보건분야의 인공지능

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1. 개요

보건 분야의 인공지능(AI)은 1960년대 덴드랄 개발을 시작으로 신약 개발, 질병 진단, 전자의무기록(EHR) 분석, 원격 의료, 업무량 관리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. AI는 신약 개발 기간과 비용을 단축하고, 질병의 정확한 조기 진단을 지원하며, 환자 데이터를 분석하여 예측 의료에 기여한다. 또한, 의료진의 업무 부담을 줄이고, 개발도상국의 의료 접근성을 높이는 데에도 기여한다. 그러나 데이터 수집 과정에서의 개인 정보 보호, 일자리 감소, 알고리즘 편향 등의 윤리적 문제와 규제 필요성이 제기되고 있다.

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보건분야의 인공지능

2. 역사

1960년대에 최초의 보건분야 인공지능인 덴드랄이 개발되었다. 이는 분자의 구조를 추정하는 시스템으로, 1965년 에드워드 파이젠바움이 개발한 최초의 전문가 시스템이다. 덴드랄은 최초의 실용적인 인공지능으로 평가받으며, 정치학자 허버트 사이먼의 지도를 받은 파이젠바움이 유전학자 조슈아 리더버그의 외계 생명체 연구를 돕기 위해 화학 분야에서 개발한 것이다.^[165]

1960년대와 1970년대의 연구는 유기 화학 분야에 적용하기 위해 설계된 덴드랄을 탄생시켰고,^[148]^[149] 이는 이후 의학 분야 인공지능의 중요한 초기 사례로 꼽히는 MYCIN 시스템 개발의 기반이 되었다.^[150]^[151] 그러나 MYCIN을 비롯해 INTERNIST-1, CASNET과 같은 다른 초기 시스템들은 실제 의료 현장에서 일상적으로 사용되지는 못했다.^[152]

1980년대와 1990년대에는 마이크로 컴퓨터가 널리 보급되고 네트워크 연결성이 향상되었다. 이 시기 연구자들은 의료 분야의 인공지능 시스템이 완벽하지 않은 데이터를 처리할 수 있어야 하며, 의사의 전문 지식을 기반으로 설계되어야 한다는 점을 인식하게 되었다.^[153] 이에 따라 퍼지 집합 이론,^[154] 베이시안 네트워크,^[155] 인공 신경망과 같은 새로운 접근 방식들이 의료 분야의 지능형 컴퓨팅 시스템에 적용되기 시작했다.^[156]^[157]

지난 반세기 동안 의학 및 기술의 발전은 의료 분야 인공지능 응용 프로그램의 성장을 가속화했으며, 주요 요인은 다음과 같다.

컴퓨터 성능 향상으로 더 빠른 데이터 수집 및 처리가 가능해짐^[158]
유전체학 시퀀싱 데이터베이스의 성장^[159]
전자의무기록 시스템의 광범위한 도입^[160]
자연어 처리 및 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 기계가 인간의 지각 과정을 모방할 수 있게 됨^[161]^[162]
로봇 수술의 정밀도 향상^[163]
건강 예측 지표 설정의 유연성을 높이는 결정 트리 학습 기반 기계 학습 모델의 증가^[164]
희귀 질환에 대한 딥 러닝 기술 및 데이터 로그 개선

3. 신약 개발

2020년 1월 30일, 영국의 스타트업인 엑사이언티아(Exscientia)는 인공지능(AI)을 이용해 개발한 신약을 세계 최초로 임상시험한다고 발표했다.^[166] AI는 분자를 직접 합성하고 치료 효과를 검증하는 과정을 수행하여, 기존 신약 개발 방식보다 훨씬 적은 수의 화합물 후보군(기존의 5분의 1 수준인 350개)만을 테스트할 수 있게 했다. 이를 통해 막대한 개발 비용을 절약하고, 평균 4.5년이 걸리던 개발 기간을 12개월로 크게 단축시켰다.^[166] 이 과정에는 능동학습 알고리즘이 활용되었다.

인공지능은 약물 간의 상호작용을 식별하는 데에도 중요한 역할을 한다. 자연어 처리 기술의 발달로 방대한 의학 문헌 속에서 약물 상호 작용 정보를 찾아내는 알고리즘이 개발되었다.^[33]^[34]^[35]^[36] 여러 약물을 동시에 복용하는 경우 발생할 수 있는 약물 상호 작용은 환자에게 심각한 위협이 될 수 있으며, 복용 약물 수가 많을수록 위험은 커진다.^[37] 이러한 문제를 해결하기 위해, 기계 학습 알고리즘은 의학 문헌에서 상호 작용 가능성이 있는 약물과 그 영향을 자동으로 추출하도록 개발되었다. 2013년에는 'DDIExtraction Challenge'를 통해 관련 연구 노력이 모아졌고, 마드리드 카를로스 3세 대학교 연구팀은 약물 상호 작용 관련 문헌 모음을 구축하여 알고리즘 성능을 표준화된 방식으로 시험할 수 있는 기반을 마련했다.^[38] 이 대회에서는 참가자들이 주어진 텍스트에서 어떤 약물이 상호 작용하는지, 그리고 그 상호 작용의 특징이 무엇인지를 정확히 파악하는 능력을 평가받았다.^[39] 연구자들은 이 문헌 모음을 활용하여 알고리즘의 효과를 측정하는 기준을 표준화하고 있다.^[33]^[34]^[36]

또한, 전자 건강 기록이나 부작용 보고서와 같은 사용자 생성 콘텐츠의 패턴을 분석하여 약물 상호 작용을 찾아내는 다른 종류의 알고리즘도 개발되고 있다.^[34]^[35] 미국 식품의약국(FDA)의 부작용 보고 시스템(FAERS)이나 세계보건기구(WHO)의 VigiBase와 같은 데이터베이스는 의사들이 약물 부작용 의심 사례를 보고하는 시스템이다. 딥 러닝 알고리즘은 이러한 대규모 보고 데이터를 분석하여 약물 상호 작용을 암시하는 패턴을 감지하는 데 활용된다.^[40]

4. 질병 진단

질병을 정확하고 빠르게 진단하는 것은 의료 분야에서 여전히 중요한 과제이다. 질병 상태와 그 증상을 파악하는 과정은 매우 복잡한데, 인공지능(AI)은 방대한 데이터를 처리하는 능력을 통해 의료진을 보조하여 진단 시간을 단축하고 정확도를 높이는 데 기여할 수 있다.^[20] 특히 머신러닝 기술을 활용하여 대규모의 전자의무기록(EHR)을 분석함으로써 환자 진단에 큰 도움을 줄 수 있다.^[21] AI는 수많은 유사 사례와 가능한 치료법들을 검토하여, 예를 들어 알츠하이머병이나 치매와 같은 질병의 조기 예측을 가능하게 한다.^[22]

AI는 응급실과 같은 응급 상황에서도 의사의 의사 결정을 지원할 수 있다. AI 알고리즘은 상태가 더 심각한 환자를 우선적으로 분류하여 대기 시간을 줄이는 데 도움을 줄 수 있으며, AI 기반의 의사결정 지원 시스템은 실시간으로 의료 전문가에게 필요한 정보를 제안하고 데이터를 더 빠르게 해석하여 효과적인 의사 결정을 돕는다.^[20]

통계 물리학, 머신러닝, 추론 알고리즘 등 최신 기술들은 의학적 진단 방법을 개선할 가능성을 보여주며 활발히 연구되고 있다.^[27] 전자의무기록(EHR)은 의료 산업의 디지털화와 정보 확산에 핵심적인 역할을 한다. 현재 약 80%의 의료 기관이 EHR을 사용하고 있으며, 향후 AI가 이 기록들을 해석하여 의사에게 새로운 통찰력을 제공할 것으로 기대된다.^[28]

