의학과 헬스케어 분야로의 생성형 AI 진출의 효과는?(ft. 엔비디아 시장진출 예고)

바야흐로 AI시대가 도래하면서 연일 화제를 몰고 다니는 기업이 있습니다. 바로 엔비디아죠,,

엔비디아는 지난번 열린 실적발표에서도 시장 예상치를 웃도는 매출과 총이익으로 시장을 놀라게 했습니다.

무려 1년 전 같은기간보다 매출이 265%, 총이익 769% 급증했다고 합니다. 그런 엔디비아가 2024 GTC AI 콘퍼런스에서 헬스케어 중심의 새로운 AI 기반 툴 20여 개를 선보였으며, 존슨앤존슨(Johnson & Johnson)과 GE 헬스케어(GE Healthcare)와 함께 수술 및 의료 영상 분야의 개발을 진행하고 있다고 밝혔습니다.

여기서 문득 궁금함이 일었습니다. 엄청난 자본과 시간이 필요한 신약개발 등의 과정에서 AI가 할 수 있는 일은

어떤 것들이 있고 어떤 획기적인 변화를 가져올까?

그래서 의학과 헬스케어 분야로의 생성형 AI진출의 효과는 어떤 것이 있는지 한 번 알아보도록 하겠습니다. 

신약개발에서 AI가 할 수 있는 일은?

 

● 진단 및 영상 강화

제너레이티브 AI(Generative AI)는 엑스레이, MRI, CT 스캔 등 의료 영상을 해석하는 데 놀라운 능력을 보여왔습니다. 생성 모델은 방대한 데이터 세트를 분석하여 인간의 눈으로 볼 수 없는 패턴과 이상 현상을 감지할 수 있습니다. 이는 보다 정확하고 시의적절한 진단으로 해석되어 의료 전문가의 개입이 가장 효과적인 초기 단계에서 상태를 식별할 수 있게 해줍니다. 또한 생성형 AI는 합성 의료 이미지를 생성하여 의료 전문가의 교육과 새로운 이미징 기술 개발을 지원할 수 있습니다. 이는 의료 시설에 대한 접근이 제한되거나 부족한 지역에서 특히 유용할 수 있습니다.

 

●  맞춤형 치료 계획

의료 분야에서 생성형 AI의 가장 유망한 적용 중 하나는 맞춤형 치료 계획의 개발입니다. AI 알고리즘은 유전 정보, 병력, 생활 방식 요인 등 환자 데이터를 분석하여 맞춤형 치료 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 이러한 개별화된 접근 방식은 고유한 생물학적 특성과 잠재적인 치료 반응을 고려하여 환자의 결과를 최적화할 수 있습니다.

생성 모델은 또한 다양한 치료 옵션의 효과를 시뮬레이션하여 임상의가 각 환자에게 가장 적합한 조치 과정에 대해 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 이는 치료 효능을 향상시킬 뿐만 아니라 부작용의 위험을 최소화합니다.

 

● 약물 발견 및 개발

약물 발견 및 개발의 전통적인 프로세스는 시간과 비용이 많이 들고 종종 높은 실패율로 인해 어려움을 겪습니다. Generative AI는 잠재적인 약물 후보의 식별과 최적화를 가속화하여 이러한 과제에 대한 유망한 솔루션을 제공합니다.

생성 모델은 분자 구조와 생물학적 데이터를 분석함으로써 원하는 특성을 지닌 새로운 약물 화합물을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 전통적인 방법만으로 실현 가능한 것보다 훨씬 더 큰 화학적 과정을 탐색할 수 있습니다. 또한 AI는 이러한 화합물의 효능과 안전성을 예측하여 약물 개발 프로세스를 간소화하고 비용이 많이 드는 실험 테스트의 필요성을 줄일 수 있습니다.

 

● 환자 치료 및 결과 개선

진단과 치료 외에도 생성 AI는 환자 치료의 다양한 측면을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 자연어 처리(NLP) 모델은 전자 건강 기록(EHR)을 분석하여 재입원 위험이 높은 환자를 식별하거나 질병 진행을 예측하는 등 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다.

생성 AI로 구동되는 챗봇과 가상 비서는 맞춤형 건강 조언, 약물 알림, 만성 질환 관리 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 가상 동반자는 환자 참여도를 높이고 치료 계획 준수 및 전반적인 치료과정의 향상을 가져올 수 있습니다.

 

● 윤리적 고려사항 및 과제

생성적 AI의 통합은 의료의 미래에 대한 엄청난 가능성을 제시하지만 중요한 윤리적 고려 사항과 과제도 제기합니다. 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 자동화가 인간의 판단을 대체할 가능성에 대한 우려는 신중하게 해결되어야 합니다. 또한 AI 기반 의사결정 프로세스의 투명성과 해석성을 보장하는 것은 환자와 의료 서비스 제공자 간의 신뢰를 육성하는 데 필수적입니다. 더욱이, 의료 분야에서 생성적 AI를 채택하려면 AI 기술의 안전성, 효율성 및 윤리적 사용을 보장하기 위한 강력한 규제가 필요합니다. 의료 전문가, 데이터 과학자, 윤리학자, 정책 입안자로 구성된 학제간 팀 간의 협업은 이러한 복잡한 문제를 탐색하고 의료 분야에서 생성 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 매우 중요합니다.

 

이와 같이 의학과 헬스케어 부분에서 생성 AI의 역할은 의료서비스 제공에서 진단, 치료, 그리고 신약 개발에까지

혁신적인 기술 전환으로 효율을 극대화 할 것으로 기대되는데요,,

생명공학 산업은 투자자들이 계속해서 배팅하고 있는 미개척 잠재력을 가진 분야로
23년 조사에 따르면 미국 바이오테크 CEO의 41%가 생성형 AI를 기업에 사용할 수 있는

'구체적인' 방법을 찾고 있다고 합니다.

콜레트 크레스(Colette Kress) 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 "헬스케어 분야에서 디지털 생물학과 생성형 AI는

신약 개발, 수술, 의료 영상, 웨어러블 기기를 재창조하는 데 도움을 주고 있다"고 말했습니다. 

코로나19와 같이 계속해서 새로운 바이러스가 출현하고 있고, 수많은 연구에도 불구하고

불치병으로 남아있는 질병들이 존재하는 현 시점에서 

과연 생성형 AI 기술이 얼마나 많은 효과를 가져오고 우리 삶을 변화시킬지 지켜봐야겠습니다. 감사합니다.