[IITP] 인공지능 헬스케어 산업의 실용화 동향

[ 인공지능 헬스케어 적용 방식 ]

*** 출처: [IITP] 인공지능 헬스케어 산업의 실용화 동향

*** 문서:

file6383597136668703410-195102.pdf

II. 인공지능과 헬스케어의 융합

- 스마트 헬스케어 인공지능이란 질병을 진단 또는 예측함에 있어 인간의 지능(학습능력, 추론능력, 지각능력, 이해능력 등)을 수행할 수 있도록 개발된 기술(기기)을 의미한다.

- 인공지능과 헬스케어의 융합은 의사결정 지원·프로세스 효율화 등 의료 서비스의 질 향상은 물론 새로운 제품과 서비스를 제공하는데 기여할 것

1. 모바일 디바이스 개발 및 의료 데이터 활용 분야

- 스마트 헬스케어에서 가장 많이 보편화된 인공지능 분야는 데이터 기반의 의료 서비스이다.

- 인공지능이 적용된 웨어러블 디바이스는 신체 일부에 착용함으로써 개인의 생체신호를 모니터링하고 분석한다. 웨어러블 디바이스의 기술은 크게 5가지(입력, 처리, 출력, 전원, 응용)로 구분되는데, 인공지능은 처리기술에 주로 활용되고 있다.

• 의류에 디바이스를 설치하여 체온, 심박 데이터 수집
• 침대와 디바이스를 결합하여 사용자의 수면 데이터 수집
• 전동칫솔을 통해 개인의 양치습관을 수집

- 모바일 디바이스 및 영상진단기기는 주로 예방의학 분야에 많이 사업화되고 있다.

- 웨어러블 디바이스에서 수집된 의료정보는 사용자의 건강에 대한 컨설팅 소스로 활용된다.

- 별도의 디바이스를 개발하지 않고 수집한 생체·의료 데이터를 활용하여 새로운 서비스를 제공하기도 한다.

• 사용자의 생체정보를 수집하여 건강 유지에 필요한 정보를 서비스
• 생활패턴 및 인지능력을 분석하여 정신질환(Mental Healthcare) 예방에 활용
• 의료기관에서는 인공지능을 이용하여 전자의료기록(EMR)을 분석하여 효율적 경영을 위한 수단으로 활용

- 해외 의료 데이터 활용 분야 유망 기업

2. 인공지능 수술로봇 및 영상진단장치 분야

- 개인마다 상이한 장기 위치·모양을 구분할 수 있는 머신러닝이 인공지능 수술 로봇에 필수적

- 현재의 인공지능 수술로봇 및 영상진단장치는 기존의 의료 데이터를 통해 가장 적합한 치료법을 제안하는 수준에 머물러있다. 이들의 고도화를 위해서는 기존 의료종사자의 끊임없는 연구와 기술 개발이 수반되어야 하며, 인공지능의 학습도구도 더욱 정밀하고 다양 해질 필요가 있다.

3. 신약연구 및 개발 분야

- 신약개발 과정

- 전통적인 의약품 개발 프로세스는 후보물질 탐색과정이 오래 걸릴뿐더러 초기 성공 가능성이 매우 낮다. 미국바이오협회에 따르면 소재 개발에서 허가/판매까지는 대략 10년이라는 기간이 소요되며 신약의 최종 상용화까지 평균 성공률은 9.6%에 불가하다.

- AI를 활용하여 신약개발 연구 분야 사업을 진행하고 있는 글로벌 기업은 150여개에 달한다.

• 주로 신규 후보물질 도출 분야에 AI를 활용
• 이외에도 질병기전 이해, 바이오마커 구축 등 약 15가지 분야에서 사업을 영위
• 제약 분야 스타트업인 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)은 인공지능을 활용하여 신약 후보물질 발굴에서 검증까지 46일로 단축하는데 성공

- AI를 활용한 신약연구 및 개발 기업