[특집] 인공지능과 헬스케어의 융합, 기술사업화 시장 키운다
  • 2021-02-03
  • 글/전자과학 편집부


인공지능 역량확보 위해 생태계 조성 필요, 정부 지원도 늘어야

“인류의 건강을 혁신할 수 있도록 인공지능(AI)이 헬스케어 산업에서 빛을 발할 시기가 도래했다.”

인텔 보건 생명공학 및 신기술 부문 총괄 매니저, 스테이시 슐만(Stacey Shulman)는 최근 이렇게 강조하면서 자체적으로 조사한 결과를 발표한 바 있다. 임상의가 개인화된 프로토콜을 개발하는 것을 지원하는 것부터 임상 작업 간소화 및 유전체학에서 통찰력을 확보하는 업무까지 인공지능을 도입하는 것은 많은 사람이 처음에 생각했던 것보다 더 빠르게 진행되고 있다는 것이다.



지난해 7월, 인텔이 미국의 헬스케어 분야 리더들을 대상으로 진행한 조사에 따르면, ▲84%의 응답자가 임상 작업에 이미 인공지능을 도입했거나 도입할 예정이라고 응답했다. 이는 2018년 37%의 동일한 질문에 대한 답변 대비 크게 증가한 수치다.

특히, 의료분야에서 중요한 신뢰성부분도 큰 변화가 감지됐다. 인공지능의 임상 결과를 신뢰하기까지 앞으로 2년이 걸릴 것이라는 대답은 ▲2018년 54%에서 ▲2020년 67%로 증가했으며, 진단이나 검진을 분석하는데 인공지능을 신뢰하기까지 앞으로 2년이 걸릴 것 이라는 답변은 ▲2018년 40%에서 ▲2020년 62%로 상승했다. 헬스케어 분야 리더들의 94%는 인공지능이 초기진단 단계에서 의료진에게 예측 분석을 제공한다고 응답했고, 92%는 인공지능이 임상 결정 지원을 위해 활용될 것에 동의한다고 응답했다.

헬스케어와 인공지능의 만남

헬스케어 분야에 인공지능 기술이 빠르게 도입되고 있다.

고령화 시대에 접어들면서 양질의 헬스케어 서비스에 대한 관심이 늘어나고 있고 이에 인공지능 헬스케어 시장 규모가 급성장하고 있다. 인공지능 기술이 헬스케어 산업에 혁신적인 가치를 창출 할 것으로 전망되면서 글로벌 기업들은 인공지능 헬스케어 분야에 총력을 기울이고 있다. 구글과 IBM 등 세계적인 기업들이 모두 인공지능 최우선 활용분야로 헬스케어를 지목하고 있는 것은 잘 알려진 사실이다.




인공지능 헬스케어 기술은 다량의 데이터를 인간수준의 지능을 활용하여 질병 진단, 예측 및 개인 맞춤형 치료할 수 있도록 개발된 기술을 포괄한다. 인공지능과 헬스케어의 융합은 의사결정 지원, 프로세스 효율화 등 의료 서비스의 질 향상은 물론 새로운 제품과 서비스를 제공하는데 기여할 것으로 전망된다. 인공지능 헬스케어는 ▲신속 정확한 정밀 진단 및 치료 ▲일관성 있는 개인별 맞춤형 질병 예측 및 예방 ▲시공간의 제약이 없는 측정, 진료 등의 특징을 가진다.

스마트 헬스케어에서 가장 많이 보편화된 인공지능 분야는 데이터 기반의 의료 서비스이다. 인공지능이 적용된 웨어러블 디바이스는 신체 일부에 착용함으로써 개인의 생체신호를 모니터링하고 분석한다. 의류에 디바이스를 설치하여 체온, 심박 데이터를 수집하거나 침대와 디바이스를 결합하여 사용자의 수면 데이터를 분석하는 방법도 있다.

보쉬(Bosch)는 지난 1월에 열린 온라인 CES 전시회에 셀프러닝이 가능한 피트니스 트랙킹용 웨어러블(wearables) 및 히어러블(hearables) AI 센서를 최초로 선보였다. AI 자체가 센서상에서 구동되기 때문에(엣지 AI) 운동 중 인터넷 연결이 필요 없어 에너지 효율 및 데이터 프라이버시가 향상된다고 업체 측은 설명했다.

