의료 AI. 즉, 인공지능(AI)을 기반으로 한 의료 진단 기술은 과연 고령화시대 희망이 될 수 있을까? 2023년 현재 인공지능 질병 진단 기술은 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 딥러닝 기술의 발전으로 인해 인공지능은 기존의 진단 기술보다 더욱 정확하고 빠르게 질병을 진단할 수 있게 될 것이라고 한다.
물론 아직은 인공지능 기술을 사용한 진단은 이제 막 상용화 되고 있는 단계이지만, 점차적으로 의료 분야에서 혁명과 같은 일을 해낼것으로 모두가 기대하고 있다.
이 진단 기술이 우리의 삶에 영향을 미칠 것을 정리해보면,
첫째
, 인공지능 진단 기술은 환자들이 더 빠르고 정확하게 질병을 진단받을 수 있도록 도와줄 것이다. 사실 기존의 진단 기술은 시간이 오래 걸리고 정확도가 떨어지는 경우가 많았다. 인공지능 진단 기술은 기존의 진단 기술보다 더 빠르고 정확하게 질병을 진단할 수 있기 때문에, 환자들은 더 빨리 치료를 시작할 수 있고, 치료 결과도 더 좋을 것으로 기대되는 것이다.
둘째, 인공지능 진단 기술은 의료 비용을 절감하는 데 도움이 될 것이다. 기존의 진단 기술은 비용이 많이 드는 경우가 많다. 인공지능 진단 기술은 기존의 진단 기술보다 비용이 저렴하기 때문에, 환자들은 더 저렴하게 질병을 진단받을 수 있을 것.
셋째, 인공지능 진단 기술은 의료 서비스를 개선하는 데 도움이 될 것이다. 인공지능 진단 기술은 기존의 진단 기술보다 더 정확하고 빠르기 때문에, 의료 서비스의 질을 향상시킬 것이다. 또한, 인공지능 진단 기술은 의료 서비스의 접근성을 높이는 데에도 도움이 될 것이다.
그럼 인공지능 진단의 종류를 살펴보자.
| 인공지능 진단 기술 | 장점 | 주요 적용 질병 |
| 의료 영상 분석 (Medical Imaging Analysis) |
- 고해상도 영상 분석으로 미세한 질병 특징 탐지 가능 - 정확하고 신속한 진단 제공 - 의사의 판독을 보조하여 인식 오류 감소 |
유방암, 폐렴, 뇌졸중 심장질환, 암 등 |
| 의료 기록 분석 (Medical Records Analysis) |
- 대량의 의료 기록 분석으로 개인 맞춤형 치료 제안 - 의료 정보의 효율적 관리 - 의료 연구에 활용 가능 |
당뇨병, 알츠하이머, 자동면역 질환 등 |
| 생체 신호 분석 (Biometric Signal Analysis) |
- 실시간으로 생체 신호 모니터링 가능 - 조기 징후 탐지 및 예방 가능 - 개인 건강 상태에 따른 맞춤형 건강 관리 가능 |
심장박동, 혈압, 혈당, 뇌파 등 |
| 유전자 분석 (Genetic Analysis) | - 개인의 유전자 정보 분석으로 개인 맞춤형 치료 제안 가능 - 유전적 질병 예측 및 조기 예방 가능 |
유전적 질환, 암의 유전적 위험 평가 등 |
| 증상 및 질병 분류 (Symptom and Disease Classification) |
- 환자의 증상 정보를 기반으로 질병 분류 - 의사의 진단 보조 및 정확한 치료 제안 가능 |
일반적인 증상 및 다양한 질병의 분류, 예측 등 |
국내 의료 인공지능(AI) 기업
| 진단 질병 및 기업 설명 | |
| 루닛 | CT, MRI, X-Ray 등 의료영상에서 폐암 등 병변에 대한 진단을 도와주는 AI 솔루션. 필립스 등 대형 메이커 의료기기에 탑재. |
| 뷰노 | 당뇨병성 망막병증, 폐렴, 뇌졸중에 대한 딥러닝 기반 의료 영상 판독 기술을 사용, 실시간 분석이 가능하다는 장점 |
| 딥노이드 | 자체적으로 만든 AI 개발 툴 "딥파이"를 통해 코딩 없이 마우스 드래그 앤 드롭으로 AI 솔루션 개발 가능. |
| 제이엘케이 | 유방암, 전립선암, 폐암 등 진단솔루션 개발 |
| 셀바스AI | 의료 영상 AI 기업 중 최초로 상장. 6대 암을 포함, 주요 질환 10개(당뇨, 심장질환, 뇌졸중, 치매, 간암, 위암, 대장암, 유방암, 전린섭암, 폐암)의 4년 내 발병 위험 예측 및 분석 |
현재 의료 인공지능 기업의 도전과제와 문제점
- 데이터 품질과 다양성: 대량의 고품질 데이터 수집의 어려움
- 인간의 전문성과 상호작용: 의사와의 협업과 의료진의 신뢰성 보장 필요
- 개인정보 보호와 윤리적 고려사항: 개인 정보 보호와 알고리즘의 투명성 문제
인공지능 진단 기술은 아직 가야할 길이 멀지만
분명한 것은 의료 분야에 정착해 나가며 환자들의 삶과 질을 향상시키는 데 큰 도움이 될 것이다.