인공지능(AI) 분야에서, 생성형 AI는 헬스케어 분야를 빠르게 변화시키고 있다.

AI는 신약 개발, 새로운 단백질 및 유전자 표적 식별에 도움, 임상 연구를 위한 성공적인 설계, 적합한 약물에 대한 적합한 환자 발견 등에 믿을 수 없을 정도로 강력할 수 있다.

생성형 AI 모델은 정교한 기계 학습 방법을 사용함으로 실제 헬스케어 데이터와 현저한 유사성을 가진 새로운 데이터 사례를 생성할 수 있다.

이러한 최첨단 방법은 의약품 개발, 환자 케어, 질병 감지 및 진단 등 많은 헬스케어 관련 분야를 완전히 변화시킬 수 있다.

생성형 AI는 중대한 생산성 증가를 촉진하고, 환자와 제공자 경험 개선, 궁극적으로 더 나은 임상적 결과로 이어질 가능성이 있다.

기술은 관리 비용을 낮추고, 생체 의학 연구 및 의약품 개발을 가속화하고, 청구 관리를 개선하고, 차세대 진단기기 개발에 도움이 될 수 있다.

대형 기술 기업들은 생성 AI를 적용하기 위해 헬스케어 업체와 파트너십을 하고 있다.

컨설팅 업체인 GVR(Grand View Research) 보고서에 따르면, 헬스케어 시장에서 생성형 AI 시장 규모는 2022년 12.8억 달러, 2023년 16.6억 달러로 추정됐고, 2030년 147.65억 달러 규모로 연평균 36.7%의 고성장이 예상된다.

환자 케어와 결과를 개선할 수 있는 엄청난 잠재력으로, 생성형 AI는 헬스케어 산업을 완전히 탈바꿈시키고 있다.

생성형 AI는 개인맞춤 환자 케어 제공을 지원하고, 더 빠르고 저렴한 약물 발견을 가능하게 하며, 전체적으로 헬스케어의 전달을 증가시킬 수 있다.

엄청난 데이터 세트를 분석하고, 의료 영상을 개선하고, 다양한 의료 설정을 시뮬레이션하고, 결과를 예측함으로써 이를 수행할 수 있다.

기술은 관리 비용을 낮추고, 생체 의학 연구 및 의약품 개발을 가속화하고, 청구 관리를 개선하고, 차세대 진단 장비를 개발에 도움이 될 수 있다.

대형 기술 기업들은 생성 AI를 적용하기 위해 헬스케어 기업들과 파트너십을 하고 있다.

마이크로소프트와 에픽(Epic)은 임상의들이 환자 메시지를 문서화하거나 답장하는 데 드는 시간을 줄이기 위해 협력했다.

구글은 여러 언어로 임상 시험 의사소통의 초안을 자동화하기 위해 바이엘과 협력하고 있고. 유방암을 발견하기 위해 회사의 기기들에 AI 도구를 통합하기 위해 아이캐드(iCad)와 제휴하고 있다.

IBM은 복잡한 의료 기록들을 분석하기 위해 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)와 협력하고 있다.

엔비디아9NVIDIA)는 AI, 고성능 컴퓨팅, 가속 컴퓨팅의 강력한 성장을 기록하고 있다.

엔비디아의 GPU(그래픽 처리 부서)는 AI의 확산으로부터 빠르게 이익을 얻고 있다.

GPU를 AI 모델에 적용함으로써, 회사는 수익과 매출을 지원할, 자동차, 헬스케어, 제조 등 다른 미개발 시장으로 기반을 확장하고 있다.

헬스케어 정보 기술 공급자들은 제공자 및 사용자의 광범위한 네트워크와 기술을 결합해, 생성형 AI 사용의 최전선에 있다.

바이오메디컬 연구와 약물 개발에서, 생성형 AI는 혁신을 가속화하고 있다.

예를 들어, 사노피는 의약품 발견 과정을 최적화하기 위해 바이오맵(BioMap)의 AI 플랫폼의 사용을 위한 전략적 제휴를 맺었다.

또한, 분자생물학에 특화된 거대언어모델(LLM)도 자체적으로 치료 후보물질의 생성 외에도, 단백질 구조와 표적 결합 친화도의 예측 모델링을 지원하고 있다.

메드트로닉, 스트리커(Stryker Corporation) 등 메드텍 기업들은 AI 가능한 하드웨어를 통해 질병을 감지하는 차세대 진단 장비, AI 작동 시스템을 갖춘 수술용 로봇 또는 스마트 원격 모니터링 기기 등에 투자를 집중하고 있다.

필립스는 진단, 치료, 커넥티드 케어, 개인 건강에서 광범위한 AI 노력의 일환으로, 회사의 PACS 영상 처리를 발전시키고 방사선 작업 흐름을 향상시키기 위해 생성형 AI를 개발하기 위해 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)와 협력하고 있다

메드트로닉은 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)을 활용해 환자 결과를 개선하고 심장 치료, 당뇨병 관리, 척추 수술 등 많은 분야에서 환자 결과를 개선하고 헬스케어 비용을 절감하기 위해 AI와 머신러닝을 사용하고 있다.

작년 12월, 메드트로닉은 코스모 파마슈티컬스(Cosmo Pharmaceuticals)의 자회사인 CIMD(Cosmo Intelligent Medical Devices)와 파트너십을 확대했다.

이런 전략적 협업은 내시경 케어에서 AI 활용을 촉진하고 AI 통합 헬스케어 솔루션에서 메드트로닉의 리더십을 강화시킬 것으로 예상된다.

스트리커는 수술 계획, 의료 영상 및 환자 모니터링 등, 많은 분야에서 환자 결과와 효율성을 향상시키기 위해 AI와 머신러닝의 활용은 앞으로 더욱 확대될 전망이다.

지난 몇 년 동안 생성형 AI는 헬스케어 전달의 효율성, 능력, 혁신을 향상시킬 수 있는 잠재력으로 인해 지불자, 바이오파마, 제공자, 투자자의 관심을 끌었다.

수년 동안 AI 기술을 사용했음에도 불구하고, 생성형 AI는 헬스케어 산업에 존재하는 미개척 분야의 일부를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 도구이다.

AI 주도의 헬스케어 혁명이 이미 잘 진행되고 있고, 대부분의 기업들이 다방면으로 AI를 활용하고 있다.