건강 관리의 미래로 들어가 보자. 기술이 인간 중심의 환자 치료와 만나는 곳이다. 의사들이 증상이 나타나기 전에 질병을 진단하는 데 도움을 주기 위해 의료 데이터를 지치지 않고 분석하는 보조자를 갖춘 세상을 상상해 보자. 환자의 여정이 그들의 유전적 구성과 의료 기록에 맞춰 독특하게 조정되어, 치료가 지문만큼이나 개인화되는 세상을 그려보자.
이것은 공상 과학이 아니다. 인공지능(AI)을 건강 관리에 통합하려는 열망이며, 이는 이미 진행 중인 혁명으로, 건강 관리 제공 방식을 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 최근 몇 년 동안 건강 관리 분야에서 흥미로운 변화가 일어나고 있으며, Guava Health는 이 기사에서 AI가 건강 관리를 어떻게 더 나아지게 할 것으로 예상되는 몇 가지 방법을 탐구할 것이다.
1. 더 빠르고 정확한 진단
AI의 건강 관리에서 가장 유망한 응용 프로그램 중 하나는 의사가 더 빠르고 정확한 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 능력이다. 2023년 저널에서는 AI 기반 진단 도구가 의사가 질병을 더 이른 단계에서 발견하는 데 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있어, 더 나은 치료 결과와 더 많은 생명을 구할 수 있다고 논의했다. 고급 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 AI는 방대한 양의 의료 데이터를 분석하고, 전통적인 방법으로는 쉽게 식별할 수 없는 복잡한 패턴과 상관관계를 찾아낼 수 있다.
연구자들은 기계 학습이 방사선 치료 계획을 위한 이미징 데이터를 평가할 때 임상적으로 수용 가능한 정확도를 달성할 수 있는지를 테스트했다. 기계 학습은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하여 명시적인 지시 없이도 정확한 예측과 결정을 내릴 수 있도록 하는 것이다.
이 연구는 8개의 서로 다른 의료 센터에서 얻은 242개의 두경부 및 519개의 골반 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔을 분석하는 것이었다. 이 센터들은 다양한 환자 집단을 가지고 있으며 이미지를 캡처하는 방법도 달랐다. 여기서 AI는 전문가의 의견과 유사한 정확도를 보여주었고, 15개 구조물 중 13개에서 일치가 관찰되었다. 인상적인 것은 주석을 달기 위해 필요한 시간을 평균 93% 줄였다는 점이다. 이는 개인화된 방사선 치료 계획에서 종양과 건강한 장기를 정확하게 윤곽을 잡는 것이 중요하기 때문에, 종양학자에게는 시간이 많이 소요될 수 있는 과정이다. 이 연구는 AI가 이 과정을 더 효율적이고 일관되게 만드는 잠재력을 강조한다.
비록 유망한 전망이 있지만, 의료 진단에 AI를 통합하는 것은 현재 초기 개발 단계에 있다. 이 연구에 따르면, 이 기술이 의료 분야에 완전히 통합되기까지는 5-10년이 더 필요할 것으로 예상된다. 기술적 복잡성을 극복하고, 규제 프레임워크를 탐색하며, 윤리적 고려 사항을 해결하는 것이 AI가 진단 관행을 개선하는 잠재력을 완전히 활용하기 위해 해결해야 할 중요한 도전 과제이다.
2. 개인화된 치료 계획
우리 각자는 독특하며, 따라서 우리의 몸은 치료에 다르게 반응한다. AI는 의사가 환자의 의료 기록, 유전학 및 기타 관련 데이터를 분석하여 개인화된 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줄 수 있다.
DNA 시퀀싱, 이미징 기술 및 건강 모니터링 장치와 같은 고급 생물 의학 연구 도구의 발전으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 의료 전문가와 과학자들은 이 방대한 양의 정보를 이해하는 데 어려움을 겪고 있다. '빅 데이터'를 관리하기 위해 여러 방법이 고안되었지만, AI를 사용하는 것이 특히 유망한 접근 방식으로 보인다.
