AI는 인류가 2030년까지 보편적 건강 보장이라는 유엔의 지속 가능한 개발 목표를 달성하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

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AI는 구급차 사용 필요성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 사진: Weforum.org

그러나 세계 경제 포럼의 보고서 "AI 기반 헬스케어의 미래: 선도적 역할"에 따르면, 기술의 급속한 발전에도 불구하고 헬스케어 분야는 다른 산업에 비해 AI 도입 측면에서 "평균 이하" 수준입니다.

보고서는 "AI 혁신은 단순히 새로운 도구를 도입하는 것이 아니라, 의료가 제공되고 접근되는 방식 전체를 재고해야 한다"고 밝혔다.

올해 의료 생성 AI 시장 규모가 27억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2034년까지는 170억 달러에 가까워질 것으로 예상됩니다. AI가 의료를 혁신하는 방식은 다음과 같습니다.

AI가 뇌 이미지를 분석할 수 있다

새로운 AI 소프트웨어는 뇌졸중 환자의 뇌 이미지를 분석하는 데 있어 전문가보다 두 배나 더 정확합니다. 영국의 두 대학은 800건의 뇌 스캔으로 소프트웨어를 훈련시킨 다음 2,000명의 환자에게 테스트했습니다. 그 결과는 인상적이었습니다. 높은 정확도 외에도 이 소프트웨어는 뇌졸중이 발생하는 시간대도 판단할 수 있는데, 이는 의사에게 매우 중요한 요소입니다.

신경과 전문의 폴 벤틀리는 Health Tech Newspaper에 "혈전으로 인한 뇌졸중의 대부분은 뇌졸중이 발생한 지 4.5시간 이내에 환자가 병원에 ​​도착하면 약물 치료와 수술적 치료를 모두 받을 수 있다"고 말했습니다. "6시간 이내에는 환자가 수술을 받을 수 있지만, 그 이후에는 많은 경우 회복이 불가능하기 때문에 수술 결정이 더욱 어려워집니다. 따라서 정확한 발병 시점과 회복 가능성을 판단하는 것이 매우 중요합니다."

AI, 인간보다 뼈 골절 더 잘 감지

초기 분석에 AI를 사용하면 불필요한 엑스레이 촬영을 피하고 골절을 놓칠 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 영국 국립 건강 및 의료 우수성 연구소(NICE)는 이 기술이 안전하고 신뢰할 수 있으며 후속 방문 횟수를 줄일 수 있다고 밝혔습니다.

AI를 활용한 구급차 수요 평가

영국에서는 매달 약 35만 명이 구급차를 타고 병원으로 이송됩니다. 누구를 전원해야 할지 여부에 대한 결정은 병원 전 의료진의 손에 달려 있는데, 병원 침대 수가 항상 부족한 상황입니다. 요크셔(영국 북부)에서 실시한 한 연구에 따르면, 80%의 경우 AI가 다른 병원으로 전원해야 할 환자를 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났습니다. AI 모델은 이동성, 심박수, 혈중 산소 수치, 흉통과 같은 요소에 대해 훈련을 받았으며, 특히 AI는 데이터 처리에 편향을 보이지 않았습니다.

1,000가지 질병을 조기에 발견

아스트라제네카의 새로운 머신러닝 모델은 사람들에게 증상이 나타나기 전에 질병을 감지할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 영국의 건강 데이터베이스에 있는 50만 명의 의료 데이터를 기반으로, 이 모델은 "수년 후의 질병 진단을 매우 정확하게 예측할 수 있습니다."

영국의 또 다른 연구에 따르면 AI 도구는 방사선과 의사가 놓친 간질 관련 뇌 병변의 64%를 감지할 수 있는 것으로 나타났습니다. 전 세계 성인과 어린이의 1,100건 이상의 MRI 스캔을 통해 훈련된 AI는 더 빠르게 감지할 뿐만 아니라 인간의 눈에는 보이지 않는 매우 작거나 숨겨진 병변도 식별합니다.

의료용 챗봇, 임상 의사결정 지원

의사는 빠르고 정확하게 결정을 내려야 하며, AI는 이 과정을 가속화하는 데 도움이 되지만 잘못되거나 편향된 정보를 제공할 위험도 있습니다.

미국의 한 연구에 따르면 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 표준 대규모 언어 모델(LLM)은 의사에게 완전하고 과학적 으로 근거한 답변을 제공할 수 없는 것으로 나타났습니다. 그러나 향상된 정보 검색 기능을 갖춘 생성 시스템인 ChatRWD는 58%의 유용한 답변을 얻어(기존 LLM의 2~10%와 비교) 더 나은 성과를 보였습니다.

환자 분류를 돕기 위해 디지털 인터페이스도 구축되고 있습니다. 세계경제포럼의 디지털 건강 변혁 이니셔티브가 2024년에 발표한 보고서에 따르면, Huma 디지털 환자 플랫폼을 이용하면 병원 재입원을 30% 줄이고, 의사가 환자 기록을 검토하는 데 걸리는 시간을 최대 40%까지 단축하며, "의료 종사자의 업무 부담을 줄일 수 있다"고 합니다.

보고서는 이러한 기술이 "환자의 의료 경험을 획기적으로 변화시킬 것"이라고 예상합니다. 건강한 사람들은 모니터링 장치를 사용하여 신체적, 정신적 건강을 최적화할 수 있고, 기저 질환이 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