빠른 신약개발·신속 진단·비용 절감 등 이익

인공지능(AI)은 더 빠른 약품 개발, 환자 진단 지원, 상승하는 헬스케어 비용 감소에 도움이 될 수 있다.

대부분 시기에서 AI는 더 우수한 기기 기술을 만들고 무인 자동차 개발, 무인 전투에 이용 등에서 논의됐다.

하지만 AI 능력들은 헬스케어의 효율과 질을 급격히 개선할 수 있다.

알고리듬, 영상 인식 기술, 자연 언어 처리와 다른 AI 기술들은 더 저렴한 헬스케어를 만들고 신약 개발 시간을 단축하고 의사와 협력으로 질병 진단에 도움이 될 수 있다.

신약개발 단축
제약사들은 신약의 발견과 개발에 평균 10~15년이 걸리고 있다.

IBM 등 일부 업체들은 AI가 방대한 양의 유전적 임상적 데이터를 통해 신약 발견의 시간을 급격히 줄일 수 있다고 생각하고 있다.

IBM은 왓슨(Watson for Drug Discovery)이 수백만 페이지를 읽고 연구에서 맥락적 의미를 이해하기 위해 자연언어처리를 사용하고 있다고 밝혔다.

최근 BNI(Barrow Neurological Institute)는 근위축성 측색경화증(ALS)과 관련될 미확인 유전자와 단백질들을 발견하기 위해 왓슨을 사용했다.

수개월 내에 왓슨은 이전 ALS와 전혀 관련이 없었던 5개 RNA 결합 단백질을 발견했다.

일부 제약사들은 이런 종류의 AI에 이미 투자하고 있다.

질병을 표적으로 하고 치료를 위해 분자의 발견에 걸리는 시간을 5년반에서 1년으로 줄일 수 있다고 밝혔다.

회사는 AI가 약품 개발에 걸리는 시간 감소에 도움이 되고 비용을 감소할 수 있다고 말했다.

진단 지원
최근 하버드 연구팀은 유방암을 더 정확하게 진단하는데 도움이 될 AI 시스템을 개발했다.

AI 기술은 96%에서 99.5%로 의사들의 정확성 상승에 도움이 됐다.

이런 약간 증가율은 추가 6만8000~13만명 여성들이 매년 더 정확한 진단을 받을 수 있기 때문에 두드러진다.

IBM의 왓슨(Watson for Genomics0은 노스캐롤라이나대학의 암 전문의들이 테스트했다.

왓슨은 1018명 환자 케이스를 분석했고 99% 이상 의사의 결정과 같았지만 300례에서 왓슨은 잠재적 유의성의 추가 게놈 문제를 발견했다.

헬스케어 비용 절감
KFF(Kaiser Family Foundation)는 헬스케어 지출에 미국은 GDP의 약 18%를 사용하는 것으로 추정했다.

다른 선진국들은 미국처럼 평균적으로 헬스케어에 1인당 약 절반을 지출하고 있다.

AI는 이런 비용 절감에 도움이 될 수 있다.

컨설팅업체인 Accenture에 따르면 AI는 차트, 처방, 테스트 의뢰 등을 손으로 쓸 필요성을 없애거나 줄임으로 헬스케어 기업과 병원에 도움이 될 수 있는 음성을 문자로 번역 등 관리 업무에 사용될 수 있다.

알파벳의 구글의 자회사인 딥마인드(DeepMind)는 AI 알고리듬을 사용해 의학적 스캔을 판독하기 위해 영국의 NHS(National Health Service)와 작년 제휴를 체결했다.

딥마인드는 스캔으로 환자 케어에 대한 결정을 하지 않지만 AI 가 스캔으로 배움을 지속하고 있어 이는 헬스케어 전문가들의 많은 시간을 자유롭게 해 줄 의사의 권고를 위해 미래에 사용될 수 있다.

Accenture에 따르면 이 같은 새로운 작업 흐름 지원 능력은 의사 17%, 간호사의 51%까지 작업 시간을 줄일 수 있다.

전체 헬스케어 산업을 더 능률적으로 만듦으로써 AI 응용은 2026년까지 미국에서 연간 헬스케어 비용 1500만달러를 절감할 수 있다.

AI 시장은 성장을 시작하고 있고 IBM, 구글 등은 한동안 헬스케어 판매를 중단하지 않을 것으로 보여 헬스케어 업체들에게 많은 기회가 있다.

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