의료 AI

의료 AI란 인공 지능에 기반한 방법 및 기술을 의료 데이터에 적용하여 의료의 품질과 효율성을 개선하는 것을 말합니다. AI를 통해 컴퓨터는 인간 지능을 모방할 수 있습니다. 의료 AI의 응용 사례로는 영상 및 신호 분석, 패턴 인식, 데이터 사이언스 등이 있습니다. 복잡한 의료 데이터를 이해하는 데 있어 AI의 높은 정확도와 다용성으로 인해 의료 분야에서 AI를 채택하는 비중이 점차 증가하고 있습니다. AI를 사용한 의료기기 개발이 점차 확대되고 있으며, 몇몇 AI 탑재 의료기기는 FDA와 같은 규제 기관의 승인을 받아 시중에서 판매 중입니다.

의료 AI의 실제 적용 예시

AI는 다양한 의료 응용 사례에서 사용됩니다.

• 의료 영상: 딥러닝과 같은 영상 인식 기술은 엑스레이, CT, 초음파, PET/SPECT, MRI 등 의료 영상의 진단 정확도를 높이고 진단 시간을 단축할 수 있습니다.
• EHR(전자의무기록) 데이터 분석: AI 모델은 환자의 의무기록을 검토하여 질병 위험을 추정하고 맞춤형 치료 계획을 추천할 수 있습니다.
• 환자 감시: AI 주도 시스템은 센서 데이터를 분석하여 환자 건강을 실시간으로 감시하고 잠재적인 이상 사례를 의료진에게 알릴 수 있습니다. 활용 사례로는 수술 후 관리, 고령 환자 감시, 원격 진단 등이 있습니다.
• 수술 보조: 로보틱스를 통해 정밀하고 통제된 최소침습수술이 가능합니다.

의료 AI 사용의 이점 및 과제

의료 AI 접근법을 구현하여 다음과 같은 다양한 의료 관련 이점을 누릴 수 있습니다.

• 진단 정확도 및 속도 향상: AI 모델은 엑스레이, MRI, 초음파, CT 등 다양한 방사선 모달리티의 의료 영상을 해석하여 진단에 도움을 줄 수 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 영상 데이터로부터 학습하여 미세한 이상을 검출함으로써 진단 정확도와 속도를 높입니다. 임상 워크플로가 발전함에 따라 의료 AI를 통해 해석 효율성을 높일 수 있습니다.
• 맞춤의학 촉진 및 치료 프로토콜 최적화: AI 모델은 환자의 병력, 유전 정보, 생활 습관 요인 등의 데이터를 검토하여 각 개인에 대한 가장 적합한 치료 계획을 추천할 수 있습니다. 이 접근법을 통해 더욱 효과적이며 환자에게 맞춰진 치료를 제공할 수 있습니다.
• 조기 발견 및 예방 활성화: AI 모델은 대규모 데이터셋의 패턴을 분석하고 특정 질병 위험을 조기에 식별할 수 있습니다. 이 접근법을 통해 예방 조치 또는 조기 치료가 가능해 잠재적으로 질병의 진행을 예방할 수 있습니다.
• 신약 개발 가속화: AI 주도 시스템은 화합물을 선별하고 임상시험 데이터를 분석하여 새로운 치료를 제공하는 데 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
• 의료 접근성 향상: 원격의료 및 모바일 의료 애플리케이션에 AI를 적용하면 기존 의료에 대한 접근에 지리적, 경제적 장벽이 있는 개인에게 고품질 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.

의료 AI는 이러한 이점을 통해 치료를 질적으로 향상하고, 환자 예후를 개선하고, 의료 비용을 절감하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.

반대로, 의료 AI는 모델의 훈련이 어려울 뿐만 아니라 다음과 같은 과제도 안고 있습니다.

• 훈련 중 데이터 편향: AI 모델은 개발자가 제공한 데이터로부터 학습합니다. 데이터가 편향되면 모델이 특정 모집단에 대해 부정확한 결과를 낳을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 인종이나 성별에 대한 데이터가 부족하면 해당 집단에 대한 AI 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 구현된 알고리즘의 적시 배포: 의료 AI가 환자에게 혜택을 주도록 하려면 연구 결과를 임상 진료에 적용해야 합니다. 실제 장비와 호환되지 않는 소프트웨어 또는 환경을 사용하거나 배포에 시간이 오래 걸리는 경우, 효율성 개선 작업에는 추가적인 시간과 노력이 필요할 수 있으며 이로 인해 프로젝트 실패의 위험 역시 커질 수 있습니다.
• 개인정보 및 보안 우려: 의료 데이터는 매우 개인적이고 민감한 정보를 포함하고 있습니다. 의료 AI의 개발과 사용은 이 정보가 잘못 처리되거나 유출될 위험을 높일 수 있습니다.
• 과신의 문제: 의료 전문가가 의료 AI에 지나치게 의존하는 경우 환자에게 부적합한 치료를 제안할 수 있습니다. AI는 전문가의 판단을 대체하는 것이 아니라 뒷받침해야 합니다. 복잡한 사례나 희귀 질병의 경우 AI는 전문가보다 효과적이지 않습니다. 또한 딥러닝과 같은 데이터 주도 AI는 해석이 어려우며 오류로 이어질 수 있습니다.

MATLAB을 사용한 의료 AI 개발

MATLAB^® 및 Simulink^®를 사용하면 의료 AI 접근법을 개발하고 배포하는 동시에 의료 AI와 관련된 과제와 제한 사항을 완화할 수 있습니다. 다음과 같은 제품 기능이 있습니다.

• 시각화 및 분석 툴: MATLAB을 사용하면 알고리즘 출력과 성능 메트릭을 이해하는 데 도움이 되는 그래프와 차트를 만들 수 있습니다. 이러한 광범위한 시각화 기능을 통해 알고리즘의 동작과 성능을 자세히 분석하고 신뢰성과 다용성을 평가할 수 있습니다.
• 의료 영상 분석: Medical Imaging Toolbox™는 진단 영상 응용 사례를 설계하고 테스트하기 위한 앱, 함수, 워크플로를 제공합니다. 사용자는 방사선 영상의 3차원 렌더링과 시각화, 다중모달 정합, 분할, 레이블 지정을 수행할 수 있습니다. Medical Imaging Toolbox를 Deep Learning Toolbox™와 함께 사용하면 미리 정의된 딥러닝 신경망을 훈련시킬 수도 있습니다.
• 알고리즘 개발에서 소자 구현까지 이르는 워크플로: MATLAB은 GPU, CPU, FPGA 및 기타 임베디드 프로세서와 원활하게 통합됩니다. 또한 알고리즘 시뮬레이션 및 프로토타이핑을 위해 Simulink와 연동할 수 있으므로, 프로덕션 배포 전 단계에서 여러분의 데이터와 시스템에서 알고리즘을 테스트하고 평가할 수 있습니다.
• 개발 시간 단축: MATLAB은 다양한 사전 구현 알고리즘과 사용자를 위한 폭넓은 지원을 제공합니다. MATLAB을 Simulink와 통합하면 효율적인 프로토타이핑과 시뮬레이션이 가능하며 실제 소자나 시스템을 배포하기 전에 문제를 감지하고 해결할 수 있으므로 물리적 프로토타이핑 비용을 절약할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하면 의료 AI 응용 사례 개발을 더욱 가속화할 수 있습니다.