의학에서 AI의 5가지 실제 적용(예제 포함)

인공지능(AI)이 보편화됐다는 사실은 부정할 수 없다. 학습, 추론, 논리 적용 등 인간이 효율적으로 하는 일을 하는 데 점점 더 정교해지고 있습니다.

다른 많은 비즈니스 부문과 마찬가지로 AI는 의료 산업을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

FitBit, Smartwatch 또는 Smart 벨트와 같이 건강을 추적하기 위해 이미 몇 가지 AI 지원 웨어러블을 사용하고 있을 수 있습니다.

자세히 살펴보면 의학에서 AI의 훌륭한 예를 많이 찾을 수 있습니다. 점차 의료 생태계의 일부가 되고 있습니다.

이 블로그에서는 의료 분야에서 AI의 실제 적용 및 사용 사례에 대해 논의합니다.

의학에서의 AI:시장 동향

인공 지능은 의료 및 의료 분야에서 중요한 역할을 할 예정입니다.

다음과 같은 여러 가지 이유가 있습니다.

컴퓨팅 성능의 발전,
학습 알고리즘,
의료 기록의 방대한 데이터 가용성 및
웨어러블 건강 기기.

인공 지능을 위한 의료 시장은 나날이 증가하고 있으며 시장 동향은 그다지 유망해 보이지 않습니다.

시장 가치

보고서에 따르면 글로벌 헬스케어 시장의 AI는 2019년 31억 4000만 달러에서 2025년 238억 5000만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

2020년부터 2025년까지 예측 기간 동안 40.15%의 CAGR(연간 복합 성장률)로 성장할 것으로 예상됩니다.

최종 사용 통계

광고 및 미디어 부문은 2019년 AI 시장을 주도했으며 전 세계 수익의 20% 이상을 차지했습니다. 의료 부문은 2027년까지 AI 시장에서 주도적인 점유율을 확보할 것으로 예상됩니다. (출처)

의학에서의 AI의 실제 적용

사용 가능한 데이터의 양이 많기 때문에 AI는 의료 부문 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 엔진이 될 준비가 되어 있습니다.

인공 지능과 함께 학습 알고리즘은 우리 인간이 진단, 치료 및 관리 프로세스에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 함에 따라 더욱 정확하고 정확해지고 있습니다.

다음은 환자와 의사 모두에게 도움이 될 수 있는 의료 분야의 인공 지능의 실제 적용 사례입니다.

1. 질병 진단

정확한 진단은 성공적인 치료의 열쇠입니다. 오진의 경우 많은 것이 잘못될 수 있습니다. 따라서 올바르게 하는 것이 매우 중요하지만 항상 쉬운 것은 아닙니다.

의료 진단에 인공 지능을 적용하면 의료 산업에 많은 이점을 제공합니다.

AI 기반 소프트웨어는 많은 명백한 증상이 나타나기 전에도 환자에게 특정 질병이 있는지 여부를 평가할 수 있습니다. 그리고 대부분의 경우 이러한 예측은 정확합니다.

AI는 진단을 더 저렴하고 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

머신 러닝, 특히 딥 러닝 알고리즘은 요즘 자동으로 질병을 진단하는 데 많이 사용됩니다.

질병 진단의 머신 러닝

음, ML – 기계 학습 알고리즘은 의사가 보는 방식과 유사한 패턴을 보는 법을 배웁니다. 여기서 중요한 차이점은 알고리즘을 학습하려면 많은 구체적인 예가 필요하다는 것입니다. 그리고 이러한 예는 기계가 교과서의 줄 사이를 읽을 수 없기 때문에 디지털화됩니다.

따라서 머신 러닝은 의사가 검사하는 진단 정보가 이미 디지털화되어 있는 영역에서 특히 유용합니다. 예를 들어, MRI 기계, CT 스캐너 및 X-레이의 이미지에는 인간이 평가하기 어렵고 시간이 많이 걸리는 복잡한 데이터가 대량으로 포함되어 있습니다.

기계 학습은 다음과 같은 경우에 유용할 수 있습니다.

CT 스캔을 기반으로 뇌종양 또는 폐암 진단
ECG 및 심장 MRI 이미지를 기반으로 급심정지 또는 기타 심장 질환의 위험 평가
피부 이미지의 피부 병변 분류
눈 이미지에서 당뇨병성 망막병증의 흔적 찾기

의사가 위에서 언급한 모든 것을 할 수 있는데 왜 AI를 사용합니까?

이제 의사가 있는 데 AI를 선택해야 하는 이유가 무엇인지 궁금할 것입니다.

