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인공지능은 보건의료분야를 어떻게 발전시킬 수 있는가?(2) 본문
의약품 개발에 있어서 인공지능은 어떤 진보를 이룰 수 있을까요?
일본은 세계에서도 얼마되지 않는 신약 개발 능력을 가진 나라지만 회사의 규모가 서양에 비해서는 작기 때문에 연구 개발에 대한 투자를 늘릴 여력이 적은 것도 사실입니다. 신약 개발은 기초 연구부터 시작해서 임상, 승인 신청, 승인 취득을 거쳐서 상용화되기 까지 오랜 시간이 걸립니다. 그 과정 중에 생각치 못한 독성이나 효과가 생각만큼 나타나지 못해서 개발이 중지되면 회사는 큰 손해를 입게 됩니다.
이러한 위험을 줄이고 효과적으로 개발을 하기 위해 인공지능의 활용이 기대됩니다. 한 추정 계산으로는 인공지능을 활용하면 개발 기간이 4년 단축될 수 있고, 개발비를 업계전체에서 12조원 정도를 줄일 수 있다고 합니다. 의약품 개발의 단계적인 진보는 다음과 같은 과정을 거친다고 볼 수 있습니다.
첫번째 단계, 기초 연구 수준의 정확성 높은 예측.
두번째 단계, 비임상 시험의 유효성, 안전성에 대한 정확성 높은 예측
세번째 단계, 임상 시험의 유효성, 안정성에 대한 정확성 높은 예측
네번째 단계, 시판된 뒤의 유효성, 안정성에 대한 정확성 높은 예측
인공지능은 간호, 치매 분야에서도 활용이 기대가 되고 있습니다. 이미 간호 로봇이 개발되어 현장으로 보급이 이루어 지고 있으나, 현장에서는 다양한 요구가 늘어나고 있어서 그에 대응할 수 없는 경우도 많습니다. 단순히 고령자의 움직임을 보조할 뿐이 아닌 인공지능 기술을 접목시켜서 더욱 도고의 능력을 가진 시스템 도입을 검토할 필요가 있습니다.
예를 들어 나이에 따른 체온, 혈압 등 각 개인의 생체 변화를 인공지능이 파악하여 진단 치료를 기대할 수 있습니다. 또한 방광 안의 소변 양 변화를 알아내는 센서를 갖춤과 동시에 인공지능이 배설 타이밍을 예측하는 시스템이 실용화되고 있습니다. 치매에 대한 인공지능의 역할은 더욱 기대되는 분야입니다.
의료에서 수술은 가장 중요한 영역 중에 하나입니다. 수술을 할 때 의료인들의 정신적, 신체적 부담을 줄이는 것은 커다란 과제가 되었습니다. 인공지능 수술 지원의 단계적인 진보는 다음과 같습니다.
첫번째 단계, 활력 징후 즉 체온, 호흡, 맥박, 혈압 등을 파악 해서 수술 지원.
두번째 단계, 내비게이션 등에 의한 외과 의사의 의사 결정 지원.
세번째 단계, 외과 의사의 감독 아래 비교적 단순한 수술의 일정한 자동화.
네번째 단계, 외과 의사의 감독 아래 복잡한 수술의 일정한 자동화.
어느 분야든 인공지능을 활용하기 위해서는 최대한 많은 데이터가 필요합니다. 그러나 다른 분야와 달리 수술은 인공지능이 이해할 수 있는 데이터로 존재하지 않습니다. 때문에 인공지능이 이해할 수 있는 데이터로 만들어야 합니다. 그러기 위해서는 수술에 쓰이는 여러가지 의료기기를 네트워크로 연결해서 상호 링크 시키는 기술이 있어야 합니다만, 현재는 아직 제대로 갖추어진 시설이 별로 없습니다. 이러한 과제가 인공지능을 수술지원에 활용하기 위해 해결되어야 할 것입니다.
인공지능의 수술지원이 가능해진다면 외과 의료진의 부담은 상당히 줄어들 것 입니다. 의사 결정은 더욱 객관적이고 빠르게 이루어 질 것이며, 수술 중 환자의 급변하는 상태를 예측하는 일도 가능합니다. 특히 마취과 의사의 지원으로도 이루어질 것 입니다.
그렇다면 의료보건분야의 인공지능 도입을 위한 미래의 과제는 무엇일까요?
인공지능의 앞으로 과제에서 중요한 점은 크게 2가지입니다. 바로 데이터와 인재입니다.
한국과 마찬가지로 일본에서는 국민 의료 보험제도가 있어서 인공지능에 활용할 수 있는 데이터가 충분합니다. 그러나 이것을 활용하기 위해서는 세가지 단계를 거쳐야 합니다.
첫째는 만드는 단계입니다. 중요한 점은 막대한 데이터를 명확한 해설이 붙은 기계 학습용 데이터로서 데이터 베이스를 만들어 누구라도 이용할 수 있게 하는 것입니다.
둘째는 연결하는 단계입니다. 예컨데 미래에 매우 세밀한 영상 시스템이 개발되었을 때 내시경으로 얻은 영상과, 내시경으로 채취된 조직의 병리에 관한 정보를 연결시킴으로써 내시경 영상에서 병리학적 악성도를 정확하게 추측할 수 있습니다.
마지막으로 여는 단계입니다. 인공지능을 활용하는 보건의료시스템은 특정 단체, 기업, 연구자에게 독점적으로 이용되는 것이 아니라 관계자라면 누구라도 활용할 수 있는 공개적인 것이 되어야 합니다.
현재 인공지능에 관한 연구 개발은 전 세계적으로 활발하게 이루어지고 있으나 인공지능을 개발하는 인재가 현재나 앞으로 절실하게 필요할 것입니다. 그 중에서도 첨단 IT인재는 더욱 모자를 것입니다. 앞으로의 인공지능 경쟁에서 중요한 부분은 인공지능을 담당할 인재를 어떻게 확보할 것인지가 커다란 과제가 될 것입니다.
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