인공지능은 인류가 2030년까지 유엔의 지속가능발전목표인 보편적 의료 보장 달성을 위한 궤도에 다시 오르는 데 도움을 줄 수도 있다.

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AI가 구급차 필요량을 평가하는 데 도움을 줍니다. 사진: Weforum.org

하지만 세계 경제 포럼의 "인공지능 기반 의료의 미래: 선도적인 역할"이라는 보고서에 따르면, 급속한 기술 발전에도 불구하고 의료 부문은 다른 산업에 비해 인공지능 도입 수준이 "평균 이하"입니다.

보고서에 따르면, "AI 기반 혁신은 단순히 새로운 도구를 도입하는 것에 그치는 것이 아니라, 의료 서비스 제공 및 접근 방식 전체를 재고하는 것을 요구합니다."

인공지능(AI) 기반 의료 시장이 올해 27억 달러, 2034년에는 거의 170억 달러에 이를 것으로 예상되는 가운데, AI가 의료 산업을 변화시키는 몇 가지 방법을 소개합니다.

인공지능은 뇌 이미지를 분석할 수 있습니다.

새로운 인공지능 소프트웨어 프로그램이 뇌졸중 환자의 뇌 영상 분석에서 전문가보다 두 배나 더 정확한 것으로 나타났습니다. 영국 소재 두 대학에서 800개의 뇌 스캔 데이터를 이용해 소프트웨어를 학습시킨 후 2,000명의 환자를 대상으로 테스트했습니다. 결과는 놀라웠습니다. 높은 정확도 외에도, 이 소프트웨어는 의사에게 매우 중요한 요소인 뇌졸중 발생 시점까지 파악할 수 있었습니다.

신경과 전문의 폴 벤틀리는 헬스 테크 뉴스페이퍼와의 인터뷰에서 "혈전으로 인한 뇌졸중의 대다수는 발병 후 4시간 30분 이내에 병원에 도착하면 약물 치료와 수술 모두 가능합니다. 6시간 이내에도 수술은 가능하지만, 그 이후에는 많은 경우 회복이 불가능해지기 때문에 치료 방침을 결정하기가 더 어려워집니다. 따라서 발병 시점과 회복 가능성을 정확하게 판단하는 것이 매우 중요합니다."라고 말했습니다.

인공지능은 인간보다 골절을 더 잘 감지합니다.

인공지능(AI)을 활용한 초기 분석은 불필요한 엑스레이 촬영을 줄이고 골절 진단 누락 위험을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 영국 국립보건임상연구소(NICE)는 이 기술이 안전하고 신뢰할 수 있으며 후속 진료 횟수를 줄일 수 있다고 밝혔습니다.

인공지능을 활용한 구급차 수요 평가.

영국에서는 매달 약 35만 명이 구급차로 병원으로 이송됩니다. 병원 병상 부족이 심각한 상황에서, 누구를 다른 병원으로 이송해야 할지 결정하는 것은 구급대원의 몫입니다. 영국 북부 요크셔에서 진행된 한 연구에 따르면, 인공지능(AI)이 80%의 경우에서 이송이 필요한 환자를 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이 AI 모델은 환자의 움직임, 심박수, 혈중 산소 농도, 흉통 등의 요소를 기반으로 학습되었으며, 특히 데이터 처리 과정에서 어떠한 편견도 보이지 않았습니다.

1,000가지 이상의 질병을 조기에 발견할 수 있습니다.

아스트라제네카의 새로운 머신러닝 모델은 환자가 증상을 느끼기 전에 질병을 감지할 가능성을 가지고 있습니다. 영국 의료 데이터베이스에 있는 50만 명의 의료 데이터를 기반으로 하는 이 모델은 "수년 후의 진단을 높은 정확도로 예측"할 수 있습니다.

영국에서 진행된 또 다른 연구에서는 인공지능 도구가 방사선 전문의가 이전에 놓쳤던 간질성 뇌 병변의 64%를 탐지할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 전 세계 성인 및 어린이의 MRI 스캔 1,100건 이상으로 학습된 이 인공지능은 병변을 더 빠르게 탐지했을 뿐만 아니라 사람의 눈으로는 볼 수 없는 매우 작거나 숨겨진 병변까지 식별해냈습니다.

의료 챗봇은 임상 의사결정을 지원합니다.

의사들은 신속하고 정확한 결정을 내려야 하는데, 인공지능이 그 과정을 가속화하는 데 도움이 될 수 있지만, 부정확하거나 편향된 정보를 제공할 위험도 안고 있습니다.

미국의 한 연구에 따르면 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 표준적인 대규모 언어 모델(LLM)은 의사에게 완전하고 과학적 으로 근거 있는 답변을 제공할 수 없는 것으로 나타났습니다. 그러나 정보 검색 기능이 향상된 생성형 시스템인 ChatRWD는 더 나은 성능을 보였으며, 답변의 58%가 유용한 것으로 나타났습니다(기존 LLM의 경우 2~10%에 불과).

환자 분류를 지원하기 위해 디지털 인터페이스도 도입되고 있습니다. 세계경제포럼의 디지털 헬스 트랜스포메이션 이니셔티브의 2024년 보고서에 따르면, 휴마(Huma) 디지털 환자 플랫폼은 재입원율을 30% 감소시키고, 의사의 검토 시간을 최대 40% 단축하며, "의료진의 업무 부담을 줄이는 데" 도움이 될 수 있다고 합니다.

보고서는 미래 기술이 "환자의 의료 경험을 획기적으로 변화시킬 것"이라고 예측합니다. 건강한 사람들은 모니터링 장치를 사용하여 신체적, 정신적 건강을 최적화할 수 있으며, 건강 문제가 있는 사람들은 다양한 디지털 솔루션을 이용할 수 있게 될 것입니다.

(Weforum.org에 따르면)

출처: https://vietnamnet.vn/cach-ai-dang-lam-thay-doi-nganh-y-te-2386768.html