AI의 구체적인 활용 예시 중 하나는 자연어 처리(NLP) 기술을 이용하는 것이다. NLP는 '심장 마비'와 심근 경색처럼 의미는 같지만 다르게 표현될 수 있는 의학 용어들을 자동으로 연결하여 용어 차이로 인한 혼란을 줄이고, 더 일관성 있는 보고서를 작성하는 데 도움을 준다.^[28] 또한, 의사 기록에서 반복되어 중복되는 문구를 식별하고 핵심 정보만 남겨 가독성을 높이는 데에도 NLP가 사용된다.^[28] 다른 활용 방식으로는 개념 처리 기술이 있는데, 이는 현재 환자에 대해 의사가 입력한 정보를 분석하여 유사한 과거 사례를 제시함으로써 의사가 모든 관련 세부 사항을 빠짐없이 고려하도록 돕는다.^[29]

EHR의 내용을 편집하는 것 외에도, AI 알고리즘은 개별 환자의 기록을 평가하고 과거 병력이나 가족력 같은 정보를 바탕으로 특정 질병의 발생 위험도를 예측하는 데 사용된다.^[30] 널리 사용되는 알고리즘 중 하나는 '규칙 기반 시스템'으로, 이는 사람이 순서도를 따라 결정을 내리는 방식과 유사하게 작동한다.^[31] 이 시스템은 방대한 데이터를 학습하여 특정 관찰 결과와 최종 진단을 연결하는 규칙들을 생성하고, 이를 바탕으로 새로운 환자의 데이터를 분석하여 특정 질병의 발병 가능성을 예측한다.^[31] 이러한 알고리즘은 집단 데이터를 기반으로 환자 정보를 평가하여 의사가 놓칠 수 있는 잠재적 문제점을 발견하고 시간을 절약하는 데 도움을 줄 수 있다.^[30] 실제로 Centerstone 연구소의 연구에 따르면, EHR 데이터를 활용한 예측 모델링은 개별 환자의 치료 반응을 예측하는 데 있어 70~72%의 정확도를 보였다.^[32] 온라인 건강 기록의 양이 5년마다 두 배씩 증가하는 현실^[30] 속에서, 의사가 이 모든 데이터를 직접 처리하기는 어렵기 때문에 AI는 이 방대한 데이터를 효과적으로 활용하여 의사의 환자 치료를 돕는 중요한 도구가 되고 있다.^[30]

한편, 2023년 한 연구에서는 소셜 미디어 플랫폼 레딧(Reddit)의 의료 상담 게시판(r/AskDocs)에 올라온 질문에 대해 챗GPT(ChatGPT)가 생성한 답변이 실제 의사의 답변보다 사용자 만족도 측면에서 더 높게 평가되었다는 결과가 발표되었다.^[23] 평가자들은 585건의 평가 중 78.6%에서 챗GPT의 답변이 더 우수하고 공감 능력이 뛰어나다고 판단했다. 그러나 해당 연구의 저자들은 이 결과가 실제 환자와 의사 간의 관계가 아닌, 온라인 포럼의 단편적인 질문에 국한된 것이라고 선을 그었다.^[23] 또한, 답변 내용의 의학적 정확성은 평가되지 않았으며, 실험 설계 과정에서 블라인드 처리가 미흡했고 평가자가 연구의 공동 저자였다는 비판도 제기되었다.^[24]^[25]^[26] 이는 AI 챗봇을 의료 분야에 활용하는 데 있어 신중한 접근과 추가적인 검증이 필요함을 시사한다.

5. 전자의무기록 (EHR)

전자의무기록(EHR)은 의료 산업의 디지털화와 정보 확산에 매우 중요하다.^[28] 현재 약 80%의 의료 기관에서 EHR을 사용하고 있으며, 일부에서는 인공지능을 사용하여 기록을 해석하고 의사에게 새로운 정보를 제공할 것으로 기대된다.^[28]

인공지능은 EHR의 효율적인 관리와 활용을 돕는 다양한 방식으로 응용된다. 대표적으로 자연어 처리(NLP) 기술은 유사한 의학 용어를 자동으로 일치시켜 용어 사용의 차이를 줄이고, 보고서를 더 간결하게 만드는 데 기여한다.^[28] 예를 들어, '심장 마비'와 심근 경색은 같은 질환을 의미하지만 의사에 따라 선호하는 용어가 다를 수 있는데, NLP 알고리즘은 이러한 용어들을 통합하여 더 큰 규모의 데이터 분석을 가능하게 한다.^[28] 또한, NLP는 의사의 기록에서 반복적으로 나타나는 중복된 문구를 식별하고 핵심 정보만 남겨 가독성을 향상시키는 데에도 활용된다.^[28] 다른 응용 분야로는 개념 처리 기술이 있다. 이는 의사가 입력한 현재 환자의 정보를 분석하여 과거의 유사한 사례를 제시함으로써, 진료에 필요한 모든 세부 사항을 빠짐없이 고려하도록 돕는다.^[29]

EHR에 기록된 내용을 분석하는 것 외에도, 인공지능 알고리즘은 개별 환자의 기록, 과거 병력, 가족력 등을 종합적으로 평가하여 특정 질병의 발생 위험을 예측하는 데 중요한 역할을 한다.^[30] 널리 사용되는 방식 중 하나는 규칙 기반 시스템으로, 이는 마치 사람이 순서도를 따라 결정을 내리듯 작동한다.^[31] 이 시스템은 방대한 양의 의료 데이터를 학습하여 특정 관찰 소견과 진단 결과를 연결하는 규칙들을 생성한다.^[31] 이를 통해 새로운 환자의 데이터를 입력받으면, 해당 환자에게 특정 질병이 발생할 가능성을 예측할 수 있다.^[31] 이러한 알고리즘은 대규모 집단 데이터를 기반으로 개별 환자의 정보를 평가하기 때문에, 의사가 미처 발견하지 못할 수 있는 잠재적 문제를 찾아내어 진료 효율성을 높이고 시간을 절약하는 데 도움을 줄 수 있다.^[30] 실제로 미국 Centerstone 연구소의 한 연구 결과에 따르면, EHR 데이터를 활용한 예측 모델링은 개별 환자의 치료 반응을 예측하는 데 있어 70~72% 수준의 정확도를 보였다.^[32]

이러한 인공지능 기반의 분석 기술은 온라인 건강 기록의 양이 5년마다 두 배씩 급증하는^[30] 현대 의료 환경에서 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 의사가 이처럼 방대한 데이터를 일일이 수동으로 처리하는 것은 현실적으로 불가능하며, 인공지능은 이러한 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하여 의사가 환자를 더 정확하고 효율적으로 치료할 수 있도록 지원하는 핵심적인 도구가 될 수 있다.^[30]

6. 원격 의료

환자를 원격으로 치료하는 원격 진료가 늘어나면서 인공지능(AI)의 응용 분야도 함께 증가하고 있다.^[41] AI는 센서를 통해 환자 정보를 모니터링하여 원격으로 환자를 돌보는 데 도움을 줄 수 있다.^[42] 특히 웨어러블 장치는 사람이 구별하기 어려운 변화를 감지하여 환자를 지속적으로 모니터링할 수 있게 한다. 이 정보는 인공지능 알고리즘을 통해 기존 데이터와 비교 분석되며, 의료진이 인지해야 할 문제가 발생하면 알려주는 방식으로 활용된다.^[42]

인공지능의 또 다른 응용 분야는 챗봇을 이용한 치료이다. 일부 연구자들은 정신 건강 관리를 위한 챗봇에 의존하는 것이, 정신 건강 관리 서비스 이용자와 제공자(챗봇 또는 심리학자) 사이에 필요한 상호작용과 책임감을 저해할 수 있다고 주장한다.^[43]

평균 수명이 늘어나고 인구 고령화가 진행됨에 따라, 인공지능은 고령 인구를 돌보는 데 유용하게 활용될 수 있다.^[44] 환경 센서나 개인용 센서 등은 사람의 일상 활동을 파악하고, 행동이나 측정된 생체 신호에 이상이 감지되면 간병인에게 알릴 수 있다.^[44] 이 기술은 유용하지만, 주거 공간 구조를 파악하고 인간의 상호작용을 감지하도록 설계된 기술로 인해 개인의 사생활을 존중하기 위한 모니터링 제한에 대한 논의도 이루어지고 있다.^[44]

7. 업무량 관리

인공지능`(AI)`은 진료 조정(care coordination)을 간소화하고 의료진의 업무 부담을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다. AI 알고리즘은 행정 업무를 자동화하고, 환자 요구 사항의 우선순위를 정하며, 의료 팀 내 원활한 의사 소통을 촉진할 수 있다.^[45] 이를 통해 의료 서비스 제공자는 환자 직접 치료에 더 집중할 수 있으며, 효율적이고 조정된 의료 서비스 제공이 보장된다.

