헬스케어 AI: 주목해야 할 세 가지 트렌드

COVID-19 전염병, 정신 건강 위기, 의료 비용 상승, 인구 노령화 사이에서 업계 리더들은 의료용 인공 지능(AI) 애플리케이션을 개발하기 위해 안간힘을 쓰고 있습니다. 벤처 캐피털 시장의 한 가지 징후는 40개 이상의 스타트업이 산업을 위한 인공 지능 솔루션을 구축하기 위해 2천만 달러 이상을 모금했다는 것입니다. 그런데 AI가 의료 분야에서 실제로 어떻게 사용되고 있을까요?

2022년 의료 AI 설문조사에서는 의료 AI, 성과 및 사용 사례를 정의하는 과제를 더 잘 이해하기 위해 전 세계 300명 이상의 응답자를 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 이번 설문 조사는 두 번째로 실시되었으며 결과는 크게 변하지 않았지만 향후 의료 AI가 어떻게 발전할 것인지에 대한 좋은 징조가 되는 몇 가지 흥미로운 추세를 지적합니다. 이러한 진화의 일부 측면은 긍정적인 반면(AI의 민주화) 다른 측면은 덜 흥미롭습니다(더 큰 공격 표면의 존재).

다음은 기업이 이해해야 할 세 가지 추세입니다.

1. 코드 없는 도구를 사용한 인공 지능의 사용 용이성과 민주화

Gartner는 2025년까지 기업에서 개발하는 새로운 애플리케이션의 70%가 코드 없는 도구를 사용할 것으로 예상합니다. 또는 로우코드 기술(2020년 25% 미만) 로우 코드는 프로그래머 작업 부하를 단순화하지만 데이터 과학 개입이 필요하지 않은 코드 없는 솔루션은 기업 및 기타 부문에 가장 큰 영향을 미칠 것입니다.

이것이 AI 사용이 기술직에서 도메인 전문가로 명확하게 전환되는 것을 보는 것이 흥미로운 이유입니다.

헬스케어 산업의 경우 이는 AI 헬스케어 설문조사 응답자의 절반 이상(61%)이 임상의를 타겟 사용자로 식별했으며, 헬스케어 지불자(45%), 헬스케어 IT 기업(38%)이 그 뒤를 이었습니다. 의료용 AI 애플리케이션에 대한 상당한 개발 및 투자와 오픈 소스 기술의 가용성이 결합되어 이는 더 광범위한 산업 채택에 좋은 징조입니다.

헬스케어 분야에서는 AI in Healthcare 설문 조사 응답자의 절반 이상(61%)이 임상의를 대상 사용자로 식별했으며, 그 다음으로 헬스케어 지불자(45%)와 헬스케어 IT 기업(38%)이 뒤따랐습니다. 이는 의료 관련 AI 애플리케이션에 대한 상당한 개발 및 투자와 오픈 소스 기술의 가용성과 결합되어 업계 채택이 더욱 광범위해졌습니다.

이것은 엄청난 일입니다. Excel이나 Photoshop과 같은 일반적인 사무 도구처럼 의료 종사자의 손에 코드를 제공하면 AI가 향상됩니다. 기술의 접근성을 높이는 것 외에도 이제 소프트웨어 전문가가 아닌 의료 전문가가 운전석에 있기 때문에 결과가 더 정확하고 신뢰할 수 있습니다. 이러한 변화는 하룻밤 사이에 일어난 것이 아니지만, AI의 주요 사용자로서 도메인 전문가가 증가한 것은 큰 진전입니다.

2. 도구는 더욱 정교해지고 텍스트는 더욱 유용해지고 있습니다.

다른 고무적인 발견은 AI 도구의 발전과 특정 모델을 더 깊이 탐구하려는 사용자의 욕구와 관련이 있습니다. 2022년 말까지 어떤 기술을 채택할 계획인지 묻는 질문에 설문조사에 참여한 기술 리더들은 데이터 통합(46%), BI(44%), NLP(43%) 및 데이터 주석(38%)을 꼽았습니다. 텍스트는 이제 AI 애플리케이션에서 가장 많이 사용될 가능성이 있는 데이터 유형이며, 자연어 처리(NLP) 및 데이터 주석에 대한 강조는 보다 정교한 AI 기술이 증가하고 있음을 시사합니다.

이러한 도구는 임상 결정 지원, 약물 발견, 의료 정책 평가와 같은 중요한 활동을 지원합니다. 팬데믹이 발생한 지 2년이 지난 지금, 우리가 새로운 백신을 개발하고 대규모 사건의 여파로 의료 시스템 요구 사항을 더 잘 지원하는 방법을 발견함에 따라 이러한 분야의 진전이 얼마나 중요한지 분명해졌습니다. 이러한 사례를 통해 의료 산업에서 AI를 사용하는 것은 다른 산업과 매우 다르며 다른 접근 방식이 필요하다는 것도 분명해졌습니다.

따라서 성숙한 조직의 기술 리더와 인터뷰 대상자 모두 온프레미스에 설치된 소프트웨어 라이브러리 또는 SaaS 솔루션을 평가할 때 의료 관련 모델 및 알고리즘의 가용성을 가장 중요한 요구 사항으로 언급하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 벤처 캐피탈 환경, 시장의 기존 정보, AI 사용자의 수요로 판단할 때 의료 관련 모델은 향후 몇 년 동안만 성장할 것입니다.

3. 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다

지난 한 해 동안 인공 지능이 이룩한 모든 발전과 함께 일련의 새로운 공격 경로도 열렸습니다. 응답자들이 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용하는 소프트웨어 유형을 묻는 질문에 가장 인기 있는 선택은 로컬에 설치된 상용 소프트웨어(37%)와 오픈 소스 소프트웨어(35%)였습니다. 가장 주목할 만한 점은 클라우드 서비스 사용량이 작년 설문조사에 비해

12%(30%) 감소했다는 점입니다. 이는 데이터 공유에 대한 개인 정보 보호 문제로 인해 발생했을 가능성이 높습니다.

또한 대다수의 응답자(53%)는 모델을 검증하기 위해 타사나 소프트웨어 공급업체 지표가 아닌 자체 데이터에 의존하는 것을 선택했습니다. 성숙한 조직의 응답자(68%)는 내부 평가를 사용하고 모델 자체를 조정하는 것을 분명히 선호합니다. 또한 의료 데이터 처리와 관련하여 엄격한 통제와 절차가 마련되어 있으며, AI 사용자는 가능한 경우 내부 운영을 유지하기를 원할 것임이 분명합니다.

그러나 소프트웨어 선호도나 사용자가 모델을 검증하는 방법에 관계없이 의료 보안 위협이 커지면 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 다른 중요 인프라 서비스도 문제에 직면해 있지만 의료 침해로 인한 결과는 평판과 금전적 피해를 넘어서는 것입니다. 데이터 손실이나 병원 장비 변조는 삶과 죽음을 가를 수 있습니다.

개발자와 투자자가 인공 지능을 일반 사용자의 손에 제공하기 위해 노력함에 따라 인공 지능은 훨씬 더 큰 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 그러나 AI가 더욱 널리 보급되고 모델과 도구가 개선됨에 따라 안전, 신뢰성 및 윤리가 중요한 초점 영역이 될 것입니다. 올해 이러한 의료 분야의 AI가 어떻게 발전하고 이것이 업계의 미래에 어떤 의미를 갖는지 지켜보는 것은 흥미로울 것입니다.

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