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AI넷

[WEF, AI를 통한 의료 혁신] 보다 건강한 미래를 위한 탄력적이고 연결된 시스템 구축

박민제 | 기사입력 2025/02/03 [09:32]

[WEF, AI를 통한 의료 혁신] 보다 건강한 미래를 위한 탄력적이고 연결된 시스템 구축

박민제 | 입력 : 2025/02/03 [09:32]

 

 

AI를 통한 의료 혁신: 보다 건강한 미래를 위한 탄력적이고 연결된 시스템 구축

 

대표적 이미지

 

AI는 의료 영상, 약물 개발, 질병 감시에 적용하여 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 결과를 개선함으로써 의료를 혁신할 수 있습니다. One Health 접근 방식은 복잡한 데이터를 분석하는 AI의 능력으로부터 이점을 얻습니다. AI를 완벽하게 활용하기 위해 의료 리더는 단기적 개선에 집중하고, 공공-민간 협업을 촉진하고, 공유 표준을 수립하고, 기술을 전략에 맞추고, AI에 대한 신뢰를 구축하고, 데이터 통합을 보장해야 합니다. 이러한 과제를 해결하면 보다 회복력 있고 효율적이며 환자 중심적인 의료 시스템이 구축됩니다.

양질의, 시기적절하고 저렴한 의료는 보편적인 필요이며 21세기에 쉽게 달성할 수 있어야 합니다. 많은 사람이 알다시피 현실은 훨씬 부족하며, SGD 3(건강과 웰빙)이 궤도에서 벗어났다는 점이 주목할 만합니다. 그럼에도 불구하고 의료 시스템은 인공지능(AI)을 사용하여 변혁을 이룰 수 있는 비옥한 토양입니다. 방대한 양의 데이터와 해체하거나 교체할 복잡한 IT 레거시 시스템이 적으며, AI는 과중한 업무와 복잡한 진단을 지원할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 2025년 초에 우리는 AI를 사용하여 수년간의 기술 발전을 뛰어넘고 진정으로 현대적인 의료 시스템을 만드는 시점에 서 있지만, 몇 가지 과제를 해결해야 합니다.

AI는 이미 어느 정도 의료 분야에서 사용되고 있습니다. 가장 잘 알려지고 빠르게 성장하는 응용 분야 중 하나는 CT 스캔과 같은 의료 이미지를 해석하는 데 AI를 사용하는 것입니다. 이를 통해 정확도와 효율성이 빠르게 향상되고 진단 시간과 비용이 절감됩니다.

이미 약물 개발에서 그 가치를 증명하고 있습니다. 점점 더 많은 성공 사례 중 하나는 Insilico Medicine으로, AI 플랫폼을 사용하여 폐 질환인 특발성 폐 섬유증(IPF)에 대한 새로운 약물 후보를 식별했습니다. 발견에서 1상 임상 시험까지의 전체 프로세스는 일반적인 개발 시간의 절반에 불과했고 평균 비용의 10%에 불과했습니다. 이 분야에서 AI를 사용하는 것은 성장할 가능성이 높으며, 더 많은 제품이 더 빨리, 그리고 더 낮은 비용으로 시장에 출시될 것임을 시사합니다.

One Health 접근 방식 측면에서 AI의 이점은 빠르게 나타나고 있습니다. One Health는 사람, 동물, 생태계의 건강 간의 연결과 상호 의존성을 인식합니다. 실제로 이는 건강 위협을 예방, 예측 또는 감지하고 대응하기 위해 취한 모든 조치가 이러한 상호 의존성을 고려해야 함을 의미합니다.

AI는 대기 오염 모니터링, 질병 감시, 가축 감시, 폐수 감시와 같이 다양한 분야에서 매우 귀중할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 실시간 모니터링과 분석을 제공합니다. 이러한 유형의 활동은 일반적으로 현장 테스트보다 바이러스 확산에 대한 보다 강력하고 미묘한 지표를 제공합니다. 이는 특히 감염성 질병 모니터링에 필요한데, 데이터가 정확하고 신속하게 제공될수록 의사 결정이 보다 정보에 입각하게 이루어질 것입니다. 이를 AI가 복잡한 데이터와 통찰력을 연결하는 능력과 결합하면 One Health에 대한 의미가 상당합니다.

우리는 AI가—우리가 허락한다면—건강 관리 시스템에 훨씬 더 크고 혁신적인 영향을 미칠 수 있는 지점에 도달했습니다. 리더들이 집중할 수 있는 여섯 가지 영역이 있는데, 이를 통해 환자를 보호하면서 동시에 안전하게 AI를 사용할 수 있습니다.

우선, 의료 리더는 생산성과 프로세스 개선과 같은 단기적 이점을 제공하는 데 집중해야 합니다. 그렇게 하면 장기적 목표를 향한 진전이 가속화됩니다. 즉, 건강 결과와 재정적 수익 측면에서 모두 실질적인 가치를 창출하는 작은 단계를 밟는 것을 의미하며, McKinsey는 이를 통해 의료 비용을 5%-10% 절감할 수 있다고 추정합니다. 이에 대한 예로는 자동화된 문서화, 재고, 재입고와 같은 운영 애플리케이션을 출시하거나 환자를 원격으로 모니터링하는 것이 있습니다.