8. 임상 응용

질병의 정확하고 조기 진단은 의료 분야에서 중요한 과제 중 하나이다. 인공지능(AI)은 방대한 데이터를 처리하는 능력을 통해 임상의가 환자를 진단하고 치료하는 과정을 보조하며, 이를 통해 시간을 절약하고 진단의 정확성을 높이는 데 기여할 수 있다.^[20] 특히 머신러닝 기술은 대규모 전자의무기록(EHR)을 분석하여 환자 진단에 도움을 줄 수 있으며,^[21] 수많은 유사 사례와 가능한 치료법들을 검토하여 알츠하이머병이나 치매와 같은 질병의 조기 예측을 돕는 연구도 진행되고 있다.^[22]

AI는 응급실과 같은 긴급한 상황에서도 의사의 의사 결정을 지원할 수 있다. AI 알고리즘은 환자의 중증도를 판단하여 위급한 환자를 우선적으로 진료하도록 돕고, 대기 시간을 줄이는 데 활용될 수 있다. AI 기술이 적용된 의사결정 지원 시스템은 의료 전문가에게 실시간으로 필요한 정보를 제공하고 데이터를 더 빠르게 해석하여 효과적인 의사 결정을 내리도록 돕는다.^[20]

최근에는 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델의 의료 분야 활용 가능성에 대한 연구도 이루어지고 있다. 2023년 한 연구에서는 레딧(Reddit)의 의료 상담 게시판(r/AskDocs)에 올라온 질문에 대해 챗GPT가 생성한 답변이 실제 의사의 답변보다 더 높은 평가(품질 및 공감 능력 측면)를 받았다는 결과가 발표되었다.^[23] 평가자들은 585건의 평가 중 78.6%에서 챗GPT의 답변을 선호했다. 그러나 해당 연구는 실제 환자와 의사 간의 관계가 아닌 온라인상의 단편적인 질문에 대한 답변을 평가했다는 점, 답변의 의학적 정확성은 검증되지 않았다는 점, 그리고 실험 설계의 엄밀성(예: 블라인드 처리 미흡, 평가자의 연구 참여)에 대한 비판이 제기되는 등^[24]^[25]^[26] 해석에 주의가 필요하다.

통계 물리학, 머신러닝, 추론 알고리즘 등 관련 기술의 발전은 앞으로 의학적 진단 방식을 개선할 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.^[27]

8. 1. 심혈관

인공지능(AI) 알고리즘은 관상 동맥 질환이 우려되는 환자를 정확하게 진단하고 위험을 계층화하는 데 유망한 결과를 보여주어, 초기 분류 도구로서의 잠재력을 시사한다.^[46]^[47] 다른 알고리즘들은 급성 관상 동맥 증후군 치료 후 환자의 사망률, 약물 효과 및 부작용을 예측하는 데 사용되어 왔다.^[46] 웨어러블 기기, 스마트폰 및 인터넷 기반 기술은 환자의 심장 데이터를 모니터링하는 능력을 보여주었다. 이는 AI 모델이 활용할 수 있는 데이터의 양과 다양성을 확장하고, 병원 밖에서 발생하는 심장 질환을 더 신속하게 감지하는 데 기여할 수 있다.^[48] 또 다른 연구 분야는 AI를 이용하여 심장 소리를 분류하고 판막 질환을 진단하는 것이다.^[49] 그러나 심혈관 의학 분야에서 AI 활용의 과제에는 심혈관 질환과 관련된 사회적 결정 요인에 대한 데이터가 제한적이라는 점이 포함된다.^[50]

AI를 평가하는 초기 연구에서는 알고리즘 성능을 인간과 비교하는 데이터가 누락된 주요 한계점이 있었다. 이후 AI 성능을 의사와 비교하는 연구들이 진행되었는데, 예를 들어 AI가 심장 초음파 판독에서 인간에 비해 열등하지 않다는 연구 결과가 있다.^[51] 또한, 응급 상황에서 AI가 인간 의사보다 심장 마비를 더 잘 진단하여 불필요한 검사를 줄이고 진단 누락 사례를 감소시킬 수 있다는 연구도 있다.^[52]

심혈관 조직 공학 및 오가노이드 연구 분야에서도 AI의 활용이 증가하고 있다. AI는 현미경 이미지를 분석하고 전기 생리학적 판독 값을 통합하는 데 사용된다.^[53]

8. 2. 피부과

의료 영상(X선, 사진 등)은 피부과에서 흔히 사용되는 도구이며^[54], 딥 러닝 기술의 발전은 디지털 이미지 처리와 밀접하게 연관되어 있다. 따라서 피부과 분야와 딥 러닝 기술 사이에는 자연스러운 연관성이 존재한다. 머신 러닝은 이러한 의료 영상을 분석하여 더 정확한 진단을 내릴 잠재력을 가지고 있다.^[55]

구체적인 연구 사례로, Han 연구팀은 얼굴 사진을 통해 각질 세포 피부암을 감지하는 성과를 보였고^[56], Esteva 연구팀은 병변 이미지만으로 피부과 전문의 수준으로 피부암을 분류하는 기술을 선보였다.^[57] 또한 Noyan 연구팀은 현미경 잔크 검사 이미지 분석을 통해 피부 세포를 94%의 정확도로 식별하는 합성곱 신경망을 개발했다.^[58]

그러나 이러한 기술 개발 과정에서 피부색에 따른 데이터 불균형 문제나 비백인 피부톤 환자에 대한 차별 가능성 등 윤리적 우려가 충분히 고려되지 않았다는 지적도 있다.^[59]

일부 연구에서는 인공지능 알고리즘이 피부과 전문의보다 암을 더 효과적으로 식별한다고 주장하기도 했다.^[60] 하지만 2021년에 발표된 한 검토 논문에 따르면, 피부암 분류를 위해 개발된 AI 알고리즘의 성능을 분석한 대다수의 연구가 외부 데이터셋을 이용한 검증을 거치지 않은 것으로 나타났다.^[61] AI 알고리즘을 개발한 곳과 다른 병원, 지역, 또는 인구 집단에서 테스트를 진행한 연구는 단 4건에 불과했으며, 이 연구들에서는 모두 피부과 전문의의 진단 능력과 AI 알고리즘의 성능이 비슷한 수준으로 나타났다. 또한, 실제 임상 진료 환경에서 AI를 평가한 연구는 단 한 건^[62]이었는데, 이 연구에서는 피부과 전문의가 AI 알고리즘보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였다. 다른 연구들은 대부분 웹 애플리케이션이나 온라인 설문조사를 통해 상호작용하거나, 맥락 정보 없이 병변 이미지만으로 평가했다. 또한 AI의 우수한 성능을 주장하는 많은 연구들이 분석 과정에서 수련의와 전문의를 구분하지 않는 문제점도 지적되었다.^[61]

한편, 인공지능은 턱교정 수술이나 구순구개열 치료 후의 결과를 얼굴 매력도나 외모 나이와 관련지어 자동으로 평가하는 데에도 활용될 가능성이 제기되었다.^[63]^[64]

