AI 기술의 의료 분야 도입으로 인한 긍정적 변화와 도전 과제

의료 AI

AI 기술이 의료 분야에 도입되며 의사와 환자 간의 관계에 긍정적인 변화를 가져오고 있습니다. 한국경제에서는 의료 AI 도입 이후 의사들이 권위를 내려놓기 시작하면서, 환자들과의 소통이 활발해지고 신뢰가 더욱 증가했다고 보고합니다. AI는 환자 치료에 있어 의사들의 '특급 도우미' 역할을 하며, 원활한 소통을 위한 마중물 역할도 수행했다는 평가를 받고 있습니다.

 

또한, MEDI:GATE NEWS에서는 한국형 AI 의사의 활용법에 대해 소개하며, 현재 의료기관에서 직면한 실제 문제들을 AI 기술을 통해 해결할 수 있는 가능성을 탐색합니다. 예를 들어, 의약품처방점검시스템(DUR)과 같은 기존 기술이 이미 일부 AI 기능을 수행하고 있으며, 이를 확장하여 진료 시 보험이 적용되는지, 무엇이 누락되었는지 등을 실시간으로 점검할 수 있는 시스템을 제안합니다. 이는 의사와 환자에게 큰 도움이 될 뿐만 아니라, 병원의 청구 절차를 간소화하고 경제적 손실을 줄일 수 있는 방법으로 기대되고 있습니다.

 

이러한 AI 기술의 도입은 의료 분야에서 실제로 환자 치료 과정을 개선하고, 의사와 환자 간의 소통을 증진시키는 등 긍정적인 변화를 가져오고 있음을 보여줍니다. 또한, 의료 분야에서 AI 기술의 활용 가능성을 넓히며, 이로 인해 발생할 수 있는 문제들에 대해 적극적으로 대응하고 해결 방안을 모색하는 것이 중요함을 강조합니다.

AI가 의료文化 바꿨다…의사들 권위 내려놓자 신뢰 더 커져 | 한국경제 (hankyung.com)

MEDI:GATE NEWS : 한국형 AI 의사 활용법 (medigatenews.com)

---

의료 AI 로 인한 문제와 우려

AI 의사의 도입으로 인해 발생할 수 있는 문제나 우려에 대해 다양한 관점이 제시되고 있습니다. 주요 우려 사항으로는 의료 사고 발생 시 책임 소재 문제, AI 시스템의 오작동 가능성, 데이터 가용성 및 프라이버시 문제, 그리고 데이터의 편견과 불평등 문제 등이 있습니다.

 

수술을 직접 집도하는 의사와 수술팀, 의료기관, 그리고 제조업자 및 판매자는 AI를 활용한 의료 서비스 제공 과정에서 발생할 수 있는 문제에 대해 각각의 책임을 져야 할 수 있습니다. 특히 AI로봇을 활용한 수술의 경우, AI에 명령을 내리는 집도의의 책임이 중요하게 여겨집니다. AI 시스템이 오작동할 가능성이 존재하며, 잘못된 정보 입력과 조작 과정에서의 오류로 인해 환자의 질환을 악화시킬 수 있는 위험이 있습니다. 이와 관련하여 데이터의 가용성 문제도 중요하며, 개인 정보 보호와 관련된 우려도 있습니다. AI 시스템은 때때로 편견이 있는 데이터를 학습할 수 있어, 특정 환자 그룹에 대한 불평등을 악화시킬 수도 있습니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI 기기의 품질인증제도 및 안전 관리 감독 제도의 도입, 보안과 관리에 대한 민형사상 책임제도의 강화, 의료행위의 개념과 범위에 대한 재검토, 소프트웨어나 앱 중심의 규제 패러다임 구축 등이 필요합니다. 의료계, 과학계, 산업계 등이 참여한 민관협의체에서 이러한 문제에 대한 논의를 통해 의료 현장에서의 AI 정책과 제도 개선 방안을 마련하는 것이 중요합니다.

