의료 AI의 향후 발전: 주목할 만한 세 가지 주요 동향

코로나19 전염병이 격화되고 사람들의 정신 건강이 위기에 처해 있으며, 의료 비용이 상승하고, 인구 고령화가 다양한 트렌드와 얽히는 상황에서 업계 리더들은 의료 전용 AI 애플리케이션 개발 속도를 가속화했습니다. 그 중 벤처 캐피탈 시장에서 나온 신호는 다음과 같습니다. 40개가 넘는 스타트업이 의료 AI 솔루션을 구축하기 위해 막대한 자금(미화 2천만 달러 이상)을 모금했습니다. 그런데 AI가 의료 산업에서 어떻게 사용됩니까?

의료 AI의 과제, 성과 및 사용 시나리오를 이해하고 정의하기 위해 전 세계 300명 이상의 응답자를 대상으로 한 "헬스케어 AI 설문조사 2022"라는 제목의 최근 보고서가 있습니다. 올해는 설문 조사가 시작된 지 2년째입니다. 결과 측면에서 큰 변화는 없지만 앞으로 몇 년 동안 상황이 어떻게 변할지를 나타내는 몇 가지 흥미로운 추세가 나타납니다. 이러한 진화의 일부 측면은 긍정적인 반면(예: 인공 지능의 확산), 다른 측면은 덜 흥미롭습니다(예: 공격 표면 증가). 기업이 이해해야 할 세 가지 동향을 살펴보겠습니다.

1. AI를 더 쉽게 사용하고 대중화하기 위해 노코드 도구를 사용하세요

Gartner의 추정에 따르면 2025년까지 기업에서 개발한 새로운 애플리케이션의 70%가 노코드 또는 로우 코드 기술을 사용할 것입니다. 2020년에는 25% 미만입니다. 로우 코드는 프로그래머의 작업 부하를 단순화하며, 데이터 과학 개입이 필요하지 않은 노코드 솔루션은 기업 및 그 이상에 가장 큰 영향을 미칠 것입니다. 이는 인공 지능 기술의 사용이 기술 전문가에서 전문가로 전환되고 있는 이유를 설명합니다. 흥미롭다.

의료산업의 경우 응답자의 절반 이상(61%)이 임상의를 타겟 사용자로 여기고 있으며, 의료 서비스 지불자(45%), 의료 IT 기업(38%)이 뒤를 잇는다는 의미입니다. 의료 AI 애플리케이션 개발, 막대한 투자, 오픈소스 기술의 대중적 가용성 등은 의료 AI가 더욱 널리 채택되고 있음을 보여줍니다.

이것이 중요합니다. Excel이나 Photoshop과 같은 일반적인 사무 도구를 사용하는 것처럼 쉽게 의료진의 손에 코드를 입력하면 AI에 변화가 생기고 더 나아질 것입니다. 의료 AI는 사용하기 쉬울 뿐만 아니라 이제 (소프트웨어 전문가가 아닌) 의료 전문가가 사용하고 제어하기 때문에 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수도 있습니다. 물론 이러한 변화가 하루아침에 이루어지지는 않겠지만, AI의 경우 도메인 전문가의 사용이 늘어나는 것은 중요한 진전입니다.

2. 도구는 점점 더 복잡해지고 텍스트는 점점 더 유용해지고 있습니다.

이 설문 조사에는 AI 도구의 지속적인 개발 및 발전, 사용자가 특정 모델에 대한 심층 연구. 응답자들이 2022년 말까지 어떤 기술을 채택할 계획인지 묻는 질문에 많은 기술 리더들이 데이터 통합(46%), 비즈니스 인텔리전스(44%), 자연어 처리(43%) 및 데이터 주석(38%)을 언급했습니다. 텍스트는 현재 AI 애플리케이션에서 가장 많이 사용될 가능성이 있는 데이터 유형입니다. 동시에 응답자들이 자연어 처리(NLP) 및 데이터 주석을 강조하는 것은 더 복잡한 AI 기술이 증가하고 있음을 나타냅니다.

이러한 도구는 임상 의사 결정, 약물 발견, 의료 전략 평가 등 다양한 중요한 사용 시나리오에 대한 지원을 제공합니다. 특히 코로나19 팬데믹이 발생한 2년 이후에는 새로운 백신을 개발하고 대규모 이벤트 이후 의료 시스템의 요구 사항을 더 잘 지원하는 방법을 배우면서 이러한 기술 분야에서 진전을 이루는 것이 매우 중요합니다. 이러한 사례를 통해 의료 분야에서 AI를 사용하는 것은 다른 산업과 매우 다르므로 다른 접근 방식이 필요하다는 것이 분명해졌습니다.

따라서 성숙한 조직의 기술 리더와 인터뷰 대상자가 소프트웨어 라이브러리를 온프레미스에 설치할지 아니면 SaaS 솔루션을 채택할지 평가할 때 의료 관련 모델 및 알고리즘의 가용성을 가장 중요한 요구 사항으로 언급하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 벤처 캐피탈 환경, 시장의 기존 소프트웨어 라이브러리, 인공 지능 사용자의 요구 등 다양한 측면으로 판단할 때 의료 관련 분야는 향후 몇 년 동안 계속해서 성장할 것입니다.

3. 보안 문제가 점점 더 부각되고 있습니다

지난 한 해 동안 AI는 많은 발전을 이루었고, 새로운 공격 벡터도 잇달아 등장했습니다. 응답자들이 AI 애플리케이션 개발에 사용하는 소프트웨어 유형을 묻는 질문에 가장 인기 있는 선택은 로컬에 설치된 상용 소프트웨어(37%)와 오픈 소스 소프트웨어(35%)였습니다. 특히 클라우드 서비스 이용률은 지난해 조사 결과 대비 12%(30%) 감소했는데, 이는 데이터 공유로 인한 개인정보 보호 문제가 가장 큰 원인으로 꼽힌다.

또한 대다수의 응답자(53%)는 모델 검증을 위해 제3자나 소프트웨어 공급업체의 지표를 사용하는 대신 자신의 데이터에 의존하는 것을 선택했습니다. 성숙한 조직의 응답자(68%)는 내부 평가 및 자체 조정 모델을 선호한다고 답했습니다. 그리고 의료 데이터 처리에 대한 엄격한 통제와 다양한 절차가 있기 때문에 AI 사용자가 조직 내에서 이러한 문제를 최대한 처리하려는 이유도 설명됩니다.

그러나 소프트웨어 선호도나 사용자가 모델을 검증하는 방법에 관계없이 의료 보안 위협이 커지면 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 다른 중요한 인프라 서비스도 다양한 문제에 직면하고 있지만 의료 침해로 인한 결과는 더 이상 평판 및 재정적 손실이 아니며, 데이터 손실이나 병원 장비에 대한 공격은 생사의 문제가 될 수 있습니다.

AI는 개발자와 투자자가 AI 기술을 일반 사용자의 손에 제공하기 위해 노력함에 따라 훨씬 더 큰 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 그러나 AI가 더욱 널리 채택되고 모델과 도구가 지속적으로 개선됨에 따라 안전과 윤리가 핵심 초점 영역이 될 것입니다. 올해 의료계의 AI 기술이 어떻게 발전할지, 업계의 미래에 어떤 의미를 가질지 귀추가 주목된다.

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