8. 3. 소화기내과

인공 지능은 소화기내과 분야의 다양한 측면에서 역할을 할 수 있다. 내시경 검사, 예를 들어 위식도십이지장 내시경 검사 (EGD) 및 대장 내시경 검사는 비정상 조직을 신속하게 감지하는 것이 중요하다. 이러한 내시경 시술에 AI를 활용하면, 의료진은 질병을 더 빠르게 식별하고, 심각성을 판단하며, 이전에는 보기 어려웠던 사각지대까지 시각화할 수 있다. 초기 위암을 AI로 감지하는 시스템에 대한 초기 연구에서는 전문가 수준의 내시경 의사와 비슷한 민감도 및 특이도를 보여주었다.^[65]

또한 AI는 궤양성 대장염 환자를 치료하는 의사가 환자의 미세한 질병 활동을 감지하고 재발 시기를 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 디지털화된 장 조직 샘플(생검)을 분석하는 AI 기반 도구가 개발되었다. 이 도구는 대장염이 관해 상태인 샘플과 활성 질병 상태인 샘플을 80%의 정확도로 구별할 수 있었으며, 동일한 정확도로 재발 위험을 예측했다. 미세한 질병 활동을 이용하여 질병 재발을 성공적으로 예측하는 이러한 능력은 병리학 전문의의 진단 정확도와 유사한 수준이다.^[66]^[67]

8. 4. 산부인과

인공 지능은 질병 예측, 예방, 진단 및 환자 모니터링을 돕기 위해 방대한 양의 데이터를 활용한다. 산부인과 분야에서 인공 지능은 자기 공명 영상, 초음파, 태아 심박동 감시법에 활용된다. AI는 다양한 산부인과 진단 문제 해결에 기여한다.^[68]

8. 5. 감염병

인공지능`(AI)`은 감염병 의학의 실험실 및 임상 분야 모두에서 잠재력을 보여주었다.^[69] 코로나19 범유행 동안 인공지능은 조기 발견, 바이러스 확산 추적, 바이러스 행동 분석 등에 사용되었다.^[70] 그러나 팬데믹 기간 동안 인공지능이 직접 임상 실습에 사용된 사례는 많지 않았다.^[71]

감염병과 관련된 인공지능의 다른 응용 분야는 다음과 같다.

서포트 벡터 머신을 이용한 항생제 내성 식별
혈액 도말 표본의 기계 학습 분석을 통한 말라리아 탐지
항원 검출 기반의 라임병 현장 검사 개선

또한, 인공지능은 수막염, 패혈증, 결핵의 진단을 개선하고 B형 간염 및 C형 간염 환자의 치료 합병증을 예측하는 데에도 연구되었다.^[69]

8. 6. 근골격계

AI는 의사들이 놓치기 쉬운 무릎 통증의 원인을 찾아내는 데 활용되고 있다. 이러한 통증은 특히 흑인 환자들에게 더 큰 영향을 미치는 경향이 있다.^[72] 사회적으로 소외된 인구 집단은 더 심한 수준의 통증을 경험하는 경우가 많다. 이러한 차이는 의사가 의료 영상을 사용하여 골관절염과 같은 질병의 객관적인 심각도를 확인한 후에도 여전히 나타난다. 이는 소외된 환자들이 겪는 통증이 무릎 자체의 문제 외에 스트레스와 같은 다른 요인에서 비롯될 수 있음을 시사한다.

연구자들은 기계 학습 알고리즘을 활용한 연구를 통해, 기존의 표준적인 방사선 검사로는 발견하기 어려운 객관적인 특징들이 존재하며, 이것이 무릎 통증으로 고통받는 소외 집단의 진단과 관리에 불균형적인 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 이 연구에서는 새로운 알고리즘 측정 방식인 ALG-P가 이러한 문제를 해결하고, 소외된 환자들이 적절한 치료를 받을 기회를 넓힐 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 제안했다.^[73]

8. 7. 신경과

인공지능(AI) 기술은 알츠하이머병의 진단 및 예후 예측 연구에 활용되고 있다. 진단을 위해 구조적 MRI 입력을 기반으로 하는 기계 학습 모델이 개발되었다.^[74] 이러한 모델의 입력 데이터는 주로 알츠하이머병 신경 영상 연구(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, ADNI)와 같은 데이터베이스에서 얻는다.^[75] 연구자들은 조기 진단의 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망(CNN)을 활용하는 모델을 개발했다.^[76] 딥 러닝의 한 형태인 생성적 적대 신경망(GAN) 역시 알츠하이머병 진단에서 좋은 성과를 보였다.^[77]

또한, 알츠하이머병 환자의 예후를 예측하는 도구로 기계 학습 모델을 개발하려는 노력이 이루어지고 있다. 연구자들은 생성 모델을 통해 환자 결과를 예측하는 것을 훈련 및 검증 세트를 합성하는 방법으로 제안했다.^[78] 이렇게 생성된 환자 예측 데이터는 향후 모델 개발 시 현재 공개된 데이터베이스보다 더 큰 규모의 훈련 데이터 세트를 제공하는 데 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

8. 8. 종양

AI는 암 진단, 위험 계층화, 종양의 분자 특성 분석 및 암 약물 발견 분야에서 활용 가능성을 확인하기 위해 연구되어 왔다. 특히 종양학 분야에서는 각 환자의 개별적인 유전적, 분자적, 종양 기반 특성을 바탕으로 가장 적합한 치료 계획을 정확히 예측하는 것이 중요한 과제인데, AI가 이를 해결할 도구로 개발되고 있다.^[79] AI는 영상 연구 자료나 병리학 슬라이드를 판독하여 암을 진단하는 데 시도되고 있다.^[80]

2020년 1월, 구글 딥마인드는 유방암 검진 스캔 분석에서 인간 전문가보다 뛰어난 성능을 보인 알고리즘을 발표했다.^[81]^[82] 하지만 트레버 헤이스티, 조엘 피노, 로버트 티브시라니 등 여러 연구자들은 딥마인드가 네이처에 발표한 해당 연구가 방법론과 코드에 대한 주요 세부 정보를 누락하여 "실질적으로 과학적 가치를 훼손"했으며, 이로 인해 과학계가 연구 결과를 검증할 수 없게 되었다고 비판하는 반박문을 발표했다.^[83] MIT 테크놀로지 리뷰의 벤자민 하이베-케인스는 딥마인드의 연구를 과학적 성과라기보다는 "광고"에 가깝다고 평가하기도 했다.^[84]

한편, 2020년 7월에는 피츠버그 대학교에서 개발한 AI 알고리즘이 전립선암 선별 검사에서 98%의 민감도와 97%의 특이도를 보여, 당시까지 보고된 연구 중 가장 높은 정확도를 달성했다는 결과가 발표되었다.^[85]^[86] 또한 2023년에는 CT 스캔 기반의 방사선학적 분류를 통해 후복막 육종의 공격성을 AI가 82%의 정확도로 등급을 매겼다는 연구 결과가 보고되었는데, 이는 생검의 실험실 분석 정확도인 44%와 비교되는 수치이다.^[87]^[88]

8. 9. 안과

인공 지능 기술은 안구 질환 검진과 실명 예방에 도움을 주는 데 사용되고 있다.^[89] 2018년 미국 식품의약국(FDA)은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 특정 유형의 안구 질환인 당뇨병성 망막증을 진단하는 최초의 의료 기기 마케팅을 승인했다.^[90] 게다가 인공 지능 기술은 탐지 시간을 줄일 수 있어 "진단율"을 더욱 향상시키는 데 사용될 수 있다.^[91]

