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인공지능, "정밀의학에서 예측분석까지 활용 다양해져"
인공지능, "정밀의학에서 예측분석까지 활용 다양해져"
  • 안선희 기자
  • 승인 2019.11.07 15:13
  • 댓글 0
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Jvion 인공지능, 80~90% 정확도 보여
자동화된 기계학습 플랫폼 제공 업체 DataRobot, 고객 만족도 94점으로 가장 높아
인공지능 활용한 혁신적인 진단법과 치료법 증가하는 추세

[바이오타임즈] 의료현장에서 인공지능의 활용이 본격화되고 있다. 최근 인공지능은 병원의 진료, 치료, 임상 연구, 신약개발에 이르기까지 의료 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이로 인해 의료부문의 지출이 감소하고 의료 행정 업무도 개선되는 혁신적인 변화가 생길 전망이다.

위 이미지는 본문과 직접적인 연관이 없음 (출처: 게티이미지뱅크)
위 이미지는 본문과 직접적인 연관이 없음 (출처: 게티이미지뱅크)

재입원율을 낮추는데 효과적

최근 KLAS Research와 the College of Healthcare Information Management Executives(CHIME)가 공동으로 진행한 연구에 의하면, 인공지능(AI) 솔루션을 조기에 사용한 환자의 경우 재입원율과 응급실 방문율이 낮아지는 등 임상 분야에서 유의미한 성과를 보였다고 한다.

이들은 임상, 금융 운영 분야에서 나타난 인공지능의 이점을 평가하기 위해 인공지능 소프트웨어, 특히 머신러닝 자연 언어 처리를 사용하는 얼리어답터 의료 기관 57개를 대상으로 설문 조사를 실시했다. KLAS-CHIME 발표한 보고서에 따르면 프로파일링된 제공자를 기반으로 의료, 금융 운영 분야에 인공지능 소프트웨어가 적용되고 있는 환자 수용 가용성 예측, 보험금 사기 적발, 욕창 예측 37개의 용례가 나타났다.

인공지능 소프트웨어의 대표적은 용례는 인구집단 보건(Population Health) 임상 결정 지원 등이 있다. 보고서에서는 재입원율 감소와 패혈증 위험 감지 임상 분야에서의 성공을 언급했다. 가지 사례로는 Jvion 인공지능 소프트웨어가 80%~90% 정확도로 재입원 가능성이 높은 환자를 식별해 의료관계자들에게 제공되었다고 언급했다. 또한, 인공지능은 작은 규모의 소송을 예견해 사전에 방지하는 용도로 사용될 있다는 의견도 제시되었다.

 

만족도 평가로 기술 발전 도모

KLAS는 헬스케어 인공지능 보고서의 별도 버전에서 Jvion, DataRobot, KenSci, Clinithink, IBM Watson Health와 Health Catalyst 등 주요 인공지능 의료 공급업체 6개를 대상으로 고객 만족도 평가를 실시했다. 기계학습과 자연어 처리 능력을 제공하는 솔루션을 분석했다. 고객 만족도는 구체적으로 재입원 예측과 예방을 위한 자동화된 기계학습 플랫폼 제공 업체인 DataRobot이 94점, 체류기간 예측 툴 제공 업체 KenSci가 92.8점, Health Catalyst가 85.5점, 재입원과 응급실 방문을 예측하는 인공지능 소프트웨어 개발 업체 Jvion이 84.4점이었으며, IBN 왓슨 헬스사는 개선의 여지가 많다는 평이 대부분이었다.

Jvion은 의료용 인공지능 시장에서 가장 큰 고객 기반을 확보 중이지만, 소프트웨어에 대한 만족도와 구현 문제로 인해 84.4점이라는 낮은 점수를 받은 것으로 보인다. Health Catalyst 또한 의료 전문 기술이 매우 강력한 것으로 알려졌지만, 오랜 구현 시간이 문제로 꼽힌다. 혹평을 받은 IBM 왓슨 헬스사의 경우 포괄적인 의학 간행물을 보유하고 있지만, 아직 사용자의 니즈를 잘 파악하지 못하고 있는 것으로 보인다.

IBM 왓슨의 솔루션은 배우는 과정이 너무 오래 걸리며, 원하는 결과를 얻지 못한다는 평이 많았다. 또한, 기계 학습과 자연 언어 처리 기술을 임상적이고 지나치게 좁은 범위에서 사용한다는 지적도 있었다. 현재, 인공지능 분야의 공급업체 실적은 다른 소프트웨어 시장에 비해 높은 편이다. 하지만 의료용 인공지능 산업은 이제 막 걸음마를 뗐기 때문에 결과를 해석하는 데 있어 모수가 부족하다는 문제를 고려해야 할 것이다.

 

정밀의학에서 예측분석까지

최근 美 텍사스 대학교의 UT Health Science Center at Houston (UTHealth)은 인공지능 알고리즘을 사용한 전자 건강 기록(EHR) 데이터가 진단과 치료를 개선할 수 있다는 가능성을 시사했다. 해당 연구팀은 광범위한 연구로 이를 증명하기 위해 3개의 기술 회사와 제휴를 맺었다. 연구팀은 첨단 컴퓨터 시뮬레이션을 사용해 급성 질환인 지주막하 출혈과 만성 질환인 당뇨병 관리에 초점을 두고 혁신 전략을 모색할 계획이다.

UTHealth는 3만 명의 환자로부터 비식별처리된 포괄적인 EHR 데이터를 구축하기 위해 ‘버추사(Virtusa)’와 ‘카디날 헬스(Cardinal Health)’와 협력한다. 이 협업으로 연구팀은 ‘아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)’의 AWS 마켓플레이스(AWS Marketplace)를 활용한 버추사의 vLife 클라우드 호스팅 플랫폼을 활용하게 된다.

UTHealth 연구자들의 목표는 데이터 레이크 기능과 사전 구축된 API, 머신 러닝 모델 등으로 구성된 vLife가 새로운 치료법을 강구할 수 있도록 데이터 안의 숨겨진 추세를 찾아내는 것이다. 이 과정에서 시뮬레이션 데이터는 일련의 머신 러닝 모델을 훈련하고 평가해 다양한 치료 결과를 예측하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 카디날 헬스의 프록시(Proxi) 기술은 인공지능 알고리즘에 사용하기 위한 데이터 하이진(data hygiene, 컴퓨터 데이터의 정확도 유지를 위한 원칙 및 실천 사항) 분야를 지원한다.

최근 인공지능은 정밀의학에서부터 예측분석까지 다양한 의료 분야에 활용되고 있다. 이를 통해 의료 시장은 혁신적인 진단법과 치료법이 점차 증가하는 추세다.

[바이오타임즈=안선희 기자] news@biotimes.co.kr


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