글로벌 인공지능(AI) 기반 의료영상 시장은 딥 러닝 기술(deep learning technology), 적절한 클라우드 컴퓨팅과 저장이 견인해 강력한 성장이 예상된다.

머신 러닝(Machine learning)은 생산성 향상, 진단 정확성 개선, 더 정확한 치료 계획과 더 우수한 환자 결과 유도 등으로 진단 영상산업을 변화시킬 것으로 예측된다.

AI가 임상 결과를 개선하고 투자 수익을 제공할 수 있는 능력을 입증한 새로운 활용 사례 중 뇌졸중을 감지하고 진단하는 소프트웨어와 비침습성 관상 동맥 검사에서 혈류를 측정하는 툴이 있다.

방사선학은 AI와 머신 러닝에서 가장 쉬운 작업이다.

작년 11월 뉴안스 커뮤니케이션스(Nuance Communications)는 의료영상을 위한 AI의 개발을 가속화를 목적으로 오픈 플랫폼을 출범했다.

그러나 많은 장벽들이 의료영상에서 주류로 AI가 옮겨 가는 것을 늦출 수 있다.

임상 세팅, AI 툴과 방사선전문의의 작업흐름의 더 긴밀한 통합에서 딥 러닝 알고리즘의 효과를 입증하기 위해 대규모 검증 시험도 필요하다.

알고리즘 개발자는 솔루션의 긴밀한 통합을 보장하기 위해 영상 IT 벤더와 협력할 필요가 있다.

알고리즘 개발자는 기존 의료 영상 업체와 신종 벤더 중립 AI 플랫폼과 유통 딜 등 효과적인 시장 진출 경로를 구축해야 한다.

지난 1년여 동안 중국의 텐센트(Tencent)와 알리바바(Alibaba) 등 의료 영상에 AI를 응용하는 일부 세계적인 기술 대기업들을 목격했다.