의료 헬스케어·AI 기술 융합 발전, "결국은 데이터 싸움"

병원관리 부분서 AI 활용 최다…정보 분석 통해 환자 케어·예측
2016년 이후 투자받은 AI 헬스케어 기업 300개 상회…항체 분석·설계 미진
신약 개발 필요 정보 분산…관계자 간 정보 공유·표준화 필요

정윤식 기자 (ysjung@medipana.com)2023-11-11 06:02

 
[메디파나뉴스 = 정윤식 기자] 디지털 바이오를 주제로 진행된 '2023 바이오미래포럼' 세션에서 묵현상 국가신약개발재단 단장은 의료 헬스케어와 AI 기술의 융합 발전을 위해 분산 정보를 집중하는 데이터 싸움이 중요하다고 전했다.

10일 국립과천과학관에서 2023 바이오미래포럼이 개최됐다. 이번 행사는 '초연결 바이오시대, 기회와 도전'이라는 주제로 진행되며, 과학기술정보통신부가 주최하고 한국생명공학연구원과 한국연구재단, 국가생명공학정책연구센터가 주관한다.

'디지털 바이오'를 주제로 진행된 이번 행사의 세선 1에서는 묵현상 국가신약개발재단 단장<사진>이 '인공지능과 바이오·의료·신약개발의 혁신적 발전방향 및 시사점'을 발표했다.

묵현상 단장은 의료에서 적용되는 AI의 분류를 4가지로 나누었다.

먼저 실제로 AI가 제일 많이 쓰이는 부분은 병원관리 부분이며, 이는 의료 정보 분석을 통해 환자를 케어하고 예측하는 것이다. 그리고 두 번째는 최근 주목받는 영상진단 부분으로서, 의료 영상의 병리 데이터를 AI가 학습하고 진단한다.

묵 단장에 따르면 AI의 영상진단 수준은 25년간 훈련받은 병리학자의 88%를 따라가는 수준인데다가, 특화 분야에서는 병리학자들이 찾아내지 못하는 부분까지 발견한다.

이어 세 번째는 건강 관리 측면이고, 만성적 질환을 가진 환자의 연속적인 의료 정보 확인을 통해 모니터링과 예방, 예측하는 것에 활용된다. 당뇨병의 경우 환자의 상황을 의사가 판단함으로써 피드백을 받을 수 있다. 다음으로 신약 개발에서의 인공지능 활용이며, 이것은 주로 머신러닝을 이용한 신약후보물질 창출에 사용된다.

묵 단장은 의료 AI 규모 및 전망으로 오는 2027년까지 ▲의료 영상 및 진단 ▲환자 데이터 및 위험분석 ▲가상 의료보조 ▲입원 치료 및 병원관리 순으로 성장하게 될 것이라고 보았다. 더불어 우리나라뿐만 아니라 전 세계에서 영상 데이터를 분석하고 평가하는 기술이 빠르게 발전하고 있다고 전했다.

이에 따라 2016년 이후 300개가 넘는 AI 헬스케어 기업들이 투자받았다고 했다. 하지만 항체를 분석하고 설계하는 부분에 있어서는 아직 부족한 점이 많다고 덧붙였다.

그 이유로 묵 단장은 영상진단과 환자 분석, 위험 관리 부분에서는 병원으로 정보가 집중되는 반면, 신약 개발에 필요한 정보는 분산돼 있다는 점을 들며, 결국 정보를 집중하는 데이터 싸움이 중요하다고 강조했다.

하지만 미국의 언론 기사를 인용을 통해 이런 발전 과정에서 과도한 마케팅과 그것을 과장하는 언론이 실질적 투자에 방해가 되고 있다고 주장했다. 이어 과학자들과 의학자들이 연구에 집중할 수 있도록 도와주는 것이 중요한 숙제라고 했다. 또한 이를 위해 환자와 의사, 병원, 공단 사이의 정보 공유와 비정형 정보의 표준화 등이 필요하다고 당부했다.

마지막으로 묵현상 단장은 "병원과 신약개발, 임상시험, 맞춤형 치료에서 앞으로 엄청난 일이 일어날 것을 기대하고 있다"며 "기술 연구자들에 대한 여러분의 적극적 격려와 투자가 필요하다"고 전했다.
 

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