인공지능은 보건의료분야를 어떻게 발전시킬 수 있는가?(1)

 

AI(인공지능)은 보건의료분야에서 어떤 성과를 낼 수 있을까요?

 2017년 일본 후생노동성은 인공지능를 둘러싸고 있는 현황과 예측을 보고했습니다. 인공지능으로 의료분야에서 중점적으로 추진하는 영역은 다음과 같습니다.  첫번째, 게놈 의료. 두번째, 영상 진단 지원. 세번째, 진단 치료 지원. 네번째, 의약품 개발. 다섯번째, 간호, 치매. 여섯번째, 수술 지원 입니다. 이제 차례로 각 영역의 현황과 미래를 살펴보겠습니다.

 

 게놈이란 생물의 세포 안에 있는 모든 유전 정보, 즉 유전체입니다. 이 정보는 DNA 염기 배열로 기록되어 있고, 그 수는 약 30억 염기쌍이나 됩니다. 이러한 DNA의 데이터를 해석하고 처리하는 것은 수작업으로는 불가능하기 때문에 인공지능의 활용이 필요합니다. 

 사람마다 염기 서열은 다르고 그 변이가 질병의 원인도 되기 때문에 진단에 이용할 수 있습니다. 또한 항암제의 감수성이나 암의 발생에 관계하는 유전자의 변이는 치료 방침의 결정에 이용이 가능하다. 게놈 해석에 의해 효과가 기대되는 환자에게만 투여하면 더욱 효율적인 치료가 가능합니다. 이미 암이나 난치병 분야에서는 유전자 변이에 기반을 둔 진료가 실용화 되고 있습니다. 

 인공지능은 DNA변이를 단시간에 발견할 수 있게 하고, 데이터를 전체적으로 해석해서 질병의 원인 유전자를 발견할 수 있게 합니다. 이것이 새로운 의약품의 개발에 적용되면 개별적인 의료가 가능해질 것으로 기대됩니다. 그리고 질병이 일어날 위험을 정확하게 예측하는 일도 기대됩니다. 

 일본은 기술적으로는 게놈 의료 실현 가능 단계에 있으므로 2020년도까지 인공지능에 의한 일상의 진료에 활용하는 일이 가능할 것으로 보입니다. 이미 미국에서는 진료에서 활용되고 있고, 암 게놈 의료용의 지식을 집약하는 데이터베이스의 개발이 함께 진행되고 있습니다. 

 앞으로는 연구용으로서가 아니라 일상적인 의료로 실시될 게놈 해석의 결과에 대해서도 기조노 데이터베이스에 집약해 나갈 것이 요구됩니다. 또한 데이터의 수집, 해석에 관계되는 기바나이 구축된다면, 집적된 게놈 정보의 데이터를 임상에 활용할 뿐 아니라 적용 외 의약품의 효능 추가나 신약 개발 목표의 탐색 등의 연구개발로 이어질 시스템이 중요해집니다. 

 화상 진단 지원에서는 인공지능이 큰 효과를 효과를 발휘합니다. 인공지능을 사용한 화상 진단 시스템을 개발하는 데는 정확한 진단명이 부여된 학습용 화상이 반드시 필요합니다. 인공지능에게 제시된 데이터가 많을수록 인공지능은 적절한 진단을 내릴 수 있습니다. 이런 기기는 의사 부족을 보완할 수 있습니다. 또 인공지능에 의한 화상 진단 지원을 재확인에 활용하면 질병이나 이상부분을 간과하는 것을 줄일 수 있습니다. 인공지능에 의해 화상의 부적합한 것을 가려내는 작업(스크리닝)을 하면 의사가 화상을 읽기 위한 시간이 대폭 단축되고 정확성이 향상됩니다. 

 인공지능이 이미 활용되고 있는 분야가 피부과 입니다. 피부과는 다른 분야에 비해 질병수가 많아 전문적인 지식이 없으면 정확한 진단이 어려운 분야입니다. 외국에서는 13만장을 학습한 인공지능이 개발되어, 전문의에 버금가는 진단을 하고 있습니다. 화상진단의 진보 단계는 총 4단계로 분류됩니다. 

 첫 단계는 1곳의 단순한 화상인식, 두번째 단계는 복수의 복잡한 화상인식, 세번째 단계는 인간의 능력과 같은 화상진단, 네번째는 인간의 능력을 넘어서는 화상 진단입니다. 

 또한 인공지능과 조합시켜 큰 성과를 낼 수 있는 분야가 캡슐 내시경입니다. 일반적인 내시경에서도 인공지능을 도입할 수 있으면 진단할 때 의사의 부담을 줄이고 오진을 낮출 수 있습니다. 내시경은 일본의 3대 회사, 올림푸스, 후지필름, HOYO가 세계에서 시장 점유율을 크게 확보하고 있습니다. 인공지능을 활용하면 더욱 효과적인 내시경이 개발될 것으로 기대됩니다.