ML과 같은 인공 지능 기술은 사용 가능한 데이터에서 추출한 지식을 기반으로 환자 건강을 평가할 수 있는 두 번째 눈과 같습니다.

위에서 언급한 경우에 사용할 수 있는 유용한 데이터(CT, MRI, 유전체학, 환자 기록 및 필기 파일)가 많이 있습니다. 그리고 이 모든 데이터를 통해 기계 학습 알고리즘은 전문가의 진단만큼 효율적이 되고 있습니다.

머신 러닝 알고리즘은 훨씬 더 빠르게 결론을 도출할 수 있고 전 세계에서 저렴한 비용으로 모델을 복제할 수 있다는 점에서 두드러집니다.

오, 그렇다면 AI가 조만간 의사를 대체할 것이라는 뜻인가요?

아니요.

AI가 곧 의사와 의사를 대체할 가능성은 거의 없습니다. AI는 잠재적으로 악성 종양이나 환자의 생명을 위협하는 심장 패턴을 강조하는 데 대신 사용될 것입니다. 이를 통해 의사는 강조 표시된 신호의 해석에 집중할 수 있습니다.

2. 더 빠른 약물 개발

약물 개발은 점점 더 경쟁이 치열해지고 비용이 많이 드는 의료 사업입니다. 기술의 발전에도 불구하고 신약 개발 비용은 몇 년마다 증가합니다. 여기서 AI가 중요한 역할을 할 수 있습니다.

선도적인 의료 및 제약 회사는 AI를 사용하여 R&D 비용을 줄이고 값비싼 오류를 방지하고 있습니다.

기계 학습을 통해 약물 개발의 많은 분석 프로세스를 보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 이는 수백만 달러의 투자를 줄일 수 있는 잠재력이 있습니다.

2026년까지 건강 AI 애플리케이션은 잠재적으로 미국 의료 경제에 대해 연간 1,500억 달러를 절약할 수 있습니다.

약물 개발은 4단계로 나뉩니다.

1단계 – 개입 대상 식별
2단계 – 약물 후보 발견
3단계 – 임상 시험 가속화
4단계 – 질병 진단을 위한 바이오마커 찾기

AI가 이 모든 단계에서 이미 성공적으로 사용되고 있다는 사실에 놀랄 것입니다. 각 단계를 살펴보고 이러한 단계가 수행하는 작업을 이해하겠습니다.

1단계 – 개입 대상 식별

약물 개발의 첫 번째 단계는 질병의 생물학적 기원과 내성 메커니즘을 이해하는 것입니다. 그런 다음 질병 치료에 적합한 표적(일반적으로 단백질)을 식별할 수 있어야 합니다.

짧은 헤어핀 RNA(shRNA) 스크리닝 및 심층 시퀀싱과 같은 높은 처리량 기술을 사용하더라도 가능한 표적 경로를 발견하기 위해 방대한 데이터를 사용할 수 있습니다.

그러나 기존 방법으로는 수많은 데이터 소스를 통합한 다음 관련 패턴을 찾는 것이 여전히 어렵습니다.

여기에서 기계 학습 알고리즘은 사용 가능한 모든 데이터를 빠르게 분석하고 자동으로 좋은 표적 단백질을 식별하는 방법을 학습합니다.

2단계 – 약물 후보 발견

다음 단계는 확인된 표적 분자와 필요한 방식으로 상호작용할 수 있는 화합물을 찾는 것입니다.

여기에는 표적(친화성)에 미치는 영향에 대해 수많은 잠재적 화합물을 스크리닝하는 작업이 포함됩니다. 이러한 화합물은 천연, 합성 또는 생물 공학일 수 있습니다.

그러나 현재 시스템은 부정확하고 부적절한 제안을 생성할 수 있습니다. 그래서 현실적으로 최고의 후보를 결정짓는 데는 오랜 시간이 걸린다.

기계 학습 알고리즘은 구조적 지문과 분자 설명자를 기반으로 분자의 적합성을 예측하는 방법을 배웁니다. 그런 다음 수백만 개의 잠재적인 분자를 통과하여 부작용이 최소화된 최상의 옵션으로 모두 필터링합니다.

따라서 약물 설계에 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

3단계 – 임상 시험 가속화

임상시험에 적합한 후보를 찾기가 쉽지 않습니다. 잘못된 후보자를 선택하면 재판이 연장되어 시간과 자원이 모두 소모됩니다.

머신 러닝은 임상 시험 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 적합한 후보자를 식별하고 시험 참가자 그룹에 적절한 분포가 있는지 확인할 수 있습니다. 알고리즘은 좋은 후보와 나쁜 후보를 구분하도록 훈련될 수 있습니다.

