△의료 AI의 활용이 늘어나고 있다.

의료분야에서 인공지능(AI) 서비스의 활용 분야가 늘어감에 따라 시장 활성화를 위한 대책이 필요하다는 주장이 나왔다.

5일 정보통신기획평가원(IITP)이 최근 발간한 보고서 '의료 인공지능의 활용 분야 및 기술 동향'에 따르면 현재 헬스케어 시장 내 인공지능 서비스의 세계 시장규모가 2022년 99억 달러에서 연평균 45.8% 이상으로 빠르게 성장해 2027년 674억달러에 달할 것으로 전망된다.

의료 서비스와 AI 기술의 발전과 적용을 통해 환자는 조기에 질병을 발견할 수 있게 되었고, 신속하게 진단 및 치료가 가능해졌으며 궁극적으로 질병 예방 관리를 가능하게 한다.

또 환자의 다양한 개인적 습관과 특징을 인공지능 모델의 데이터 분석을 활용해 최적의 진단, 치료, 예방 효과를 얻을 수 있고 개인 삶의 질 향상을 위한 건강 상태 점검 및 관리에 많은 지원을 제공하고 있다.

의사 입장에서는 복잡한 대량의 데이터를 인공지능 서비스에 맡겨 데이터의 특징과 패턴을 분석하고 일관성 있는 정확한 진단과 예측이 가능한 정보를 제공한다.

이와 같은 부분에서 의사의 최종 판단에 도움이 되는 정보를 지원하며 식별 및 진단 정확도를 지속적으로 개선하고 치료 및 예방 효과를 극대화하며 소견 및 의사 결정에 있어서 효율성과 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대한다.

연구 개발의 입장에서는 치료제 개발 및 신약 연구 개발의 기간을 단축시키는 효과를 볼
수 있으며 의료법 및 제도 개선 가이드를 지원할 수 있을 것이다.

의료 인공지능 적용을 통한 여러 이점들이 확인되고 기대되지만 데이터 품질 및 수량, 데이터 보호 문제, 전문가 지식 부족 및 상호학습 부족으로 인한 신뢰 및 협업의 문제 등 극복해야 하는 과제들이 있다.

질병 분석, 판독 및 진단을 위해서는 많은 양의 양질의 의료 학습 데이터가 필요하다.

양질의 학습 데이터 구축을 위해서는 산업 및 AI 분야에 대한 이해도가 높아야 하며 해당 지식 부족은 데이터 해석이나 진단 시 부정확한 결과로 이어져 심각한 문제를 발생시킬 수도 있다.

아울러 의료 데이터에는 다른 데이터보다 개인 식별 정보 및 민감한 정보를 더 많이 포함하고 있기 때문에 데이터 수집 및 처리에 대한 정보보호 및 관리는 굉장히 중요한 부분이다.

의료 분야 데이터에 대한 전문 용어 또는 지식이 없는 AI 엔지니어 입장에서는 데이터내 개인정보 보호 및 데이터 처리 방법을 보장하기 어려울 수 있다.

따라서 이 부분은 정보의 노출, 유실, 침해 등의 위험성을 유발시킬 수 있으며 효과적인 인공지능 서비스 개발이 어려워져 결과의 신뢰성을 저하시킬 수 있다.

IITP는 "의료 AI 서비스 활용 활성화를 위해서는 국가적으로는 전문가를 양성해야하고 사회적으로는 의료 데이터 활용에 동의하고 AI 기반 지능형 의료 소프트웨어의 병원내 활용이 확대해야 하며 관리적으로는 기술적·관리체계를 확보해야 한다"고 말했다.

IITP는 이어 "기술적으로는 의료 데이터의 연계 활용 촉진을 위한 기반을 확대하고 AI의료 테스트 확보·검증이 필요하며 지능형 의료 소프트웨어 인허가 체계를 개선해야 한다"며 "법·제도적으로는 의료법을 개선하고 경제성을 확보해야 한다"고 덧붙였다.