또한, 보쉬는 공기질, 상대습도 등을 측정하는 센서도 선보인다. 이는 코로나 바이러스 극복 노력에 있어 특히 중요한 데이터인 공기 중 에어로졸 농도 관련 정보를 알려준다고 해서 이목을 끌었다. 이번에 최초로 선보인 휴대용 헤모글로빈 모니터(portable hemoglobin monitor)는 손가락 스캐닝을 통해 빈혈을 감지한다. AI가 탑재된 헤모글로빈 모니터는 30초 이내 결과를 보여주며 실험실 검사 또는 혈액 채취가 필요 없다.

이 밖에도 자체 웨어러블 디바이스를 생산하지 않고 빅데이터 만을 활용하여 의료 서비스를 제공하기도 한다. 특히 인간의 유전자정보를 활용하여 사용자의 질병 가능성을 예측하기도 하고, 채팅 애플리케이션을 통해 사용자의 평소 기분이나 행동을 분석하여 정신질환을 진단하기도 한다.

아마존웹서비스(AWS)는 지난 12월, AWS 리인벤트 행사에서 의료 및 생명과학 조직을 위해 설계된 아마존 헬스레이크(Amazon HealthLake)를 발표했다. HIPAA 인증을 획득한 아마존 헬스레이크는 다양한 사일로와 이기종 플랫폼에 걸친 조직의 전체 데이터를 중앙집중식 AWS 데이터 레이크로 집계하고, 머신러닝(ML)을 통해 이러한 정보를 자동으로 정규화한다.

또한 각각의 임상 정보, 태그, 인덱스 이벤트를 표준화된 라벨을 통해 시간 순으로 식별하여 쉽게 검색 가능할 뿐 아니라, 모든 데이터를 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources) 산업표준 형식으로 구성해 개별 환자 및 전체 모집단의 건강 상태를 전체적으로 파악할 수 있다.

아마존 헬스레이크는 고객이 보다 쉽게 쿼리와 분석을 수행하며, 머신러닝을 구동해 새롭게 정규화된 데이터에서 의미있는 가치를 도출해 내도록 한다. 헬스케어 시스템, 제약회사, 임상 연구진, 의료 보험사와 같은 조직들은 아마존 헬스레이크를 사용해 헬스 데이터의 트렌드와 이상 징후를 포착함으로써 질병의 진행, 임상 실험의 효과, 보험료의 정확성 등에 대한 보다 정확한 예측이 가능하다.

데이터를 확보하라

최근엔 전통적인 의료데이터 외에 새로운 데이터를 의료서비스에 결합하려는 시도가 많아지고 있다.

기업의 핵심 역량에서 헬스케어 데이터는 중요한 요소다. 하지만 데이터를 수집하고 획득하는 과정에서 많은 비용과 시간이 필요하다. 여기에 암호화나 개인정보 보호 기술도 요구돼 데이터를 공개하는 쪽이나 활용하는 쪽이나 기술적 장벽에 부딪힌다.



한국정보화진흥원 우창완 선임연구원은 <헬스케어 시장의 핵심 역량이 된 ‘데이터’> 보고서에서 “근래 의료계에서는 자발적으로 데이터를 공유하는 환자들을 찾고 있다. 사용자들은 자발적으로 데이터를 공유하면서 의료 연구에 도움을 주거나 맞춤 서비스를 받는 혜택을 얻을 수 있고, 의료계는 데이터 획득을 보다 용이하게 한다”고 말했다.

현재도 각종 생체?의료 데이터가 엄청난 속도로 쌓이고 있지만 앞으로도 그 속도는 가속화할 것이다. 현재 인공지능 시장의 성장세를 가늠해보면 의료 데이터를 활용하는 사업 모델은 계속 늘어날 것이다.





