AI 의료 AI 의료란?
의료 분야에서 AI(인공 지능)는 ML(기계 학습)을 사용하여 환자 경험, 병원 운영, 지출을 지원하고, 궁극적으로는 개선하는 것입니다.
- 의료에서 AI가 중요한 이유
- AI가 의료 산업에 미치는 영향
- AI 의료의 이점
- AI 의료의 문제
- HPE와 AI 의료
의료에서 AI가 중요한 이유
의료 분야에서 AI는 방대한 양의 환자 및 원시 의료 정보를 분석하여 더 정확한 진단을 내리고 치료 계획을 세우는 데 핵심 툴이 될 수 있습니다. 또한 다양한 소스의 데이터를 빠르게 분석하고 잠재적 문제를 식별하며 임상 및 관리 환경을 포함한 많은 상황에 적합한 해결 방안을 추천합니다.
AI가 의료 산업에 미치는 영향
AI는 HPC(고성능 컴퓨팅)를 활용한 의료 정보 분석을 통해 의료 산업의 발전 속도를 높여줍니다. 이러한 데이터에 의료 이미지와 진단부터 수술 절차에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 이 기능은 단일 위치로 제한되지 않습니다. 클라우드 기반 솔루션이 다양한 네트워크와 위치에서 정보를 집계합니다.
AI 의료의 이점
임상 결과와 관련하여 AI 분석을 통해 인적 오류의 위험 없이 더 빠르고 깊이 있게 정보를 분석할 수 있습니다(예: 종양이나 질병의 전조 증상 감지). 의료진이 이러한 결과물을 활용하여 치료 방식을 개선하고, 이는 결과 개선으로 이어질 수 있습니다. AI의 처리 성능은 개별 사례로 국한되지 않습니다. 전 세계에서 정보를 취합하여 생명을 살리는 치료와 의학적 혁신으로 이어질 수 있는 실행 가능한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 신종 코로나 바이러스 팬데믹 기간에 AI를 활용하여 새로운 변이를 분석하고, 인간의 연구와 평가보다 빠르게 효과적인 새로운 치료를 찾을 수 있었습니다. 과거에도 AI는 유전자 지도 작성 및 기타 선구적인 유전체 연구에서 중요한 역할을 했습니다.
효율적인 운영을 위해 AI가 수술과 같은 절차를 간소화하고 생산성을 높일 기회를 식별할 수 있습니다. 결과적으로 AI는 IT와 의료 관리자가 사전에 실수를 방지하고 문제를 해결하며 운영 비용을 절감할 수 있도록 가시성을 강화하여 의사 결정을 개선하는 데 도움을 줍니다. 환자의 치료 결과 개선과 유사하게 AI를 통해 의료진이 더 많은 환자 기록을 더 빠르게 살펴보거나 환자를 더 효율적으로 치료하는 방식을 찾아 치료 방식을 개선할 수 있습니다. NPL의 도움으로 AI가 임상 노트(예: 구조화되지 않은 데이터)를 조사하고 분류한 다음 임상 절차를 최적화하는 데 활용할 수 있습니다.
AI는 의료 조직이 개선된 보안 및 안전을 계속 준수하는 데에도 도움이 됩니다. 개인의 의료 정보를 부적절하게 이용하는 것을 줄이는 것 외에도 AI는 직원들이 관련 시설과 환자를 모니터링할 수 있도록 IVA(지능형 동영상 분석)를 지원합니다. 스마트 병원은 IVA와 스마트 센서를 사용하여 의료 장비 및 마스크와 같은 물체를 인식할 수 있습니다.
의사와 환자의 얼굴을 식별하여 매칭하고, 심지어 체온 상승도 감지합니다. 이러한 자료는 고위험 환자를 판단하고 실행 가능한 성과를 도출하는 데 활용됩니다.
AI 의료의 문제
환자의 개인 정보 보호와 데이터 분석에 대한 의존도가 AI 구현의 주요 과제입니다. 생성되고 사용하는 데이터가 증가함에 따라 의료 조직은 데이터를 저장하고 정리할 적절한 인프라를 갖춰야 합니다. 마찬가지로 모든 AI는 데이터 풀에서 의미를 도출하기 위해 알고리즘이 필요합니다. 효과적인 인프라를 갖추지 않은 조직은 환자의 의료 정보를 잘못 사용하거나 정보를 사이버 공격 및 기타 위협에 노출되게 할 위험이 있습니다. 부실한 알고리즘도 의도하지 않은 편향된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 다시 말하면 AI가 인간의 편향성을 이어받을 수 있습니다. 한 예로 의료 AI가 어쩌다 맞춤형 치료에서 특정 인종에 대한 우선순위를 낮추고, 신장 이식에서 흑인 환자를 차별한 경우가 있습니다. 적절한 인프라와 기술 스택, IT 전문성 외에도 조직은 데이터와 AI의 관리 방식과 관련하여 인간의 윤리 규범에 해당하는 세밀하게 조정된 AI 윤리 규범이 필요합니다.
표준과 엄격한 보안 프로토콜도 준수해야 합니다. HIPAA와 같은 규제 준수 표준이 환자 정보의 보안 유지 및 활용 방식을 결정하며, AI가 데이터를 액세스, 분석, 사용하는 방식이 포함됩니다. 적절한 보호 장치가 없다면 환자 데이터가 동의 없이 사용되거나 악의적인 행위자가 (의도적으로 또는 우연히) 이를 확보하거나 유용할 수 있습니다.
HPE와 AI 의료
HPE는 혁신을 가속하는 동시에 환자 치료를 개선하는 AI와 클라우드 기반 솔루션을 통해 의료의 혁신을 지원합니다. 의료 기관에는 코로나 바이러스 팬데믹으로 유발된 과제 이외에도 수년간 지속되어 온 과제가 산적해 있습니다. 급격한 인구 고령화와 만성 질환의 증가로 의료 수요가 증가하고, 의료진 부족 현상 심화 및 지속 불가능한 의료 비용의 증가로 의료 공급자와 경제의 부담이 가중되고 있습니다. 전 세계에서 이러한 동향으로 인해 효율성 향상뿐 아니라 경험 및 결과 개선에 도움이 되는 의료 분야의 혁신이 절실해졌습니다.
연구 기관 및 의료 시설에서는 인간 게놈을 배열하고, 새로운 치료 방식을 개발하며 환자 진료를 가속 및 개선하며 전자 의무 기록을 보다 잘 관리하기 위해 대용량 데이터 세트 분석 기술을 이용하고 있습니다. 의학 및 유전체 연구에서 의료용 HPE GreenLake와 같은 플랫폼이 정교한 분석을 활용하여 최고의 신약 후보를 선택하고 상당한 비용이 발생하기 전에 성공 확률이 낮은 약을 제거합니다. HPE를 통해 조직은 리소스 집약적 프로젝트를 수행하는 분리된 과학자 및 연구자 팀의 지원에 필요한 유연성과 성능을 제공하는 경제적인 확장형 인프라를 활용할 수 있습니다. 기존에 구매한 인프라는 현재와 미래의 요구 사항 사이에 균형을 맞춰야 하지만, HPE GreenLake는 종량제 결제로 자유롭게 확장 및 축소가 가능하여 조직과 팀에서 필요한 리소스를 제공하고 비용을 지불할 수 있습니다. 사용량 기반 요금 청구는 비즈니스 성과에 따라 비용이 결정되고, 관리형 서비스를 통해 사내의 IT 리소스를 효율적으로 더 중요한 작업에 활용할 수 있습니다.
