Healthcare 분야에서의 생성 AI 활용

현재 많은 의료 기관에서 다양한 방식으로 생성 AI를 활용하고 있으며, 특히 Healthcare 분야는 생성 AI로 커다란 변화를 겪고 있다. 데이터를 분석, 생성 및 예측하는 Generative AI의 능력은 의료 분야의 실질적인 발전을 주도하고 있다. 생성 AI는 더 빠르고 정확한 진단, 맞춤형 치료, 효율적 약물 개발을 지원하고 있다. 알고리즘을 사용하여 데이터 기반 통찰력을 생성함으로써 생성 AI는 환자 치료를 개선하고 의료 과정을 최적화하는 길을 열고 있다.

1. Healthcare 적용분야

• 약물 발견 및 개발: 생성 AI는 연구 개발 프로세스를 크게 가속화하여 신약 발견에 혁명을 일으키고 있다. AI 알고리즘은 방대한 화학 및 생물학적 데이터 세트를 분석하고 잠재적인 약물 후보를 생성한다. 또한 이러한 화합물이 생물학적 시스템과 상호 작용하는 방식을 예측할 수 있게 한다. 이 프로세스를 통해 연구자들은 기존 방법을 사용할 때보다 훨씬 짧은 시간에 수천 개의 분자 구조를 연구할 수 있. 결과적으로 새로운 약물을 시장에 출시하는 데 드는 비용과 시간을 모두 줄일 수 있게 한다. 
• 맞춤형 치료: 개인화된 의료 분야에서 생성 AI는 유전 정보, 생활 습관 요인, 병력 등 개별 환자 데이터를 분석하여 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있게 한다. 이 접근 방식을 통해 의료 서비스 제공자는 각 환자에게 가장 효과적인 치료법을 식별하여 치료 결과를 향상시킬 수 있다. 
• 의료 영상 및 진단: 생성 AI는 의료 영상 분야에서 진단의 정확성을 높이는 매우 중요한 역할을 하고 있다. AI 알고리즘은 저품질 이미지로부터 고해상도 이미지를 생성하여 MRI 및 CT와 같은 스캔 품질을 향상시킬 수 있다. 또한 생성 AI 모델은 방사선 전문의가 놓칠 수 있는 종양이나 골절과 같은 이상 현상을 감지하는 데 도움을 줄 수 있다. 이와 같은 접근은 초기 단계에서 질병을 진단하는 데 도움을 주어 궁극적으로 환자 치료를 효율화 할 수 있게 한다. 
• 임상 의사결정 지원: 생성 AI는 환자 데이터에서 실시간 통찰력을 생성하고, 질병 진행을 예측하고, 가능한 개입을 제안하여 임상의를 지원할 수 있다. 이는 임상 시나리오를 시뮬레이션하여 의료 서비스 제공자가 다양한 치료 접근법의 잠재적 결과를 이해하는 데 도움을 준다. 생성 AI는 건강 기록과 통합하여 의사 결정을 빠르고 정확하게 할 수 있다. 
• 가상 건강 보조원 및 환자 참여: 생성 AI는 환자에게 맞춤형 건강 조언을 제공하고, 일반적인 의학적 질문에 답하고, 환자에게 약물 복용이나 치료 계획을 따르도록 하는 가상 건강 보조 장치로 많은 인기를 끌고 있다. 이러한 AI 기반 도구는 적시에 관련 정보를 제공하여 환자 참여를 개선하고 지속적인 지원을 제공하여 만성 질환 관리에 도움을 줄 수 있다.

2. Healthcare 분야 사례

Insilico Medicine

Insilico Medicine은 생성 AI를 활용하여 신약 개발과 개인화된 치료 계획을 혁신적으로 개선하는 노력을 하고 있다. 생성 AI는 신약 발견 분야에 혁신적 변화를 가져오고 있으며, 이 변화를 주도하고 있다. Insilico Medicine은 첨단 AI 기술을 활용하여 암, 신경퇴행성 장애, 노화 관련 질병을 비롯한 다양한 복합 질병에 대한 새로운 치료법을 발견, 검증 및 최적화하는 방법을 노력하고 있다. 이 회사의 최첨단 플랫폼은 생성 AI를 딥 러닝 및 기계 학습 알고리즘과 결합하여 방대한 양의 생물학적 데이터를 분석하고 분자 상호 작용을 시뮬레이션하며 잠재적인 약물 후보를 생성한다. 이러한 혁신은 비교할 수 없는 속도, 정확성 및 비용 효율성으로 실행 가능한 치료 화합물을 식별을 효율화 한다. Insilico Medicine은 분자 설계를 최적화하기 위해 AI를 적용함으로써 개발 단계에서 성공할 가능성이 높은 최적화된 화합물을 생성하여 잠재적으로 획기적인 치료법으로 이어질 수 있는 노력을 하고 있다. 