8. 10. 병리

세포 및 조직의 병리학적 분석은 많은 질병 진단에서 중요한 기준으로 여겨진다. 디지털 병리학은 현미경 슬라이드를 스캔하여 디지털 방식으로 분석하는 방법으로, 인공지능(AI) 기술의 발전에 힘입어 더욱 발전하고 있다. AI 기반 병리 도구는 유방암, B형 간염, 위암, 대장암 등 다양한 질병 진단을 돕기 위해 개발되었다. 또한 AI는 유전자 돌연변이나 질병의 예후를 예측하는 데에도 활용된다.^[65]

AI는 대장암이나 유방암 검진처럼 대규모 선별 검사 샘플 중 비교적 단순한 병리학적 분석에 특히 유용하다. 이를 통해 병리학자의 업무 부담을 줄이고 검사 처리 속도를 높일 수 있다.^[93] 여러 딥러닝 및 인공 신경망 모델은 인간 병리학자와 비슷한 수준의 진단 정확도를 보여주었으며,^[93] 림프절 전이성 유방암 진단 연구에서는 딥러닝 프로그램의 도움을 받은 병리학자의 진단 정확도가 병리학자 단독 또는 AI 단독 진단보다 더 높게 나타났다.^[94]

디지털 병리학 도입으로 한 대학 센터에서 5년간 1200만달러 이상을 절약할 수 있을 것으로 예측되기도 하지만,^[95] AI 도입으로 인한 구체적인 비용 절감 효과는 아직 폭넓게 연구되지 않았다. 증강 현실(AR)이나 가상 현실(VR) 기술을 활용하면 병리 샘플에서 주의 깊게 봐야 할 부분을 강조하여 병리학자에게 실시간으로 보여줄 수 있다. 이는 검토 효율성을 높여 AI 기반 병리학의 확산에 기여할 수 있다.^[93]

AI는 인간의 눈으로는 식별하기 어려운 미세한 조직학적 특징까지 발견할 잠재력을 가지고 있으며,^[93] 유전자형 및 표현형 데이터를 종합하여 전이성 암의 원발 부위를 더 정확하게 찾아내는 능력을 보여주었다.^[96] 하지만 AI 기반 병리 도구의 광범위한 도입에는 넘어야 할 과제도 있다. 특히, 병리학자와 환자에게 AI가 실제로 얼마나 유용한지를 검증하기 위한 전향적, 무작위, 다기관 대조 임상 시험이 부족하다는 점이 주요 장벽으로 지적된다. 이는 향후 AI 의료 연구에서 중요한 과제로 남아있다.^[93]

8. 11. 1차 진료

1차 진료는 인공지능 기술의 주요 개발 분야가 되었다.^[97]^[98] 1차 진료 분야의 인공지능은 의사 결정 지원, 예측 모델링 및 비즈니스 분석에 사용되어 왔다.^[99] 의사가 실제 진료에 사용할 때 임상 효능에 대해 전향적으로 평가된 인공지능 의사 결정 지원 시스템의 사례는 아직 많지 않다. 그러나 이러한 시스템의 사용이 의사의 치료 선택에 긍정적인 영향을 미친 사례가 보고되고 있다.^[100]

8. 12. 정신과

정신의학 분야에서 인공지능(AI) 적용은 아직 개념 증명 단계에 머물러 있다.^[101] 하지만 진단 및 치료 결과 예측 모델링,^[102] 챗봇, 그리고 인간 행동을 모방하며 불안 및 우울증 연구에 활용되는 대화형 에이전트 등에서 활용 가능성에 대한 증거가 빠르게 늘어나고 있다.^[103]

그러나 여러 문제점도 지적된다. 대표적으로 2017년 페이스북이 구현한 자살 충동 선별 기능처럼, 많은 애플리케이션이 사기업 주도로 개발 및 제안된다는 점이다.^[104] 이러한 의료 시스템 외부의 AI 활용은 다양한 전문적, 윤리적, 규제적 문제를 야기할 수 있다.^[105]

또한, AI 모델 자체의 타당성과 해석 가능성 문제도 존재한다. 훈련 데이터 세트가 작을 경우, 데이터에 내재된 편향이 모델에 그대로 학습되어 일반화 가능성과 안정성을 저해할 수 있다. 이는 특히 표본에서 충분히 대표되지 못한 소수 집단에 대한 차별로 이어질 위험이 있다.^[106]

실제로 2023년, 미국 전미 섭식 장애 협회(National Eating Disorders Association)는 기존의 인간 헬프라인 직원을 챗봇으로 대체했으나, 챗봇이 사용자들에게 유해한 조언을 제공한다는 보고가 잇따르자 결국 해당 챗봇 운영을 중단해야 했다.^[107]^[108]^[109]

8. 13. 방사선과

인공지능(AI)은 컴퓨터 단층 촬영술(CT) 및 자기 공명(MR) 영상을 통해 질병을 감지하고 진단하기 위해 방사선학 분야에서 연구되고 있다.^[110] 이는 방사선 전문의 수가 부족하거나 영상 데이터가 너무 복잡하여 사람이 효율적으로 판독하기 어려운 경우에 특히 유용할 수 있다.^[111]

여러 딥러닝 모델이 의료 영상 촬영을 통해 질병을 식별하는 데 있어 의료 전문가와 비슷한 수준의 정확도를 보인다는 연구 결과가 있지만, 이러한 연구 중 외부 검증을 거친 경우는 드물다.^[112]

AI는 영상 판독 외에도 방사선 전문의에게 다양한 이점을 제공한다. 영상의 노이즈를 줄이고, 더 적은 방사선량으로 고품질 영상을 생성하며, MR 영상 품질을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.^[113] 또한 영상 품질을 자동으로 평가하는 기능도 제공한다.^[114]

핵의학 분야에서도 AI 활용 연구가 진행 중이며, 영상 재구성, 해부학적 위치 표시, 더 적은 방사선량으로 영상 검사를 가능하게 하는 데 초점을 맞추고 있다.^[115] 현재 방사선학 분야에서 지도 학습 기반 AI 영상 분석에는 주로 합성곱 신경망 기반 분석과 라디오믹스 활용이라는 두 가지 기술이 사용된다.^[111]

AI는 유방 촬영술 분석에도 활용되어 유방암 검출률을 높이고^[116] 방사선 전문의의 판독 부담을 줄이는 데 기여할 수 있다.

8. 14. 약학

2020년 1월 30일, 영국의 스타트업인 엑사이언티아(Exscientia)는 세계 최초로 인공지능을 이용해 개발한 신약을 임상시험한다고 밝혔다. 인공지능이 분자를 합성해 치료 효과를 검증하여, 일반적인 신약 화합물 후보군의 5분의 1 수준인 350개 화합물만 직접 제조하여 테스트할 수 있었다. 이를 통해 수조 원에 달하는 개발 비용을 절약하고, 평균 4.5년이 걸리던 개발 기간을 12개월로 단축하는 성과를 거두었다.^[166] 이 과정에서는 능동학습 알고리즘이 사용되었다.