둘째, 공공 및 민간 부문은 공유 목표를 개발해야 합니다. 공공-민간 파트너십이라는 개념은 수십 년 전부터 있었지만, 의료 부문에서는 전자가 전반적인 건강 전략과 시스템을 관리하고 후자가 타깃 혁신을 추구하는 것 사이에 종종 단절이 나타납니다. 둘 다 타당하지만 공통된 목표가 필요합니다. 이러한 목표는 발전하고 있습니다. 그러한 예 중 하나는 싱가포르의 의료 기술 기관으로, Accenture와 Google Cloud와 협력하여 데이터 수집을 지원하고 직원과 환자에게 분석 및 앱 도구를 제공하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 접근 방식을 개발하고 있습니다. 공통된 우선순위가 설정되면 공공 및 민간 부문도 공동으로 기회, 위험 및 이를 해결하기 위해 취할 접근 방식을 결정해야 합니다.

협력과 조정이 부족한 또 다른 분야는 공통 인프라, 규범 및 표준의 개발입니다. 리더는 양질의 서비스와 제품을 구축할 수 있는 공통 기반(예: 디지털 공공 인프라)을 만드는 데 집중해야 합니다. 인도는 디지털 공공 인프라(DPI) 전략을 사용하여 9개월 동안 10억 회분의 백신 투여를 용이하게 하는 COVID-19 백신 정보 네트워크(CoWIN) 플랫폼을 포함하여 몇 가지 흥미로운 사례를 제공합니다.

당연한 것처럼 들리지만 실제로 달성하기 어려운 분야는 기술적 결정이 전략과 일치하도록 하는 것입니다. 상호 운용성은 건강 부문에서 중요한 것으로 여겨지지만, 의무화하거나 인센티브를 제공하는 것은 거의 없습니다. 이는 부문 전체에서 디지털(특히 AI) 리터러시를 개선해야 할 더 광범위한 필요성을 나타냅니다. 여러 회사가 이 여정에 착수했으며, 그 중 Moderna는 2022년에 직원 교육을 위한 포괄적인 프로그램인 AI Academy를 ​​시작했습니다.

Shyam Bishen, 건강 및 의료 센터 책임자, 세계 경제 포럼 집행 위원회 위원

AI에 대한 신뢰를 구축하는 것은 어려운 일이지만, 해결해야 할 문제입니다. 정책 입안자부터 환자까지 모든 사람이 AI 솔루션이 효과적이고 안전하다고 믿어야 합니다. 공공 및 민간 부문은 투명성, 형평성, 보증을 위한 원칙과 메커니즘을 만들기 위해 협력해야 합니다. 이는 의료 분야에서 AI의 개발, 평가(인증 프레임워크 포함), 적절한 사용을 형성하기 위해 많은 이해 관계자를 모으는 Coalition for Health AI(CHAI)와 같은 성장하는 이니셔티브를 통해 실현되고 있다는 증거가 있습니다. 긍정적으로, 의료는 이미 잘 확립된 규정이 있는 부문이며, 그 중 일부는 AI 제품과 관련이 있지만, 이 부문 자체가 신뢰할 수 있는 관행을 준수하고 강력한 자기 및 집단적 거버넌스 감각을 유지하는 데 역할을 해야 합니다.

마지막으로 정책 입안자와 실무자는 데이터 통합을 보장해야 합니다. 데이터의 가용성과 접근성은 이 부문에서 디지털 및 AI 혁신을 가능하게 하는 데 가장 중요합니다. 결과적으로, 노력은 지역적 통제를 통한 글로벌 연결성을 기반으로 하는 '네트워크 경제'를 만드는 데 집중되어야 합니다. 이를 통해 데이터 교환이 가능해지고, 이는 통찰력과 도구를 개발하는 데 도움이 될 것입니다. 다시 말해, 이러한 유형의 활동이 부상하고 있습니다. 예를 들어, 유럽 건강 데이터 공간(EHDS)은 치료 및 연구를 위한 건강 데이터의 국경 간 공유를 용이하게 합니다.

역사적으로 의료 분야는 금융 서비스나 소비재 산업과 비교했을 때 기술 도입 측면에서 뒤처져 있었습니다. 이는 이제 적응적이고, 반응성이 뛰어나고, 효율적이며, 환자 중심적인 의료 플랫폼을 개발하는 동안 탐색해야 할 레거시 시스템이 줄어들어 유리할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 AI와 같은 혁신적인 기술을 활용합니다. 하지만 이해 관계자가 이 분야가 직면한 6가지 과제를 적절히 해결하고 이에 집중하지 않는 한 이러한 기회가 낭비될 수 있다는 실질적인 위험이 있습니다.

 

면책 조항: 이 기사에 표현된 견해는 저자/저자들의 견해이며 반드시 ET Edge Insights, 경영진 또는 회원의 견해를 반영하는 것은 아닙니다.

 

 

 

 
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