의료AI의 병원 적용사례와 과제

◈ 목차

1. 의료 인공지능의 활용과 지원 - 김지은 파트장

2. 스마트병원의 DX(Digital Transformation) to AX(AI Transformation): 병실에서 시작되는 변화 - 차원철 교수

3. 서울아산병원 AI 진료 음성인식시스템 - 김지완 교수

4. 양악수술 후 모습 예측을 위한 수술 디지털 트윈 - 김남국 교수

5. AI 시대의 생체신호 모니터링 - 이형철 교수

6. 생성형 AI를 활용한 의무기록 초안 작성 서비스  - 유승찬 교수

7. 소아응급실 커뮤니케이션 AI-Agent: 공감과 효율을 위한 기술의 여정 - 손명희 교수, 허세진 임상조교수

8. 디지털 병리와 인공지능 - 정찬권 교수, 최인영 교수

◈본문

■ 발간사

 한국은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 3대 강국(G3)으로의 도약을 위해 AI 컴퓨팅 인프라, AI 투자 확대, 산업 및 공공분야 전반의 AI 도입률 제고, AI 안전 및 안보 역량 강화 등이 포함된 국가 전략방향을 발표(2024.9월)한 바 있다. 여기에는 제조, 금융, 의료 등의 분야가 포함되었으며, 의료 특화 인공지능(AI)은 바이오헬스 산업의 핵심 영역으로 주목을 받고 있다.

 2024년 9월 보건복지부에서 발표한 「의료 인공지능 연구개발(R&D) 로드맵(안) (2024~2028)」에는 ‘AI 기반 의료서비스 지원 및 개발’이 구체적인 과제로 포함되어 있다. 이 과제는 응급실에 특화된 인공지능 모델을 통해 환자 진단을 위한 판독 지원은 물론, 응급환자의 처치 순서나 의료진 배치 등을 추천해 의료 현장의 운영 효율을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.

의료 AI 역시 생성형 AI의 등장과 도입으로 영상 데이터 뿐 아니라 음성, 텍스트, 생체신호 등 멀티모달 의료 데이터의 분석과 활용이 가능해지면서, 그 어느때보다도의료 AI의 적용 분야가 확장되고 있다.

 이에 국내 주요 선도병원을 중심으로 의료 특화 AI의 도입을 시도하고 있는 혹은 시도한 사례를 살펴보고, 의료 현장에서 체감하는 AI 적용의 과제를 짚어보고자 한다. 본 지를 통해 진료와 연구로 바쁘신 중에도 의료 AI의 적용 사례에 관한 경험을 공유해주신 의료 AI 전문가분들에게 감사의 말씀을 전한다. 무엇보다도 의료 특화 AI 의 적용을 위해 필요한 지원 및 과제들이 정책으로 이어지길 기대한다.

■ 의료 인공지능의 활용과 지원 - 바이오헬스정책연구센터 김지은 파트장

○ 인공지능의 발전, 생성형 AI의 등장
 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 처음 개념이 제시된 이후, 1972년 감염병 진단을 위한 최초의 AI 시스템인 MYCIN의 개발로 이어졌다. 이후 인공지능은 전문가 시스템, 기계학습(특히 인공신경망), 딥러닝 알고리즘 등으로 단계적으로 발전해왔다. 2022년 스스로 생각하고 학습하는 생성형 AI 모델(Generative AI models), ChatGPT가 등장하면서 의료분야에서도 AI 도구와 기술의 빠른 진화로 의료 패러다임의 전환을 가져올 것으로 예상된다.

 인공지능은 다양한 유형의 의료 데이터(정형 및 비정형)에 적용될 수 있다. 많이 사용되는 AI 기술에는 정형 데이터에 대한 머신러닝(Machine Learning, ML) 기법(예: 신경망), 딥러닝(Deep Learning, DL), 비정형 데이터에 대한 자연어 처리 등이 있다. 참고로 인공지능(AI)과 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 생성형 AI(Generative AI)의 관계를 간단하게 도식화하면, 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하여 이미지 인식, 언어 이해, 의사결정 등의 작업을 수행하는 알고리즘이며, 인공지능의 하위 집합인 머신러닝(ML)은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측이나 결정을 내리는 알고리즘이다. 예를 들어, 환자 기록을 기반으로 학습된 머신러닝(ML) 모델은 특정 진단을 시사하는 패턴을 식별하는 방법을 학습할 수 있다. 딥러닝(DL)은 더욱 전문화된 머신러닝(ML)의 하위 집합으로 신경망을 사용하여 복잡한 데이터를 처리하는 것으로, 생성형 AI에서 사용되는 가장 일반적인 머신러닝(ML)이다.

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