의료 분야의 AI: 더 건강한 미래?

인공 지능(AI)이 의료 품질과 접근성을 개선하는 열쇠입니까? 이 기사에서는 의료 분야에서 AI의 장단점 및 사용 사례를 살펴봅니다.

게시일 : 15년 2022월 XNUMX일

200년 전에는 평균 수명이 35세였습니다. 73 ~ 79 . 이러한 기대 수명의 극적인 증가는 의학 발전의 직접적인 결과입니다. 기술이 발전함에 따라 바이러스 발생을 예방하는 백신부터 기대 수명을 연장하는 만성 및 불치병 치료제에 이르기까지 의료 분야도 발전하고 있습니다.

그러나 수명이 늘어남에 따라 의료 시스템에 대한 요구 사항도 늘어납니다. 예측에 따르면 2050년까지 4 명 중 1 명 유럽과 북미에서는 65세 이상이 될 것입니다. 이는 이미 지친 노동력에 추가적인 압력을 가할 것이며 비용, 환자 대기 시간 및 치료 품질에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

그리고 업계는 이미 이를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 그만큼 세계 보건기구 (WHO) (WHO)는 2030년까지 전 세계적으로 18만 명에 달하는 의료 전문가 부족을 경험할 것으로 추정합니다. 따라서 XNUMX조 달러짜리 질문은 "의료 시스템이 어떻게 환자나 직원의 안전을 위협하지 않고 기하급수적으로 성장할 수 있습니까?"

두 단어: 인공 지능.

위의 차트에서 알 수 있듯이 의료 분야의 인공 지능(AI)은 AI 시장에서 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. AI가 진단, 치료, 정확성, 결과 및 치료 품질을 향상시킨다는 점을 감안할 때 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 또한 환자 접수 양식과 같은 수동 작업을 자동화하여 의료 종사자의 일상 생활을 향상시킵니다. 결과적으로 의사와 간호사는 환자를 돌보고 당면한 문제에 집중하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

오늘날 의료 분야의 AI

최근 OECD 보고서에 따르면 핀란드, 이탈리아, 포르투갈, 슬로베니아, 중국, 미국 정부가 AI 관련 연구 이니셔티브에 막대한 투자를 하고 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 투자 중 일부는 치료 효과를 평가하고, 의료 오류를 식별하고, 환자 치료를 강화하는 방법에 중점을 두고 있습니다.

또한 민간 부문도 중추적인 역할을 하고 있습니다. 2021년에 민간 조직은 의료 분야의 AI에 중점을 둔 회사에 40억 달러를 투자했습니다.

AI는 1950년대에 처음 등장했지만, 특허 활동은 2014년경이 되어서야 시작되었습니다.* 오늘날 AI 관련 발명은 호황을 누리고 있으며, 그 결과 이론에서 상업화 준비된 기술로 극적인 전환이 이루어지고 있습니다.

특허 데이터는 또한 주요 기술 회사가 의료 회사가 아닌 의료 AI 공간에서 최고의 혁신자인 정도를 보여줍니다. 기술 회사는 이미 AI, 클라우드, 데이터 관리 및 AI에 대한 전문 지식을 보유하고 있으므로 이러한 조직은 의료 시장에 판도를 바꾸는 솔루션을 제공할 수 있습니다.

아래 그래프는 공간의 주요 특허 출원인을 강조 표시합니다. 당연히 삼성, IBM, LG 전자가 상위 XNUMX위 자리를 차지하고 있습니다.

AI는 우리가 알고 있는 의료 서비스를 혁신하여 환자 치료 및 효율성에 수많은 이점을 제공하지만 타고난 문제도 있습니다. 다음 섹션에서는 의료 분야에서 AI의 장단점을 살펴보겠습니다.

의료 분야에서 AI의 이점

AI가 노동력에 미치는 영향은 일자리를 잃거나 얻는 것 이상으로 세상 자체가 바뀔 것입니다. 그것의 구현은 진정으로 환자 치료를 향상시킬 것입니다. 단순한 관리 효율성 개선을 넘어 다양한 임상 활동을 강화하고 의료인이 정보에 액세스하여 더 나은 환자 결과와 치료 품질로 이어지는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 진단의 속도와 정확도를 높여 실무자에게 정확한 실시간 데이터를 제공할 것입니다. 또한 원격 환자 모니터링이 가능하여 사람들이 능동적인 자가 관리 조치를 취할 수 있습니다.

또한 의료 교육에 지장을 줄 것입니다. 정보를 암기하고 반복할 필요 없이 의료 전문가는 지속적인 학습과 개선에 집중하여 더 나은 환자 경험을 제공할 수 있습니다.