의료 AI를 바탕으로 진단내렸다 의료사고... 책임은 누구에게 있을까 - 의사나라뉴스 (mdmorenews.com)

MEDI:GATE NEWS 의사가 의료 AI 활용 망설이는 가장 큰 이유는 책임성…의료인 선택, 과실 판단 주요 기준 (medigatenews.com)

---

AI 헬스케어

의료 분야에서 인공지능(AI)의 활용은 진단, 환자 데이터 분석, 심지어는 만성 질환 관리와 같은 다양한 영역에서 진전을 보이고 있습니다. HealthTech Magazine에 따르면, 의료 분야에서 AI의 도입은 느리게 시작되었지만, 특히 COVID-19 팬데믹으로 인해 가속화되었습니다. 주목할 만한 점은 의료계 임원의 85%가 AI 전략을 가지고 있으며, 거의 절반 정도가 기술을 사용하고 있다는 것입니다. AI는 데이터 흐름 개선, 패턴 인식, 데이터 분석 속도 향상 등을 통해 향후 의료 발전에 없어서는 안 될 역할을 할 것으로 기대됩니다.

 

McKinsey 보고서는 환자 관리 앱, 온라인 증상 체커, 병원 업무 자동화 AI 도구, 조기 암 탐지 등 AI가 영향을 미칠 수 있는 23가지 응용 프로그램을 사용 중인 사례를 포함하여 의료 분야에서 AI 사용 사례가 증가하고 있다고 강조합니다. 보고서는 AI의 의료 분야 확대를 세 단계로 예상하며: 초기에는 의사와 간호사의 시간을 많이 차지하는 루틴하고 반복적인 작업에 초점을 맞추고, 그 다음에는 원격 모니터링, AI 기반 경보 시스템 또는 가상 어시스턴트와 같은 홈 기반 케어로의 전환을 지원하는 AI 솔루션으로 이동하며, 마지막 단계에서는 임상 시험에서의 증거에 기반한 임상 실습에서 더 많은 AI 솔루션을 보게 될 것으로 기대합니다. AI의 전환은 기술적 발전, 조직 내 문화 변화, 역량 구축의 조합에 의해 촉진될 것입니다.

 

의료 분야에서 AI의 도입과 확대를 촉진하기 위해서는 기술 발전, 조직 내 문화 변화, 역량 구축에 초점을 맞춘 일관된 접근 방식이 필요합니다. AI가 계속해서 발전함에 따라, 질병의 진단 및 관리, 환자 치료의 개인화, 의료 전문가의 업무 부담 감소에 결정적인 역할을 할 것으로 예상됩니다.

 

AI in Healthcare, Where It's Going in 2023: ML, NLP & More | HealthTech (healthtechmagazine.net)

Transforming healthcare with AI: The impact on the workforce and organizations | McKinsey

---

한국의 AI 헬스케어

한국에서 AI를 통해 헬스케어 사업을 하는 업체들이 많이 있으며, 이들은 글로벌 시장에서도 주목받고 있습니다. 예를 들어, 한국경제에 따르면, 최근에 선정된 100대 스타트업 중 헬스케어 분야 기업이 19곳으로 가장 많았으며, 이는 한국의 바이오헬스산업의 급성장과 AI와 헬스케어의 융합이 활발해지고 있다는 것을 보여줍니다.

 

특히 주목할 만한 국내 AI 기반 의료 스타트업으로는 제이엘케이, 뷰노, 노을 등이 있습니다. 이들 기업은 의료 AI 솔루션 플랫폼, 비대면 진료 플랫폼, AI 기반 데이터 매니지먼트 플랫폼 등 다양한 기술을 보유하고 있으며, 글로벌 진출을 가속화하고 신시장을 개척하는 등의 활동을 통해 국내외에서 성과를 내고 있습니다.

 

제이엘케이는 AI 의료 상용화를 위한 의료·데이터·비대면 올인원 메디컬 플랫폼을 운영하며, 차별화된 의료 빅데이터와 자체 인허가 시스템을 구축하는 등의 활동을 통해 글로벌 파트너십 구축과 유통망 확대를 추진하고 있습니다. 뷰노는 국내 의료 분야에 딥러닝을 최초로 도입한 선도 기업으로, 일본 PMDA 허가 및 유럽 CE 인증을 획득하는 등 해외 시장 진출에 성공하였습니다. 노을은 의료 접근성 향상을 위해 혈액 진단 플랫폼 '마이랩(miLab)'을 개발한 바이오, 재료·화학, 인공지능 분야의 전문 엔지니어로 구성된 기업입니다.

 

이러한 기업들의 활동은 한국이 AI 기술을 활용한 헬스케어 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖추고 있음을 보여주며, 앞으로도 많은 발전이 기대됩니다.

 

국가대표 AI 기업 되겠다…100대 스타트업 대표의 출사표 | 한국경제 (hankyung.com)

국내 10대 AI 스타트업 속 의료 기업 면면 살펴보니 - 헬스케어N - 헬스조선,헬스케어엔 (healthcaren.com)