인공지능, 재입원율 예측 등 의료분야에서 성공 사례 발굴
인공지능, 재입원율 예측 등 의료분야에서 성공 사례 발굴
  • 안선희 기자
  • 승인 2019.11.07 15:13
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위 이미지는 본문과 직접적인 연관이 없음 (출처: 게티이미지뱅크)
위 이미지는 본문과 직접적인 연관이 없음 (출처: 게티이미지뱅크)

인공지능(A.I.) 솔루션 조기 채택자들이 재입원과 예방 가능한 응급실 방문을 예측하는 등 임상 분야에서 성공을 거두기 시작하고 있다는 KLAS Research와 the College of Healthcare Information Management Executives(CHIME)의 공동연구 결과가 보도되었다. 이들은 임상, 금융 및 운영 분야에서 달성한 이점을 평가하기 위해 인공지능 소프트웨어, 특히 머신러닝 및 자연 언어 처리를 사용하는 얼리어답터 의료 기관 57개를 대상으로 설문 조사를 실시했다. KLAS-CHIME 보고서는 프로파일링된 제공자를 기반으로 의료, 금융 및 운영 분야에 인공지능 소프트웨어가 적용되고 있는 환자수용 가용성 예측, 보험금 사기 적발, 욕창 예측 등을 포함한 37개의 뚜렷한 사용 사례를 식별하였다.

인공지능 소프트웨어의 대표적인 활용 사례에는 인구집단 보건(population health)와 임상 결정 지원이 있다. 보고서에서는 재입원율 감소와 패혈증 위험 감지와 같은 임상 분야에서의 성공을 언급하며, 한가지 사례로 Jvion의 인공지능 소프트웨어가 80%~90%의 정확도로 재입원 가능성이 높은 환자를 식별하여 의료 관계자들이 재입원율을 낮추기 위한 지표를 제공했다고 언급했다. 또한 인공지능은 작은 규모의 소송을 예견하여 사전에 방지하는 데 사용될 수 있다는 의견도 제시했다.

KLAS는 헬스케어 인공지능 보고서의 별도 버전에서 Jvion, DataRobot, KenSci, Clinithink, IBM Watson Health와 Health Catalyst 등 6개 주요 인공지능 의료 공급업체를 대상으로 고객 만족도를 평가하며, 기계학습과 자연어 처리 능력을 제공하는 솔루션을 분석했다. 고객 만족도는 재입원 예측과 예방을 위한 자동화된 기계학습 플랫폼을 제공 업체 DataRobot (94점), 체류기간 예측 툴 제공 업체 KenSci (92.8점), Health Catalyst (85.5점), 재입원과 응급실 방문 예측 인공지능 소프트웨어 개발 업체 Jvion (84.4점), IBM 왓슨 헬스사는 개선의 여지가 많다는 언급이 많았다.

이와 관련, Jvion은 의료용 AI 시장에서 가장 큰 고객 기반을 확보중이지만 소프트웨어에 대한 만족도와 구현 문제 때문에 조금 낮은 84.4점을 받은 것으로 보인다. Health Catalyst 또한 의료 전문 기술이 매우 강력한 것으로 알려져있지만, 오랜 구현 시간이 문제인 것으로 보인다. IBM 왓슨 헬스사는 당사의 포괄적인 의학 간행물을 보유하고 있음에도 불구하고, 사용자의 니즈를 잘 맞추지 못하고 있는 것으로 보인다. 솔루션이 배우는데 오래 걸리며 원하는 결과를 얻지 못했다는 언급이 많았으며, 왓슨의 기계 학습과 자연 언어 처리 기술을 임상적인 초점과 상당히 좁은 범위에 사용한다는 의견이 많았다. 인공지능 분야의 공급업체 실적이 다른 소프트웨어 시장에 비해 높다. 하지만 아직까지 의료용 인공지능 산업은 비교적 새로운 시장이기 때문에 결과를 해석하는 데에 있어 모수가 부족하다는 문제를 감안해야 할 것이다. 


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