자연어 처리 기술의 발전은 의학 문헌에서 약물 상호 작용을 식별하는 알고리즘 개발로 이어졌다.^[33]^[34]^[35]^[36] 여러 약물을 동시에 복용하는 경우 약물 상호 작용의 위험이 발생하며, 복용하는 약물의 수가 많을수록 그 위험은 더욱 커진다.^[37] 이러한 문제를 해결하기 위해, 기계 학습 알고리즘이 의학 문헌에서 상호 작용하는 약물과 그 영향을 자동으로 추출하도록 개발되었다. 2013년에는 마드리드 카를로스 3세 대학교 연구팀이 약물 상호 작용 관련 문헌 모음을 구축하여 관련 알고리즘의 성능을 표준화된 방식으로 시험할 수 있는 'DDIExtraction Challenge'를 개최했다.^[38] 참가자들은 주어진 텍스트에서 상호 작용하는 약물과 그 특성을 정확히 찾아내는 능력을 평가받았다.^[39] 연구자들은 이 문헌 모음을 활용하여 알고리즘의 효과를 측정하는 기준을 표준화하고 있다.^[33]^[34]^[36]

다른 접근 방식으로는 사용자 생성 콘텐츠, 특히 전자 건강 기록이나 이상 반응 보고서에서 나타나는 패턴을 분석하여 약물 상호 작용을 식별하는 알고리즘이 있다.^[34]^[35] FDA 부작용 보고 시스템(FAERS)이나 세계보건기구(WHO)의 VigiBase와 같은 시스템은 의사들이 약물에 대한 잠재적 부작용을 보고할 수 있도록 지원한다. 이러한 보고서 데이터를 분석하고 약물 상호 작용을 암시하는 패턴을 탐지하기 위해 딥 러닝 알고리즘이 개발되어 활용되고 있다.^[40]

9. 산업

전자 건강 기록(EHR)은 의료 산업의 디지털화와 정보 확산에 중요한 역할을 한다. 현재 약 80%의 의료 기관에서 EHR을 사용하고 있으며, 인공지능을 활용하여 기록을 해석하고 의사에게 새로운 정보를 제공하려는 시도가 이루어지고 있다.^[28] 자연어 처리(NLP) 기술은 유사한 의학 용어(예: '심장 마비'와 심근 경색)를 연결하여 용어 차이를 줄이고 간결한 보고서를 만드는 데 사용되며, 이를 통해 더 큰 데이터 세트 분석을 가능하게 한다.^[28] 또한 NLP는 의사 기록에서 반복되는 문구를 식별하고 관련 정보만 남겨 가독성을 높이는 데도 활용된다.^[28] 다른 응용 분야로는 개념 처리 기술을 사용하여 환자 정보를 분석하고 유사 사례를 제시하여 의사의 진료를 돕는 것이 있다.^[29]

EHR 내용을 분석하는 것 외에도, 개별 환자의 기록, 이전 정보, 가족력 등을 바탕으로 질병 위험을 예측하는 AI 알고리즘도 개발되고 있다.^[30] 예를 들어, 규칙 기반 시스템은 대량의 데이터를 분석하여 특정 관찰과 진단을 연결하는 규칙을 생성하고, 이를 통해 새로운 환자의 질병 발생 가능성을 예측한다.^[31] 이러한 알고리즘은 방대한 데이터를 기반으로 환자 정보를 평가하여 의사가 놓칠 수 있는 문제를 발견하고 시간을 절약하는 데 도움을 줄 수 있다.^[30] Centerstone 연구소의 연구에 따르면, EHR 데이터의 예측 모델링은 개별화된 치료 반응 예측에서 70~72%의 정확도를 보였다.^[32] 온라인 건강 기록의 양이 5년마다 두 배로 증가하는 상황에서^[30], AI는 의사가 이 방대한 데이터를 효과적으로 활용하여 환자를 치료하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.^[30]

대형 헬스케어 기업 간의 합병 추세는 더 많은 헬스 데이터에 대한 접근성을 높이고 있으며, 이는 인공지능 알고리즘 구현을 위한 기반을 마련하고 있다. 헬스케어 분야에서 인공지능 구현에 대한 산업의 주요 관심사는 임상 의사 결정 지원 시스템 개발에 집중되어 있다. 데이터 축적이 늘어남에 따라, 머신러닝 알고리즘은 더욱 발전하여 정확한 정보와 해결책을 제공할 수 있게 된다.^[110] 많은 기업들이 빅데이터를 헬스케어 산업에 통합할 가능성을 모색하며 "데이터 평가, 저장, 관리 및 분석 기술" 분야에서 시장 기회를 찾고 있다.^[117]

다음은 헬스케어 분야에서 인공지능 알고리즘 개발에 기여하고 있는 주요 기업들의 활동 예시이다.

기업	주요 활동
IBM	왓슨 종양학 개발 (메모리얼 슬론 케터링 암센터, 클리블랜드 클리닉 협력), 만성 질환 관리 AI 응용 (CVS 헬스 협력), 신약 개발 위한 과학 논문 분석 (존슨앤존슨 협력), Health Empowerment by Analytics, Learning and Semantics (HEALS) 공동 프로젝트 (렌셀러 폴리테크닉 대학교 협력)
마이크로소프트	하노버 프로젝트 (환자 맞춤형 암 약물 치료 예측, 오리건 헬스 & 사이언스 대학교 나이트 암 연구소 협력), 종양 진행 관련 의료 영상 분석, 프로그래밍 가능한 세포 개발^[118]
구글	딥마인드 플랫폼 활용 (모바일 앱 데이터 기반 특정 건강 위험 감지 - 영국 국민 보건 서비스(NHS) 협력), 의료 영상 분석 통한 암 조직 감지 컴퓨터 비전 알고리즘 개발 (NHS 협력)
텐센트	AI 의료 혁신 시스템 (AIMIS) (AI 기반 진단 의료 영상 서비스), 위챗 인텔리전트 헬스케어, 텐센트 닥터워크 등 다양한 의료 시스템 및 서비스 운영
인텔 캐피탈	루미아타(Lumiata) 투자 (위험 환자 식별 및 치료 옵션 개발 AI 스타트업)^[119]

뉴럴링크(Neuralink)는 뇌의 수천 개 신경 경로와 정교하게 연결되는 차세대 신경보조기기(neuroprosthetics)를 개발했다.^[110] 이 기술은 정밀 수술 로봇을 사용하여 약 25센트 동전 크기의 칩을 두개골 일부에 이식하는 방식으로, 신경 질환 치료 등에 기여할 것으로 기대된다.^[110]

디지털 컨설턴트 앱은 인공지능을 사용하여 개인의 병력과 일반 의학 지식을 바탕으로 의료 상담을 제공한다. 사용자가 증상을 보고하면 앱은 음성 인식을 통해 질병 데이터베이스와 비교하고, 사용자의 병력을 고려하여 권장 조치를 제안한다.

아이플라이텍(IFlytek)은 인공지능 기술을 통합한 서비스 로봇 "샤오 만"(Xiao Man)을 출시하여 등록된 고객을 식별하고 개인 맞춤형 의료 권장 사항을 제공한다. 또한 의료 영상 분야에서도 활동하고 있다. 유사한 의료용 서비스 로봇은 UBTECH("Cruzr") 및 소프트뱅크(Softbank) 로보틱스("Pepper")와 같은 회사에서도 개발되고 있다.

인도의 스타트업 Haptik은 코로나바이러스 관련 질문에 답하는 WhatsApp 챗봇을 개발했다. 마찬가지로, 의료 기술(medtech) 스타트업 Infermedica는 소프트웨어 플랫폼 ChatBot과 협력하여 COVID-19 위험 평가 챗봇을 출시했다.^[120]

인공지능 시장이 확장됨에 따라, 애플, 구글, 아마존, 바이두와 같은 대형 기술 회사들은 자체 연구 부서 운영과 더불어 소규모 AI 기반 회사를 인수하는 데 투자하고 있다.^[117] 많은 자동차 제조업체들도 차량 내 머신러닝 기반 헬스케어 기술 도입을 시작했다.^[117] BMW, 제너럴 일렉트릭(GE), 테슬라(Tesla), 토요타, 볼보 등은 운전자의 활력 징후를 학습하여 운전자의 각성 상태, 도로 주시 여부, 약물 영향 여부 등을 모니터링하는 연구를 진행하고 있다.^[117]

10. 개발도상국으로의 의료 확대

인공 지능(AI)은 의사 접근성이 낮은 개발도상국에서 더 많은 사람들이 정확한 진단을 받을 수 있도록 돕고 있다. 스페이스X나 라즈베리 파이 재단과 같은 기술 기업들의 노력 덕분에 개발도상국에서도 컴퓨터와 인터넷 접근성이 향상되었다.^[121] 이를 기반으로 인터넷을 통해 제공되는 AI 서비스와 발전된 머신러닝 알고리즘은 과거에는 발견하기 어려웠던 생명을 위협하는 질병까지 진단할 수 있게 해준다.^[121]