이 기술들은 또한 사람들이 유전적으로 그리고 질병 및 치료에 대한 반응에서 상당히 다르다는 것을 보여주었다. 따라서 각 환자의 독특한 특성과 일치하는 치료를 조정하기 위해 정밀 의학이라는 개념이 등장했다. 이 연구는 AI가 여기에서 많은 도움을 줄 수 있다고 제안한다. 예를 들어, 다양한 데이터 세트에서 AI 기술을 활용하면 세포 수준에서 질병을 이해하는 데 기회를 제공할 수 있다. 이는 질병의 클러스터와 특정 환자 집단을 파악하여 보다 정밀한 예방 전략을 가능하게 할 수 있다. 이러한 발전은 특히 암과 같은 분야에서 개인화된 건강 관리 경험이 모든 개인에게 실현될 수 있는 미래를 열어줄 잠재력을 가지고 있다.
전반적으로 이 기술을 통합하는 것은 새로운 치료법을 연구하고 그 효과를 테스트하는 것부터 각 개인에게 가장 적합한 치료 방법을 찾는 가능성을 열어준다.
3. 신약 발견 가속화
전통적으로 효과적인 약물을 찾는 것은 불확실하고 시간이 많이 소요되며, 임상 시험을 통과하는 후보는 10% 미만이다. 그러나 AI는 이를 변화시키고 있으며, 실제 치료로 전환될 수 있는 새로운 약물을 찾을 가능성을 크게 높이고 있다. 화이자의 정보 관리 부사장인 보리스 브레이리안은 AI가 어떤 약물이 추구할 가치가 없는지를 식별하는 데 크게 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 말했다. "데이터를 사용하여 약물의 잠재력에 대한 더 빠른 결정을 내리는 것은 다음 유망한 후보에게 자원을 재배치할 수 있게 해준다"고 그는 말했다.
AI의 마법은 복잡한 유전 데이터를 분석하고 다양한 특성과 질병이 어떻게 발전하는지를 예측하는 능력에 있다. 이러한 예측 능력은 신약 발견에서 중요하며, 연구자들이 새로운 약물이 될 수 있는 올바른 화합물을 식별하는 데 도움을 준다.
획기적인 성과로, 강박 장애(OCD) 환자를 치료하기 위한 AI 설계 약물 분자 DSP-1181이 단 12개월 만에 인간 시험에 들어갔으며, 이는 일반적인 4-6년의 시간표를 초월한 것이다. 이 약물은 영국 스타트업 Exscientia와 일본 제약 대기업인 스미토모 다이니폰 제약의 협력으로 발견되었으며, 방대한 데이터베이스 내에서 잠재적인 화합물을 조사하는 알고리즘을 사용하여 개발되었다. 이 이정표는 신약 발견의 변혁적인 시대를 예고하며, AI의 능력이 약물 개발을 가속화하고 효과적인 치료를 환자에게 제공하는 효율성을 높일 수 있음을 보여준다.
4. 행정 업무 간소화
AI는 의사가 환자를 치료하는 방식을 변화시키는 것뿐만 아니라, 건강 관리 정보가 관리되고 저장되는 방식을 변화시키고 있다. 자연어 처리(NLP)는 인간 언어와 컴퓨터 이해 사이의 다리 역할을 하며, 본질적으로 컴퓨터가 인간 언어의 의미를 이해할 수 있도록 한다. 이는 임상의의 서술을 구조화된 정보로 변환하는 데 특히 중요하다.
예를 들어, 마이크로소프트의 Nuance는 Dragon Ambient eXperience(DAX) Express라는 의료 필기 대행 애플리케이션을 개발했다. OpenAI의 GPT-4에 의해 구동되는 이 AI 통합은 의사-환자 상호작용 중 메모 작성 자동화를 목표로 하며, 의료 전문직에 관련된 의료 문제를 강조하고 캐주얼한 대화는 제외한 문서를 제공하며, 상호작용 후 편집을 허용하여 포괄적인 내용을 보장한다. 이러한 접근 방식은 의사에게 행정 업무를 덜어주어 환자 상호작용에만 집중할 수 있게 해준다.
전반적으로 NLP는 건강 관리 내에서 행정 기능을 간소화하는 중요한 힘을 나타내며, 이는 원활한 운영과 환자 및 의사 모두에게 더 나은 경험으로 이어진다.
