서 오는 신뢰성을 따라가긴 힘들겠지만, 의사들의 업무부담을 줄이고 사용하기 쉬운 프로세스라면, 의사들의 참여를 독려하여 서비스 질을 충분히 높일 수 있다고 생각한다. 의료 분야에서 AI가 활용되는 것이 한명의 환자로서도 매우 반갑고, 이런 반가움이 비단 환자 뿐 아니라, 의사 역시 체감하여, AI자체가 산업의 긍정적인 역할을 하며 하나의 거대한 순환체계로서 자리잡아 우리에게 일상으로 다가왔으면 한다.

 

단순 말과 상황을 통해서 의료 방문 중요도를 파악할 수 있지 않을까?

의료 강박증과 같은 정신질환을 파악해준다던가.