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인공지능시대(84): 인공지능과 헬스케어의 만남
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2022년 11월 29일(화) 17:09 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
전(前) 국가녹색성장위원회 위원 | ⓒ (주)문경사랑 | |
인공지능과 헬스케어
고령화 시대에 접어들면서 양질의 헬스케어 서비스에 대한 관심이 늘어나고 있으며, 이에 인공지능(AI) 헬스케어 시장 규모가 급성장하고 있다. AI 기술이 헬스케어 산업에 혁신적인 가치를 창출할 것으로 전망되면서 글로벌 기업인 구글과 IBM 등 글로벌 기업들이 모두 AI 최우선 활용분야로 헬스케어를 지목하고 있다.
AI 헬스케어 기술은 다량의 데이터를 인간수준의 지능을 활용하여 질병 진단, 예측 및 개인 맞춤형 치료를 할 수 있도록 개발된 기술을 포괄한다. AI 헬스케어는 신속 정확한 정밀 진단과 치료, 일관성 있는 개인별 맞춤형 질병 예측과 예방, 시공간의 제약이 없는 측정과 진료 등의 특징을 가진다.
인공지능과 헬스케어의 효율화
의료 행위는 환자의 진단, 진료, 치료에만 국한되지 않으며, 병원 방문 전에 상담과 예약이 이뤄지고 이를 위해 콜센터가 운영된다. 입원 환자에게는 기본적인 의식주가 제공되고 이를 위한 보조인력이 존재한다. 입원 중에 환자는 다양한 치료 및 검사를 받게 되고 이 과정에 다양한 간호, 간병 서비스도 제공된다. 이런 부가 활동은 간호사를 중심으로 다양한 보조 인력들이 제공되고 있다.
스마트 헬스케어에서 보편화된 AI 분야는 데이터 기반의 의료 서비스이다. AI가 적용된 착용형 웨어러블 디바이스는 신체 일부에 착용함으로써 개인의 생체신호를 모니터링하고, 의류에 디바이스를 설치하여 체온, 심박 데이터를 수집하거나 침대와 디바이스를 결합하여 사용자의 수면 데이터를 분석하고 있다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
의료데이터의 필요성
기업의 핵심 역량에서 헬스케어 데이터는 중요한 요소다. 그러나 데이터를 수집하고 획득하는 과정에서 많은 비용과 시간이 필요하며, 암호화나 개인정보 보호 기술도 요구돼 데이터를 공개하는 쪽이나 활용하는 쪽이나 기술적 장벽에 부딪치고 있다. 현재도 각종 생체 및 의료 데이터가 엄청난 속도로 쌓이고 있지만 앞으로도 그 속도는 가속화할 것이다.
현재 AI 시장의 성장세를 가늠해보면 의료 데이터를 활용하는 사업 모델은 계속 늘어날 것이다. AI와 헬스케어 산업의 혁신은 “양질의 빅데이터” 확보가 헬스케어 AI 성공의 선결 조건인데, 국내에서는 의료 데이터를 기관별로 보유하고 있어 의료 데이터의 통합 공동 활용 방안은 시급한 과제이다.
인공지능 기반 영상진단
AI 수술로봇, 영상진단 분야가 뜨고 있다. 의료과정을 정밀하게 진행할 수 있는 고도화된 기계, 전자, 영상 기술뿐만 아니라 이들을 컨트롤하는 두뇌까지 갖춰야 하며, 이 두뇌는 기계학습의 정교함이 핵심이다.
기계학습은 데이터 기반의 학습능력을 가진 AI의 한 분야로서 알고리즘을 통해 데이터를 학습하고 기존보다 더 나은 결과물을 예측하도록 설계되고 있다. 이처럼 AI 기반의 헬스케어가 각광을 받고 있지만 풀어야 할 숙제도 많은 것이 현실이다. 데이터 활용을 위한 개인정보보호 문제에서부터 법적 규제 적용까지 산적한 문제가 많다.
AI 헬스케어의 미래
AI 헬스케어 산업의 실용화 동향과 관련하여 과학기술일자리진흥원은 “AI 기술과 헬스케어의 융합은 앞으로 기술이전, 창업 등 기술사업화 시장을 더욱 활발하게 할 것”이라 예측하고 있다. 그러나 이를 위해서는 몇 가지 이슈 극복 즉, 생체 및 의료정보를 활용하기 위해서는 개인정보보호법, 생명윤리법, 의사법 등 다양한 법적 규제의 극복이 필요한 것이 현실이다.
따라서 다양한 분야의 신규 및 기존 기업들의 AI 역량확보를 위해 생태계 조성이 필요하다. 국내 AI 헬스케어 산업에서 영상인식, 신약개발 등에 보다 많은 헬스케어 기업들이 업그레이드할 수 있도록 적극적인 지원이 필요하다. AI와 헬스케어의 융합은 프로세스 효율화 등 새로운 제품과 서비스를 제공하는데 기여할 것으로 전망된다.
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