5. 발병 예측 및 예방 치료
AI는 개인을 치료하는 것뿐만 아니라 전체 인구의 건강을 유지하는 데도 도움을 줄 수 있다. 다양한 출처의 데이터를 분석함으로써 AI는 질병 발병 및 추세를 예측할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
AI는 공공 건강 감시 및 대응을 혁신할 수 있으며, 이 분야의 핵심 과제를 해결할 수 있다. 공공 건강 감시는 건강 이상 및 질병 발병을 감지하기 위해 데이터에 크게 의존한다. 문제는 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하여 의미 있는 패턴을 식별하는 것이다. 예를 들어, 이 연구는 AI가 전통적인 통계 데이터 분석을 확장하여 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있도록 하며, NLP 및 이미지 처리와 같은 기술을 사용할 수 있다고 제안한다. 또한, 공공 건강 감시는 전염병에 대한 시기적절한 위험 평가, 이상 탐지 및 추세 예측에 중점을 둔다. AI, 특히 기계 학습은 복잡한 감시 데이터 스트림을 분석하여 현재의 전통적인 수단을 넘어서는 통찰력을 제공할 수 있다.
COVID-19의 도전에 대응하기 위해 연구자들은 AI와 전통적인 방법을 결합하여 질병의 확산을 예측하고 향후 잠재적인 발병을 식별하는 아이디어를 탐구하고 있다. 환자 결과를 예측하기 위해 연구자들은 51,500명의 COVID-19 환자로부터 수집된 8가지 특성에 대한 데이터를 기반으로 기계 학습 모델을 훈련시켰다. 이 알고리즘은 감염 위험을 89.2%에서 90.5%까지의 정확도로 예측할 수 있었다.
결국, 조기 경고는 고위험 환자를 조기에 식별하여 질병을 억제하는 데 도움을 줄 수 있다.
6. 원격 진료 및 원격 환자 모니터링
병원에 가는 대신 소파에서 의사와 대화할 수 있는 옵션이 있다면 어떨까? AI 덕분에 이는 그 어느 때보다 더 실현 가능해지고 있다.
2021년 저널에 따르면 COVID-19 팬데믹은 원격 진료 및 원격 환자 모니터링(RPM)을 지원하는 기술을 가속화했으며, 동시에 환자들이 전통적인 병원 환경 대신 집에서 치료를 받는 것을 선호하는 방향으로 큰 변화를 이끌었다. AI 기반 가상 비서와 결합하면 다양한 상황에서 전통적인 건강 관리를 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 이들은 온라인에서 임상 정보를 제공하거나 노인 인구를 위한 아바타 기반 환자 대표 역할을 하는 데 귀중한 역할을 할 수 있다.
팬데믹 중 병상 수가 부족할 때, 메이요 클리닉은 COVID-19 질병 진행 상황을 감독하기 위한 RPM 프로그램의 효과를 평가하는 연구를 시작했으며, 심각한 질병에 걸릴 위험이 있는 환자에게 이 접근 방식을 구현하는 것이 안전하고 실용적이며 뛰어난 임상 결과를 가져온다는 것을 발견했다. 이러한 발견은 미국 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터 내에서의 수정 촉진에 중요한 역할을 하였으며, 원격 진료 및 RPM 서비스의 보상 수용에 영향을 미쳤다.
이러한 추세는 계속 성장할 것으로 예상되며, 원격 환자 치료에 대한 인식을 재편성할 것이다. 결과적으로 AI 기반 원격 진료의 더 많은 가능성을 탐구할 수 있는 기회를 열어준다.
윤리적 및 규제적 고려 사항
AI의 건강 관리에서의 이점을 수용하면서, 우리는 또한 인종적 불균형의 가능성을 포함한 윤리적 문제를 다루어야 한다. AI 시스템에서 공정성, 투명성 및 책임을 보장하는 것이 필수적이다. 또한, 환자 데이터 프라이버시를 보호하고 높은 치료 기준을 유지하기 위한 규제 프레임워크가 수립되어야 한다. 이러한 문제는 AI가 숨겨진 편견이 있을 수 있는 데이터를 사용하고, 공개되지 않은 건강 관리 불균형을 드러낼 가능성이 있기 때문에 더욱 중요해진다.
결론
AI는 우리가 상상하지 못했던 방식으로 건강 관리를 변화시킬 준비가 되어 있다. 질병을 더 정확하게 진단하는 것부터 치료를 개인화하고 심지어 발병을 예측하는 것까지, 잠재적인 이점은 막대하다. 도전과 윤리적 고려 사항이 남아 있지만, AI가 모든 사람을 위한 혁신과 개선된 건강 관리의 새로운 시대를 열 수 있는 힘이 있다는 것은 분명하다. 이 흥미로운 여정이 계속됨에 따라, 인간의 전문성과 AI의 능력이 협력하여 건강 관리의 미래를 형성할 것이다.