AI 기술은 임상 시험 프로세스를 위해 세 가지 작업을 수행합니다. 더 빠르고 안정적이며 안전하게 만듭니다.

그들은 또한 결정적인 결과를 내지 못하는 임상 시험에 대해 조기 경고를 제공함으로써 경고할 수 있습니다. 따라서 연구자는 약물의 개발을 저장하여 조기에 개입할 수 있습니다.

4단계 – 질병 진단을 위한 바이오마커 찾기

질병에 대한 환자 치료는 진단이 확실해야 가능합니다.

바이오마커는 사람의 혈액과 같은 체액에서 발견되는 분자로 환자에게 질병이 있는지 여부를 결정합니다. 그들은 또한 질병 진행을 추적하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 질병에 적합한 바이오마커를 발견하는 것은 쉽지 않습니다. 수천 개의 잠재적 분자 후보를 스크리닝해야 하는 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다.

AI는 여기에서 수동 작업의 많은 부분을 자동화하고 결과적으로 프로세스 속도를 높입니다.

알고리즘은 분자를 좋은 후보와 나쁜 후보로 분류할 수 있어 전문가가 최고의 잠재 고객을 분석하는 데 도움이 됩니다.

바이오마커는 다음을 식별하는 데 사용됩니다.

조기 질병의 존재 – 진단용 바이오마커
환자가 질병에 걸릴 위험 - 위험 바이오마커
질병의 진행 가능성 – 예후 바이오마커
환자가 약물에 반응하는지 여부 – 예측 바이오마커

예를 들어, 2017년 영국에 본사를 둔 AstraZeneca는 바이오 제약 회사인 Berg와 협력하여 AI를 사용하여 신경 질환에 대한 바이오마커와 약물을 찾았습니다.

3. 가상 간호 조무사

선택의 여지가 주어진다면 우리 중 많은 사람들은 피할 수 있는 병원 방문을 선택하지 않을 것입니다. 하지만 가능한가요?

가상 간호 조수를 사용하면 이것이 가능한 것 같습니다.

가상 간호 도우미는 불필요한 병원 방문을 줄이고 의료 전문가의 부담을 더욱 줄여줍니다.

AI 기반 가상 간호 도우미는 환자에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 증상을 기반으로 질병을 식별하고, 건강 상태를 모니터링하고, 진료 예약을 하고, 더 많은 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 만성적인 상황이 악화되는 것을 예방할 수 있습니다.

가상 비서는 요즘 핫 트렌드입니다. 병원과 의료 전문가들은 환자 참여를 높이고 자기 관리 기술을 향상시키기 위해 이를 사용하고 있습니다.

4. 맞춤 치료 제공

다른 환자들은 약물과 치료 일정에 다르게 반응합니다. 개인화된 치료 옵션을 사용하면 환자의 수명을 늘릴 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다.

머신 러닝은 개인화된 치료를 제공하는 데 사용됩니다.

어떻게?

이는 환자가 특정 치료에 대해 특정 반응을 보일 것임을 나타내는 특성을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 치료에 대한 환자의 예상 반응을 예측할 수 있습니다.

하지만 ML 알고리즘은 이를 어떻게 학습합니까?

시스템은 유사한 환자의 데이터를 상호 참조하고 치료 및 결과를 비교하여 이를 학습합니다. 이는 의사가 환자에게 적합한 치료 계획을 설계하는 데 매우 유용합니다.

5. 유전자 편집 강화

게다가 AI는 게놈 연구에도 사용되고 있습니다.

기계 학습 기술은 게놈 시퀀싱 및 주석 등의 분야에서 계속해서 방법을 찾고 있습니다. 그리고 그것이 끝이 아닙니다.

게놈 기반 진단에도 사용되고 있습니다.

그리고 AI가 우리의 유전자를 바꿀 수 없다고 생각한다면 다시 생각해야 합니다.

CRISPR(Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats), 특히 유전자 편집을 위한 CRISPR-Cas9 시스템은 비용 효율적이고 정확한 방식으로 DNA를 편집하는 능력에서 큰 발전을 제공했습니다. 이 외에도 유전자 편집에 기여하는 TALEN과 ZFN도 있습니다.

AI는 이미 더 많은 방법으로 우리를 돕고 있습니다. 그러나 이것은 시작에 불과합니다.

의료 데이터를 더 많이 디지털화하고 통합할수록 복잡한 분석 프로세스에서 AI를 사용하여 더 정확하고 비용 효율적인 결정을 내릴 수 있습니다.