자원이 부족한 개발도상국에서 AI를 활용하면, 의료 서비스를 외부 자원에 의존할 필요성을 줄이고 환자 관리를 개선하는 효과를 가져올 수 있다. AI는 의료 서비스가 부족한 지역의 환자를 진단할 뿐만 아니라, 환자 데이터를 분석하여 최적의 치료법을 찾아냄으로써 더 나은 의료 경험을 제공한다.^[122] 또한, AI는 치료 과정을 지속적으로 평가하고 환자 개개인에게 맞는 방식으로 치료 계획을 조정할 수 있다. 이는 개발도상국에서는 찾아보기 힘든 수준의 개인 맞춤형 치료를 가능하게 한다.^[122]

11. 규제

의료 분야에서 인공지능(AI)의 활용은 환자 결과 개선 가능성을 보여주지만, 동시에 새로운 유형의 위험을 발생시킬 수 있다. 알고리즘 편향, 소생 거부 관련 문제, 기타 기계 윤리 문제 등이 대표적이다. 또한, AI는 정보에 입각한 동의를 받을 권리나 의료 데이터 보호와 같은 환자의 기본적인 권리를 침해할 우려도 있다.^[123] 이러한 문제들은 AI의 임상적 사용에 대한 규제의 필요성을 제기한다.

AI 연구가 규제 승인을 받기 위해서는 그 과정과 결과가 완전하고 투명하게 보고되어야 한다. 이를 위해 연구 단계별로 국제적 합의에 기반한 보고 가이드라인(TRIPOD+AI,^[124] DECIDE-AI,^[125] CONSORT-AI^[126])이 개발되어, 연구자들이 준수해야 할 주요 보고 항목들을 제시하고 있다.

현재 환자 데이터 수집과 관련해서는 기존의 규정들이 적용되고 있다. 미국의 경우 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)가 환자 기록의 의료 데이터를 보호하며, 유럽 연합(EU)에서는 GDPR(General Data Protection Regulation)이 EU 내 환자들의 의료 데이터 수집 및 사용에 대한 동의 요건을 명시하고 있다.^[127]

각국 정부 차원에서도 AI 규제 및 연구 개발에 대한 논의가 진행 중이다. 예를 들어, 2016년 5월 미국 백악관은 AI 관련 워크숍을 개최하고 국가 과학 기술 위원회(NSTC) 산하에 기계 학습 및 인공 지능 소위원회를 구성할 계획을 발표했다. 같은 해 10월, 이 소위원회는 연방 정부가 지원하는 AI 연구 개발의 우선순위를 담은 '국가 인공 지능 연구 개발 전략 계획'을 발표했으며, 이 보고서에는 건강 정보 기술 분야의 전략적 연구 개발 계획이 개발 단계에 있다고 언급되었다.

한편, 대형 언어 모델(LLM)이 정확한 정보와 함께 잘못된 건강 정보를 제공하여 공중 보건에 혼란을 야기할 수 있다는 우려도 제기된다. 이는 AI를 통한 건강 정보 제공에 대한 명확한 정책과 사용자 지침 마련의 필요성을 시사한다.^[128]

12. 윤리적 문제

의료 분야에서 인공지능(AI)의 활용이 확대되면서 다양한 윤리적 문제들이 중요한 쟁점으로 부상하고 있다. AI 시스템은 방대한 양의 환자 데이터를 학습하고 분석하여 진단, 치료, 질병 예측 등에 기여할 잠재력을 가지고 있지만, 이 과정에서 여러 윤리적 고려사항이 요구된다.

주요 윤리적 문제 중 하나는 데이터 프라이버시 침해 가능성이다. 전자 건강 기록(EHR)과 같은 민감한 개인 건강 정보가 대규모로 수집되고 AI 분석에 활용되면서, 정보 유출, 오용, 또는 환자의 동의 없는 2차 활용 등에 대한 우려가 제기된다. 이는 환자의 기본적인 프라이버시 권리와 직결되는 문제로^[134], 미국의 HIPAA나 유럽 연합의 GDPR과 같은 법적 규제는 이러한 위험을 관리하고 환자의 정보를 보호하기 위한 중요한 장치이다.^[134]^[135]

또 다른 중요한 문제는 알고리즘 편향이다. AI는 학습 데이터에 존재하는 편향을 그대로 학습하거나 심지어 증폭시킬 수 있다.^[142] 만약 특정 인종, 성별, 사회경제적 배경을 가진 집단의 데이터가 부족하거나 왜곡되어 있다면, AI의 예측이나 판단은 해당 집단에게 불리하게 작용하여 기존의 의료 불평등을 더욱 심화시킬 위험이 있다.^[145] 예를 들어, 과거 의료 이용 기록이나 비용 데이터를 기반으로 미래의 건강 필요성을 예측하는 알고리즘은 특정 소수 집단에게 필요한 의료 서비스를 과소평가하는 결과를 낳을 수 있다.^[147] 이러한 편향 문제를 해결하고 AI 기술의 혜택이 공정하게 분배되도록 하는 것은 의료 AI 개발과 적용에 있어 핵심적인 과제이다.

12. 1. 데이터 수집

전자 건강 기록(EHR)은 의료 산업의 디지털화와 정보 확산에 중요한 역할을 한다. 현재 약 80%의 의료 기관에서 EHR을 사용하고 있으며, 일부에서는 인공지능(AI)을 활용하여 기록을 해석하고 의사에게 새로운 정보를 제공할 것으로 기대된다.^[28]

AI의 한 가지 응용 분야는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 유사한 의학 용어를 일치시켜 용어 간의 차이를 줄이고 더 간결한 보고서를 작성하는 것이다.^[28] 예를 들어, '심장 마비'와 심근 경색은 같은 의미이지만, 의사들은 개인적인 선호도에 따라 특정 용어를 더 자주 사용할 수 있다.^[28] NLP 알고리즘은 이러한 차이를 통합하여 더 큰 데이터 세트를 분석할 수 있게 한다.^[28] 또한 NLP는 의사 기록에서 반복으로 인해 중복되는 구문을 식별하고, 관련 정보를 유지하면서 가독성을 높이는 데 사용될 수 있다.^[28] 다른 응용 분야로는 개념 처리 기술을 사용하여 현재 환자에 대해 의사가 입력한 정보를 분석하고, 유사한 사례를 제시하여 의사가 모든 관련 세부 사항을 포함하도록 돕는 것이 있다.^[29]

EHR 내용 편집 외에도, 개별 환자의 기록을 평가하고 이전 정보와 가족력을 바탕으로 질병의 위험을 예측하는 AI 알고리즘이 개발되었다.^[30] 흔히 사용되는 알고리즘 중 하나는 인간이 순서도를 사용하는 방식과 유사하게 결정을 내리는 규칙 기반 시스템이다.^[31] 이 시스템은 방대한 양의 데이터를 수집하고 특정 관찰 결과를 진단과 연결하는 일련의 규칙을 생성한다.^[31] 이를 통해 알고리즘은 새로운 환자의 데이터를 수집하여 특정 상태나 질병이 발생할 가능성을 예측할 수 있다.^[31] 알고리즘은 집단 데이터를 기반으로 환자의 정보를 평가할 수 있으므로, 의사의 주의가 필요한 미해결 문제를 찾아내어 시간을 절약하는 데 도움을 줄 수 있다.^[30] Centerstone 연구소에서 수행된 한 연구에 따르면, EHR 데이터의 예측 모델링은 개별화된 치료 반응 예측에서 70~72%의 정확도를 달성했다.^[32] 이러한 방법은 온라인 건강 기록의 양이 5년마다 두 배로 증가하는 현실에서 더욱 유용하다.^[30] 의사가 이 모든 데이터를 수동으로 처리하기는 어렵기 때문에, AI는 이 데이터를 활용하여 의사의 환자 치료를 지원할 수 있다.^[30]

