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AI / 의료|의학

블로그ㅣ올해 주목해야 할 ‘헬스케어 AI’ 트렌드 3가지

2022.06.27 David Talby  |  CIO
코로나19 팬데믹, 정신건강 위기, 의료 비용 증가, 인구 고령화 사이에서 업계 리더들이 의료 관련 AI 애플리케이션 개발을 서두르고 있다. 이를테면 벤처 캐피털 시장에서는 40곳 이상의 스타트업이 의료 서비스용 AI 솔루션을 구축하기 위해 미화 2,000만 달러라는 상당한 자금을 조달했다. 그렇다면 ‘AI’는 ‘의료 분야’에서 실제로 어떻게 활용되고 있을까? 

‘2022 헬스케어 AI 설문조사(2022 AI in Healthcare Survey)’는 전 세계 41개국 321명을 대상으로 헬스케어 AI를 정의하는 과제, 성공 사례, 사용 사례 등에 관해 질문했다. 올해로 두 번째를 맞는 이번 설문조사 결과에서도 결과는 크게 달라지지 않았지만 앞으로 몇 년 동안 추가 어떻게 움직일지 보여주는 몇 가지 흥미로운 트렌드가 제시됐다. 기업들이 알아야 할 3가지 트렌드는 다음과 같다. 
 
ⓒGetty Images Bank

1. 노코드 도구를 통한 AI 사용 편의성과 민주화
가트너는 2025년까지 기업들이 개발한 새로운 애플리케이션의 70%가 노코드 또는 로우코드 기술을 사용하리라 예측했다. 로우코드가 개발자의 워크로드를 간소화한다면, 데이터 과학 개입이 필요하지 않은 노코드 솔루션은 기업 그리고 그 너머에 큰 영향을 미칠 전망이다. 

그리고 이를 통해 AI 사용자가 기술 전문가에서 도메인 전문가로 전환되고 있다는 사실은 확실하다. AI 도구 및 기술 사용자를 물어본 질문에 ‘2022 헬스케어 AI 설문조사’의 전체 응답자 중 절반 이상(61%)이 의사가 사용자라고 밝혔으며, 의료 서비스 제공자(45%), 의료 IT 기업(38%)이 그 뒤를 이었다. 

의료 관련 AI 애플리케이션 그리고 오픈소스 기술의 가용성에 관한 개발 및 투자와 함께 이 업계가 AI 기술을 광범위하게 도입하고 있다는 의미다. 이는 중요하다. 엑셀이나 포토샵 등 일반적인 사무 도구처럼 코드를 사용하는 것이 AI를 더 나은 방향으로 변화시키기 때문이다. 

다시 말해, 기술 접근성을 높이는 것 외에도 소프트웨어 전문가가 아닌 의료 전문가가 주도권을 잡기 때문에 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다는 점에서 중요하다. 물론 이러한 변화가 하루아침에 일어나진 않겠지만 AI의 주요 사용자로서 도메인 전문가의 증가는 큰 진전이다. 

2. 도구 발전 및 텍스트 활용 증가
2022년 말까지 어떤 기술을 도입할 계획인지 묻는 질문에 기술 리더들은 데이터 통합(46%), BI(44%), NLP(43%), 데이터 주석(38%)을 꼽았다. 텍스트는 이제 AI 애플리케이션에서 가장 많이 사용되는 데이터 유형이며, 자연어 처리(NLP)와 데이터 주석이 우선순위에 오른 것은 정교한 AI 기술의 증가를 나타낸다. 

이러한 도구는 의사의 의사결정, 의약품 발견, 의료 정책 평가 등의 중요한 활동을 지원할 수 있다. 팬데믹 기간 동안 새로운 백신을 개발하고 대규모 의료 시스템 수요를 지원하면서 이 분야에서의 발전이 얼마나 중요한지 모두가 알게 됐다. 아울러 의료 분야에서의 AI 사용이 다른 산업과 크게 다르다는 점에서 다른 접근방식이 필요하다는 것도 명백하다. 

따라서 많은 기술 리더가 로컬에 설치된 소프트웨어 라이브러리 및 SaaS 솔루션을 평가하기 위한 필수적인 요구사항으로 의료 관련 모델 및 알고리즘의 가용성을 언급한 건 놀라운 일이 아니다. 벤처 캐피털 환경, 시장에 나와 있는 기존 라이브러리, AI 사용자의 수요에서 볼 수 있는 것처럼 의료 관련 모델은 앞으로 몇 년 안에 성장할 전망이다. 

3. 보안 및 안전 우려 증가 
AI 발전은 또한 새로운 공격 벡터의 범위를 열었다. AI 애플리케이션 구축을 위해 어떤 종류의 소프트웨어를 사용하는지 물었을 때 로컬에 설치한 상용 소프트웨어(37%)와 오픈소스 소프트웨어(35%)를 지목한 비율이 가장 높았다. 반면에 클라우드 서비스를 사용한다고 답한 비율(30%)은 작년(42%)보다 12% 감소했다. 이는 데이터 공유와 관련한 프라이버시 우려에 따른 결과일 가능성이 크다. 

아울러 53%는 타사 또는 소프트웨어 벤더 지표가 아닌 자체 데이터를 활용하여 모델을 검증하기로 했다고 전했다. 즉, 엄격한 의료 데이터 처리 통제와 절차로 인해 AI 사용자들은 사내에서 운영을 유지하려고 하고 있다. 

하지만 소프트웨어 선호도나 모델 검증 방식과 관계없이, 의료 서비스에 관한 보안 위협 증가는 상당한 영향을 미칠 수 있다. 의료 침해는 평판 및 재정적 손실을 넘어선 결과를 초래한다. 데이터 손실 또는 병원기기 조작이 삶과 죽음을 가르기 때문이다. 

개발자와 투자자가 일반 사용자의 손에 기술을 제공하기 위해 힘쓰면서 AI는 훨씬 더 크게 성장할 준비가 되어 있다. 하지만 AI가 더 널리 보급되고 모델과 도구가 개선됨에 따라 보안, 안전, 윤리가 감시해야 할 중요한 영역으로 부상할 전망이다. 올해 의료 분야에서 AI가 어떻게 발전하고, 이것이 이 업계의 미래에 어떤 의미가 있는지 살펴보는 건 흥미로울 것이다. 

* David Talby는 존 스노우 랩(John Snow Labs)의 CTO다. ciokr@idg.co.kr
 
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