또한 Insilico Medicine의 AI 기반 모델은 약물 개발과 관련된 위험을 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 임상 시험에 들어가기 전에 후보 약물의 안전성과 효능을 예측함으로써 전임상 단계에서 성공 가능성을 높이고 더 많은 정보에 기초한 의사 결정을 가능하게 한다. 이 기능은 약물 개발 과정을 가속화하는 노력에 도움을 줄 수 있다. Insilico Medicine은 또한 주요 제약회사와 제휴하여 표적 식별 및 검증부터 리드 최적화 및 임상 시험 설계에 이르기까지 신약 발견 과정의 다양한 단계에 생성 AI 기술을 적용하고 있다.  이러한 협력은 의료 분야에서 AI의 영향을 확대하고 있다. 

Hyro

Hydro는 AI 기반 환자 상호작용 플랫폼이다. 고급 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습 알고리즘을 활용하며 HIPAA를 준수하는 의료용 대화 플랫폼이다. 이 플랫폼은 고객 서비스를 개선하고 운영을 간소화하며 산업 전반에 걸쳐 사용자 경험을 향상하도록 설계되었다. Hydro의 대화형 AI는 대화 내용을 실시간으로 이해하고 해석하여 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공하여 의료기업이 대규모로 개인화된 상호 작용을 제공할 수 있도록 지원한다. 즉 품질이나 속도를 희생하지 않고도 많은 고객 문의를 처리할 수 있다. AI는 대화를 통해 지속적으로 학습하여 언어의 뉘앙스를 이해하고, 고객 의도를 파악하고, 공감으로 대응하는 능력을 향상시켜 나아간다. 이러한 자동화는 응답 시간을 단축할 뿐만 아니라 사람의 개입 필요성도 최소화하게 한다. Hydro의 AI 기반 플랫폼은 다국어를 지원한다. Hydro는 대화 내용을 분석하여 문제를 식별하여 귀중한 통찰력을 제공한다. 이러한 통찰력을 통해 고객 만족도를 높이고 치료 과정을 최적화하기 위한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있게 한다.

SkinVision

SkinVision은 질병 조기 발견을 위하여 생성 AI를 사용한다. 사용자가 피부암의 조기 징후를 감지할 수 있도록 설계된 모바일 앱이다. SkinVision은 기계 학습 및 피부과 전문 지식을 활용하여 개인이 스마트폰에서 직접 피부 건강을 평가할 수 있도록 지원한다. 점 및 기타 피부 이상을 관리할 수 있는 편리하고 안정적인 방법을 제공한다. 간단한 사진 업로드만으로 이 앱은 피부 반점의 잠재적인 위험을 분석하여 사용자에게 즉각적이고 실행 가능한 설명을 제공한다.  

이 앱은 임상적으로 검증된 알고리즘을 사용하여 피부 병변의 위험을 평가하고 불규칙한 모양, 특이한 색상, 시간에 따른 변화 등 피부암과 관련된 일반적인 지표를 식별한다. 사용자는 자신의 피부 건강을 추적 및 문서화하고, 정기적인 점검을 위한 알림을 설정하고, 의료 전문가와 상담할 시기에 대한 권장 사항을 받을 수 있다. SkinVision은 조기 발견에 중점을 두고 있는 피부 건강을 위한 도구이다. 

iOS와 Android 모두에서 사용할 수 있다. 전 세계 수백만 명의 사용자가 있으며, 의료 전문가의 지원을 받고 있다. SkinVision은 피부 검사를 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 하여 마음의 평화를 제공하며, 기술과 의료를 통합하여 피부암 퇴치를 위한 중요한 역할을 하고 있다.