인공지능(AI)은 인체의 복잡한 비밀을 밝히고 질병 진단 및 치료에 대한 비교할 수 없는 통찰력을 제공할 수 있는 의료 혁명의 시대를 열 잠재력을 가지고 있다. 해당 분야의 선도적인 인물이자 'AI Doctor: The Rise of Artificial Intelligence in Healthcare'의 저자인 Ronald M. Ramzi 박사는 AI의 딥 러닝 역량이 의료 행위를 재정의할 미래를 예상한다.

인간 건강의 복잡성을 해독하는 데 있어 AI의 중추적인 역할

Ramzi는 유전 정보, 미생물군집, 뇌 활동 등 다양한 의료 데이터를 종합적으로 분석하여 전례 없는 정확도로 질병을 예측하고 진단할 수 있는 길을 닦는 AI 기반 모델을 구상하고 있다. 이러한 고급 알고리즘은 이미지, 텍스트, 실험실 결과 등 다양한 데이터 양식을 통합하여 환자의 건강 상태에 대한 전체적인 통찰력을 제공할 것으로 예상된다.

앞으로 Ramzi는 인간 게놈과 미생물군집을 매핑하는 딥 러닝 AI가 발달과 질병 저항성에 어떤 영향을 미치는지 탐구할 것으로 예상한다. 이러한 모델은 수많은 환자 지표를 고려하여 전체적인 이해를 제공하고 개인이 직면할 수 있거나 현재 겪고 있는 잠재적인 질병을 예측할 것으로 예상된다.

AI 채택의 과제 극복

의료분야에서 AI의 가능성은 엄청나지만 광범위한 구현이 가능해지기 전에 특정 과제를 해결해야 한다. 적절한 교육 데이터 부족, 안전에 대한 우려, 의료 전문가와 대중 사이의 회의론 등의 문제를 해결해야 한다. 이러한 장애물에도 불구하고 방사선학 및 심장학과 같은 분야에서 현재 AI를 적용하는 것은 의학적 의사결정 및 환자 치료를 향상시킬 수 있는 잠재력을 보여준다.

Ramzi에 따르면 고급 AI 모델을 구현하는 데 있어 중요한 장애물은 레이블이 지정되고 구조화되었으며 검증된 의료 데이터가 부족하다는 것이다. 의료 부문은 주로 안전 문제로 인해 이 데이터를 디지털화하고 통합하는 데 있어 다른 산업에 비해 뒤떨어져 있다.

현재와 ​​의료의 미래를 연결하다

Ramzi는 현재 의료 분야의 AI 애플리케이션이 미래의 발전에 비해 초보적인 것으로 간주될 것이라고 주장한다. 그는 의학의 역사적 이정표와 유사하게 인간 수명을 연장하고 복잡한 신체 관계에 대한 이해를 심화시키는 AI의 잠재력을 강조한다.

지난 세기 동안 의료 분야에서 이루어진 놀라운 발전을 되돌아보면서 Ramzi 박사는 유전적 요인과 신체 기능 사이의 복잡한 상호 작용을 해독하는 데 있어서 지속적인 혁신의 중요성을 강조한다. 기대 수명이 크게 늘어났지만, 인공 지능의 렌즈를 통해 의학 지식의 광대한 개척이 기다리고 있다.

앞으로의 데이터 문제 해결

의료 분야에서 AI의 모든 잠재력을 실현하는 데 있어 중요한 장벽은 레이블이 지정되고, 구조화되고, 검증된 의료 데이터가 부족하다는 것. 의료 데이터의 약 80%는 구조화되지 않고 다양한 형식으로 단편화되어 있어 AI 모델을 효과적으로 교육하는 데 어려움을 겪고 있다. AI 기반 의료 솔루션의 정확성과 신뢰성을 보장하려면 이러한 데이터 격차를 해결하는 것이 중요하다.

Ramzi 박사는 새로운 AI 모델이 재교육 없이 새로운 작업을 이해하고, 입력을 받아들이고, 이미지, 텍스트, 실험실 결과 또는 이들의 조합과 같은 데이터 형식의 다양한 조합을 사용하여 출력을 생성함으로써 이전의 한계를 뛰어넘을 것이라고 강조한다.

작성자: Impact Lab