대규모 데이터 수집 및 활용은 환자 개인 정보 보호 및 윤리적 문제와 밀접하게 연관된다. 이에 따라 각국에서는 관련 규제를 마련하고 있다. 2021년 1월, 미국 식품의약국(FDA)은 인공 지능(AI)/기계 학습(ML) 기반 의료 기기 소프트웨어(SaMD) 액션 플랜을 발표했다.^[130] 이 계획은 AI를 포함하는 의료 기기 소프트웨어 규제에 대한 FDA의 향후 방향을 제시하며, 주요 내용으로는 ▲AI/ML 기반 SaMD를 위한 맞춤형 규제 프레임워크 ▲우수 머신 러닝 실습(GMLP) ▲사용자 투명성을 통합한 환자 중심 접근 방식 ▲알고리즘 편향 및 견고성 관련 규제 과학 방법 ▲실제 성능(RWP)의 5가지가 있다. 이는 FDA가 2019년에 발표한 토론 자료에 대한 이해 관계자들의 피드백을 반영한 것이다.^[130]

미국 보건복지부 산하 시민권 사무소(OCR)는 의료 분야에서 AI의 윤리적 사용에 대한 지침을 발표했다. 이 지침은 자율성 존중, 이익, 무해성, 정의라는 4가지 핵심 윤리 원칙 준수를 명시한다. 자율성 존중은 개인이 자신의 데이터와 결정에 대한 통제권을 가져야 함을 의미한다. 이익은 AI가 진료의 질 개선, 건강 불균형 해소 등 긍정적인 방향으로 사용되어야 함을 요구한다. 무해성은 AI 결정에서 차별을 피하는 등 해를 끼치지 않아야 함을 의미한다. 정의는 AI가 인종, 성별, 소득 수준 등에 관계없이 공정한 기준에 따라 사용되어야 함을 강조한다. OCR은 또한 "HHS AI 전략 구현"을 위해 최고 인공 지능 책임자(OCAIO)를 임명했다.^[131] OCR은 개인 건강 정보의 프라이버시 보호를 위한 규칙과 규정도 발표했는데, 이는 의료 서비스 제공자가 AI 사용 시 특정 개인 정보 보호 규칙을 준수하고, AI 사용 방식을 기록하며, 시스템의 안전성을 보장하도록 요구한다. 전반적으로 미국은 의료 분야 AI와 관련된 개인 정보 보호 및 윤리적 문제를 해결하기 위한 조치를 취하고 있다.^[132]

AI 관련 데이터 프라이버시 규정을 마련한 국가는 미국뿐만이 아니다. 다른 국가들도 데이터 보호 규정을 시행했으며, 특히 기업의 사생활 침해 문제와 관련하여 규제를 강화하고 있다. 덴마크에서는 데이터 윤리 전문가 그룹이 '국민을 위한 데이터' 권고안을 채택했다. 이 권고안은 데이터 처리에 중점을 두고 비즈니스 부문에서 데이터의 책임 있는 사용을 장려하며, AI 편향과 관련하여 평등, 비차별, 인간 존엄성을 강조한다. 특히 인간의 존엄성은 이익보다 우선하며 모든 데이터 처리 과정에서 존중되어야 한다고 명시했다.^[133]

유럽 연합(EU)은 시민의 개인 데이터를 보호하기 위해 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 시행했으며, 이는 의료 분야 AI 사용에도 적용된다. 또한, 유럽 위원회는 공정성과 투명성을 보장하는 알고리즘 사용 등 AI의 윤리적 개발을 위한 지침을 마련했다.^[134] GDPR 시행으로 EU는 데이터 보호 법률을 통해 AI를 규제한 최초의 사례가 되었다. EU는 프라이버시를 기본 인권으로 간주하며, 민간 또는 공공 의료 시설에서 데이터의 무단 사용 및 2차 사용을 방지하고자 한다. 건강 연구 및 결과에 대한 개인 데이터 접근을 간소화함으로써 환자 프라이버시의 권리와 중요성을 확립하려 한다.^[134] 미국에서는 건강 보험 이전 가능성 및 책임에 관한 법률(HIPAA)에 따라 조직이 환자 정보의 프라이버시와 보안을 보호해야 할 의무가 있다. 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터(CMS) 또한 AI 기반 의료 애플리케이션 개발에 대한 지침을 발표했다.^[135]

12. 2. 편향

인공지능은 입력받은 데이터만을 기반으로 결정을 내리므로, 이 데이터가 정확한 환자 인구 통계를 나타내는 것이 중요하다. 병원 환경에서 환자는 예측 알고리즘이 어떻게 생성되거나 조정되는지 완전히 알지 못한다. 따라서 이러한 의료 기관은 소수 집단을 차별하고 최적의 치료 제공보다는 이윤을 우선시하도록 알고리즘을 부당하게 코딩할 수 있다.^[142] 최근 범위 검토에서는 다대다 매핑을 사용하여 인공지능 애플리케이션을 개발할 때 해결하는 데 도움이 될 수 있는 18가지 형평성 문제와 15가지 전략을 확인했다.^[143]

이러한 알고리즘에는 사회 및 의료 불평등을 악화시킬 수 있는 의도치 않은 편향이 있을 수 있다.^[142] 인공지능의 결정은 입력 데이터의 직접적인 반영이므로, 인공지능이 수신하는 데이터는 환자 인구 통계를 정확하게 나타내야 한다. 백인 남성은 의료 데이터 세트에 과도하게 대표되어 있다.^[144] 따라서 소수 집단에 대한 최소한의 환자 데이터를 갖는 것은 인공지능이 다수 인구에 대해 더 정확한 예측을 할 수 있게 하여 소수 인구에 대해 의도치 않게 더 나쁜 의료 결과를 초래할 수 있다.^[145] 소수 집단으로부터 데이터를 수집하는 것 또한 의료 차별로 이어질 수 있다. 예를 들어, HIV는 소수 집단에게 만연한 바이러스이며, HIV 상태는 환자를 차별하는 데 사용될 수 있다.^[144]

표본 선택에서 발생할 수 있는 편향 외에도, 데이터를 수집하는 데 사용되는 다른 임상 시스템 또한 인공지능 기능에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 방사선 시스템과 그 결과(예: 해상도)는 공급자에 따라 다르다. 게다가 방사선 촬영을 위한 환자 자세와 같은 임상의의 작업 관행 또한 데이터에 큰 영향을 미치고 비교를 어렵게 만들 수 있다.^[146] 그러나 이러한 편향은 신중한 구현과 대표적인 데이터의 체계적인 수집을 통해 제거할 수 있다.

"라벨 선택 편향"이라고 불리는 최종적인 편향 원인은 특정 집단에 대한 편향을 내재하는 알고리즘을 훈련하기 위해 프록시 척도를 사용할 때 발생한다. 예를 들어, 널리 사용되는 알고리즘은 의료 비용을 의료 요구 사항의 프록시로 예측하고, 예측을 사용하여 복잡한 건강 요구 사항이 있는 환자를 돕기 위한 자원을 할당했다. 이는 흑인 환자가 백인 환자만큼 건강하지 않더라도 비용이 더 적기 때문에 편향을 유발했다.^[147] "라벨 선택 편향"의 해결책은 실제 목표(알고리즘이 예측하는 것)를 이상적인 목표(연구자가 알고리즘이 예측하기를 원하는 것)에 더 가깝게 일치시키는 것을 목표로 한다. 따라서 이전 예에서 비용을 예측하는 대신 연구자는 훨씬 더 중요한 변수인 의료 요구 사항에 집중한다. 목표를 조정하면 프로그램에 선택되는 흑인 환자 수가 거의 두 배로 증가했다.

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