4 의료 분야에서 AI 사용

의료 분야 AI의 단점

잠재적인 AI 제안에도 불구하고 프라이버시, 윤리적 문제 및 의료 오류 가능성에 대한 상당한 위협을 가져올 수도 있습니다. 의료 분야에서 AI의 위험과 보상의 균형을 맞추려면 기술 개발자, 규제 기관, 최종 사용자 및 소비자 간의 협력이 필수적입니다.

개인 정보 및 보안

AI는 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 일련의 새로운 문제를 제시하며 이러한 문제는 대부분의 AI 알고리즘이 교육 및 검증을 위해 방대한 데이터 세트를 필요로 한다는 사실로 인해 더욱 복잡해집니다. 아무리 안전해 보여도 단일 위치에 대규모 데이터 세트를 저장하면 사이버 보안 위험이 높아집니다. 따라서 AI 기반 기술에서 환자 데이터를 보호하는 방법과 관련된 규정이 필수적입니다.

그러나 AI는 규제의 회색 영역에 속하므로 환자의 개인정보 보호를 보장하기 어렵습니다. 전통적인 개인 정보 보호 문제 및 사이버 해킹 외에도 s2021년 피츠버그 대학의 연구에서는 위조된 의료 이미지를 사용하는 사이버 공격이 AI 모델을 속일 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이 연구는 해커가 이미지나 데이터 포인트를 변경하여 AI 모델이 잘못된 결론을 내리도록 하여 환자에게 잠재적으로 심각한 결과를 초래할 수 있는 적대적인 사이버 공격의 잠재적 개념을 조명했습니다.

윤리, 책임 및 감독

AI와 관련된 윤리적 책임 측면에서 많은 논쟁은 삶을 바꾸는 실수가 있을 경우 누가 책임을 져야 하는지를 중심으로 이루어집니다.

2018년 XNUMX월, 자율주행차 우버, 보행자 사망 애리조나에서; 자동차의 프로그래밍은 길 한복판에서 건널 때가 아니라 횡단보도에서만 보행자를 인식했습니다. 이것은 예측하기 쉬운 단순한 상황처럼 보이지만 의료는 인간의 행동을 예측하기 어려운 상황이 너무 많습니다.

예를 들어 AI가 방사선 스캔을 해석하거나 질병 상태와 약물을 일치시키거나 병상을 할당하는 데 실수를 하면 문제가 감지, 추적 또는 수정되기 전에 알 수 없는 수의 환자가 위험에 처할 수 있습니다. 이 경우 이러한 오류가 소수의 환자에게 영향을 미치든 수백 명의 환자에게 영향을 미치든 영향을 받은 사람들은 분노와 슬픔을 어디로 향하게 될까요? 컴퓨터? 의사? 컴퓨터를 관리하는 병원?

사전에 식별하고 해결해야 하는 문제입니다. 또한 AI는 사회적 및 경험적 편견이 없는 것으로 추정됩니다. 그러나 알고리즘은 가정을 할 때 사람보다 더 민감할 수 있습니다. 이는 AI가 훈련된 데이터가 불완전하거나 한 관점 또는 다른 관점으로 치우친 경우 특히 그렇습니다.

2021년 WHO는 첫 번째 글로벌 보고서 특히 많은 AI 알고리즘이 고소득 의료 환경에서 환자로부터 수집된 데이터에 대해 훈련되기 때문에 조직은 AI 구현으로 나타날 수 있는 잠재적 격차를 강조한 의료 분야 AI의 윤리 및 거버넌스에 대해 설명했습니다. WHO는 또한 AI 기술의 설계, 개발 및 배치 과정에서 윤리적 요소를 고려해야 한다고 언급했습니다.

AI에 대해 작업하는 사람들은 다음과 같은 윤리적 주제에 따라 작업해야 합니다.

1. 인체 해부학 보호
2. 인간의 복지와 안전 및 공익 증진
3. 투명성, 설명 가능성 및 명료성 보장
4. 책임감과 책임을 고취
5. 포용성과 형평성 확보
6. 반응이 빠르고 지속 가능한 AI 촉진

AI와 의료를 성공적으로 결합하려면 윤리적 고려, 정확성 및 안전성이 최우선 순위여야 합니다.

결론

앞으로 몇 년 동안 우리는 AI가 의료 서비스를 혁신할 것으로 기대합니다. 무한한 잠재력을 가진 AI는 진단, 치료, 연구 및 환자 치료를 개선할 준비가 되어 있습니다. 그러나 잠재력을 최대한 발휘하려면 환자의 안전과 보안이 최우선 순위여야 합니다.