바이오인

질병진단 인공지능 개발 동향 

요약문 

인공지능의 빠른 발전은 다양한 산업분야로의 적용으로 이어지고 있으며, 의료 영역으로 의 확대는 이제 거스를 수 없는 변화이다. 특히, 4차 산업혁명의 핵심 기술들로 정의되는 인 공지능을 비롯한 빅데이터, 클라우딩 기술들의 발전은 인공지능을 기반으로 한 의료진단 영 역에서의 높은 성공 가능성을 시사한다. 본 동향에서는 무분별하게 혼용되는 인공지능의 기 술적 정의에 대한 재고와 함께, 현재 인공지능 기반의 의료 진단에 대한 현 주소와 남아있 는 도전과제들을 알아보고자 한다. 또한, 이들 문제점들을 해결하기 위한 가능한 기술적 방 법의 제시를 통해 제기된 과제들의 해결방법을 알아보고자 한다. 이와 함께, 향후 진행될 관 련 기술개발의 방향을 알아보고, 인공지능기반의 의료 진단이 향상되기 위한 핵심 요소인 빅데이터의 중요성에 대해 논의하고자 한다. 

목 차 

1. 서론   

1.1. 인공지능 vs 기계 학습 vs 딥러닝    

1.2. 국내외 AI 기반 의료 진단   

2. 본론    

2.1. 인공지능 기반 의료 진단 기술현황     

2.2. 인공지능 기반 의료 진단 기술의 미래    

2.3. 인공지능 기반 의료 진단의 도전과제 및 해결방안  

3. 결론  

4. 맺음말   

5. 참고문헌 

1. 서론 

일반적인 인공지능(Artificial Intelligent, AI)은 좁은 의미의 AI로서, 이는 특정 업무에 특화된 AI를 가리킨다. 예를 들면, 자동번역, 영상 및 음성인식, 신경망 구조의 개발과 분석 등에 적용되는 AI 기술과 같이 특정 업무에 국한되어 적용되는 대부분의 인공지능 기반의 기술들은 좁은 의미의 AI라고 할 수 있다. 오늘날 4차 산업혁명 등의 관련 기술 발달과 함께 AI가 다양한 분야에 적용되고 있으며, 특히 의학 분야에서의 AI를 이용한 방법들은 빠른 증가세를 보이고 있다.  의료 인공지능으로 대변되는 AI 기반의 의료서비스는 의료데이터의 보조적인 해석에서부터 질병의 예측 및 진단, 의료영상 해석과 같은 전문 의료영역에 이르기까지 다양한 의료서비스에 적용되고 있으며, 현재 일부 영역에서는 전문 의료인력보다 높은 수행 능력을 보이는 것으로 알려져 있다 [1]. 이러한 결과는 21세기 딥러닝의 대부로 알려진 제프리 힌튼 교수(캐나다 토론토대학교 & 구글)의 2016년도 발언과도 일맥상통하는 면이 있다고 하겠다 [2]. 일반적으로 AI 기반의 의료기기는 의료데이터를 분석하여 수행 능력을 향상시키는 소프트웨어와 이를 포함하는 의료기기들을 가리킨다. AI 기반의 의료시스템은 의료 전문인력들과 경쟁 관계로 보는 시각으로 인해 부정적인 견해들이 존재하는 것이 현실이다 [3]. 하지만, 의료분야에서의 AI 활용은 의료 인력들과 경쟁 관계가 아니라 상호 보완관계로 보는 것이 타당하며, 의료종사자들은 현재의 역할이 향후에 소멸되는 것이 아니라 변화할 것이라는 상황을 받아들임으로써 부정적인 시각은 사라질 것으로 보인다.  현재 AI 기반의 의료시스템은 영역(진료과목)에 상관없이 급속히 확대되고 있지만, 진료 행위에 적용될 수준을 보이는 영역은 대략 5가지 분야(AI 기반 로봇수술 시스템, 가상 간호 보조 시스템, 의료진단 시스템, 의료서비스 관리, 영상 해석)로 요약된다 [4]. 특히, AI 기반의 영상 해석은 의료 진단의 측면에서 가장 핵심적인 기능을 수행하고 있으며, 병리학 관련 다양한 데이터와 함께 AI 기반의 의료진단 기술의 핵심적인 영역이다. 본 보고서에서는 AI 기반의 진단 기술 및 결과와 향후 관련 기술발전 방향 및 남겨진 과제들에 대한 논의를 진행하고, 이들에 대한 해결방법을 모색하고자 한다. 나아가, AI 기반 의료진단 영역에 있어서 가장 핵심적 요소인 빅데이터에 대한 논의도 진행하고자 한다. 

...................(계속)

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