소프트웨어정책연구소의 김태호 선임연구원은 ‘인공지능과 헬스케어 산업 혁신’ 세미나 발표에서, “양질의 빅데이터 확보가 헬스케어 인공지능 성공의 선결 조건인데 국내는 데이터를 기관별로 보유하여 통합 공동 활용 방안을 마련해야 한다. 미국 정부는 과거 정밀의학에 2억1500만 달러 예산을 책정하고, 자발적 참여에 의한 백만 명 이상의 국가 코호트 구축에 1억 3000만 달러를 배정할 정도로 데이터 확보에 노력하고 있다”고 밝혔다.

인공지능 기반 영상 진단

인공지능 수술로봇, 영상진단 분야도 뜨고 있다. 의료과정을 정밀하게 진행할 수 있는 고도화된 기계, 전자, 영상기술뿐만 아니라 이들을 컨트롤하는 두뇌까지 갖춰야 하는데 이 두뇌는 ‘머신러닝(Machine Learning)’의 정교함이 핵심이다.

머신러닝은 데이터 기반의 학습능력을 가진 인공지능의 한 분야이다. 머신러닝은 알고리즘을 통해 데이터를 학습하고 기존보다 더 나은 결과물을 예측하도록 설계된다. 머신러닝은 특정 현상을 구분하기 위해 데이터의 패턴을 분석하는 지도학습(Supervised Learning)과 데이터가 분류되지 않아도 되는 시스템에서 활용되는 비지도학습(Unsupervised Learning)이 있다.

강화학습은 데이터 분석에 대한 피드백을 학습하는 형태인데 의사결정 케이스를 반복적으로 학습시킨다. 머신러닝 알고리즘의 한 종류인 딥러닝은 인간의 두뇌의 학습 원리를 알고리즘화하는 방식으로 데이터를 반복 학습시킴으로써 예측 능력을 계속해서 강화시킨다.

신약개발에도 인공지능의 활용이 늘고 있다. AI를 활용하여 신약개발 연구 분야 사업을 진행하고 있는 글로벌 기업들은 주로 신규 후보물질 도출 분야에 이를 활용하고 있으며, 질병기전 이해,바이오마커 구축 등 다양한 분야에서 비즈니스 모델을 만들어 가고 있다.

이처럼 인공지능 기반의 헬스케어가 각광을 받고 있지만 풀어야할 숙제도 많은 게 현실이다. 데이터 활용을 위한 개인정보보호 문제에서부터 법적 규제 적용까지 산적한 문제가 많다.

AI 헬스케어의 미래

인공지능 헬스케어 산업의 실용화 동향 관련하여 과학기술일자리진흥원의 박찬홍 연구원, 이장우 팀장은 “인공지능 기술과 헬스케어의 융합은 앞으로 기술이전, 창업 등 기술사업화 시장을 더욱 활발하게 할 것”이라며, 하지만 “이를 위해서는 몇 가지 이슈도 극복해야 한다. 나라마다 차이는 있지만 국내의 경우 생체 및 의료정보를 활용하기 위해서는 개인정보보호법, 생명윤리법, 의사법 등 다양한 법적 규제의 극복이 필요하다”고 지적했다.

다양한 분야의 신규 및 기존 기업들의 인공지능 역량확보를 위해 생태계 조성이 필요하다는 설명이다. 국내 인공지능 헬스케어 산업에서 영상인식, 신약개발 분야에 보다 많은 기업이 활동하기위해서는 헬스케어 기업들이 업그레이드할 수 있도록 적극적인 지원이 필요하다.

한국과학기술연구원 융합연구정책센터의 박혜경 연구원도 인공지능(AI) 헬스케어산업 현황 및 동향 보고에서 “인공지능 헬스케어산업 분야가 향후 고부가가치 산업으로 주목받게 됨에 따라 세계 주요국들의 지속적인 투자 예상된다”며, “인공지능 헬스케어산업에 꾸준한 지원으로 의료수준 및 의료서비스의 질이 대폭 향상될 것으로 전망된다. 인공지능 헬스케어산업에서 우리나라는 세계적 경쟁력 확보를 위하여 국가적 차원의 적극적 투자정책이 필요하다”고 강조했다.

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