의료 및 헬스케어 업계의 AI 활용 사례

AI는 다양한 곳에서 활용되고 있다. 구글, 페이스북, 애플 등 IT 기업을 필두로 하여 딥러닝이나 빅데이터를 구사한 기업이나 서비스가 태어나고 있다. 해외 서비스를 중심으로 의료 및 헬스케어 업계에서 AI를 활용한 사례를 소개한다.

 애플와치, Cardiogram 탑재로 심장 움직임을 정확하게 체크 

샌프란시스코에 거점을 둔 벤처기업 Cardiogram사의 AI가 애플와치에 탑재되었다. 애플와치는 건강관리를 위한 웨어러블 장치로서 유명하지만 센서 능력에는 한계가 있었다. 그런데 Cardiogram사의 ‘Cardiogram’라는 AI에 의해 애플와치가 인식한 심박수 등의 데이터를 분석하고 24시간 심장건강 상태를 손쉽게 체크할 수 있게 되었다.

 Memorial Sloan Kettering Cancer Center, 암진단 위해 Watson 도입 

뉴욕의 Memorial Sloan Kettering Cancer Center에서는 AI인 Watson을 도입하여 신속하고 정확한 암진단에 도움을 받고 있다. Memorial Sloan Kettering Cancer Center는 선도적으로 AI를 도입해 유명해진 병원이다. Watson 도입 당시 IBM과 연계하여 200만 페이지, 25만 건의 암 사례를 학습시켰다. 학습에 14,700만 시간이라는 방대한 시간을 쓴 결과, Watson은 10분 만에 희귀 백혈병을 진단해냈다고 한다.

 구글, AI 사용한 눈질환 진단 기술 추진 

구글 산하의 DeepMind에서는 의사가 진단하는 데 많은 시간을 필요로 하는 2가지 눈질환을 신속하게 진단할 수 있는 AI의 개발을 추진하고 있다. 이 시도는 영국의 국민보험 서비스와 Moorfieldseye Hospital의 협력을 얻어 이뤄지고 있는데, 신속한 진단이 가능하게 됨으로써 조기발견이나 조기치료로 연결할 수 있다고 한다.

 DeepMind의 AlphaGo, 두경부암의 방사선 치료에 공헌 

구글 산하의 DeepMind에서는 AI인 AlphaGo를 응용해 두경부암에 대해 최적의 방사선 치료를 할 수 있도록 연구개발을 진행하고 있다. 두경부암의 방사선 치료를 위해서는 종양 형태에 따라 다른 방향에서 방사선을 쬐어야 하고 방사선량도 조절해야 한다. AI을 이용함으로써 방사선의 방향이나 양을 빨리 산출할 수 있고 원활하게 치료 방침을 세워 환자 한 사람 한 사람에게 맞춤형의 치료법을 선택할 수 있게 되었다.

 미국 Arterys사, AI 활용해 3D/4D MRI 영상 진단 실현 

미국의 벤처기업 Arterys사는 심혈관 외관 영역에서 MRI로 촬영한 영상 진단을 신속하고 정확하게 하기 위한 연구개발을 추진하고 있다. 이에 의해 의사는 정지된 심장이 아니라 심장의 혈류나 수축 모양을 3D 애니메이션으로 확인하여 진단할 수 있어 영상 진단의 정밀도가 비약적으로 향상된다. 일단 클라우드에 정보가 보내진 후 8분 후에는 움직이는 심장의 영상을 확인할 수 있다. 현재 4D 영상에 대해서도 연구가 진행되고 있다.

 퀄리티 높은 창약을 스피디하게 하는 AI, AtomNet 

딥러닝을 이용한 AtomNet은 미국의 벤처기업이 개발한 것으로, 퀄리티 높은 약을 신속하게 개발하도록 돕는다. 약을 구성하는 재료와 잘 맞는 단백질을 특정할 수 있기 때문이다. 그리고 AtomNet에 수퍼컴퓨터와 알고리즘을 조합시킴으로써 약 개발을 강력하게 진행한다. 에볼라 출혈열에 관한 7,000 종류의 약을 단 하루만에 분석하고 병원체에 효과적으로 작용하는지 판단했다.

 칠드런즈 호스피탈 LA에서 환자의 병세 변화 예측에 활용 

미국 LA에 있는 칠드런즈 호스피탈. 이곳에서는 AI을 사용해 병세가 악화될 것 같은 환자를 자동으로 검출한다. 여러 가지 IoT 의료기기를 활용해 환자의 바이탈사인을 체크하여 악화 전에 치료를 실시할 수 있다. 또 집중치료실에 들어가 있는 소아환자의 사망률을 93%라는 매우 높은 정밀도로 예측하는 것도 가능하다. 의사가 사전에 병세 악화를 알게 됨으로써 치료방침의 변경 또는 진행을 조기에 할 수 있다.

 AI 활용으로 95% 정확도로 암세포를 특정 

캘리포니아 대학 로스엔젤레스교의 캘리포니아 나노시스템연구소의 바햄 자라리 교수팀은 딥러닝을 활용한 AI에 의해 95%의 정확도로 암세포를 진단하는 데 성공했다. 여기에 사용되는 AI은 딥러닝으로 학습하고 알고리즘을 이용해 데이터를 분석한다. 그 결과, 암의 크기나 입자 크기 등 16개의 데이터를 분석하고 암의 종류를 특정한다. 암 진단은 오리지널 현미경을 사용해 이뤄진다.

 미국 IBM의 AI, 95% 정밀도로 피부암 조기발견 

피부암은 매년 증가 추세에 있는데 미국에서는 연간 500만 명이나 되는 피부암 환자가 발생한다고 한다. 미국 IBM Research에서는 딥러닝을 채용한 AI을 이용해 3,000건이나 되는 피부암을 분석했다. 그 결과 95%라는 매누 높은 확률로 피부암 이전의 상태인 멜라노마 단계에서 암을 검출하는 데 성공했다고 한다. 나아가 대량의 이미지를 학습함으로써 정밀도를 더 높이는 것이 가능할 것으로 기대된다.

 Aicure사의 복약 관리 

미국 Aicure사의 Aicure는 복약 안내나 관리를 할 수 있는 AI다. 모바일 기능과 함께 이용하여 환자가 복약시간에 확실하게 약을 먹는지 여부를 관리할 수 있다. 그리고 버추얼 어시스턴트 기술을 이용해 약을 먹지 않았을 때는 왜 먹지 않았는지 그 이유까지 분석한다. 또 약을 먹었을 때 부작용이 일어난다고 판단한 경우에는 경고할 수도 있다.

 미국 Prognos사, 건강 유지나 신약 개발 돕는 AI 개발 

미국의 Prognos사는 AI을 활용해 병의 초기진단 확실성을 높이고 건강을 유지하기 위한 환경을 목표로 한 기업이다. 2,300만 달러의 펀드가 투입된 Prognos Registry는 30종류 이상의 병에 걸린 1억 명 이상의 임상 데이터를 학습해 약 5억 건의 패턴을 기억한다. 나아가 HEDIS라는 83종류나 되는 측정기준을 함께 적용해 진료나 검사 등에 관한 유익한 정보를 제공한다.

 뇌성마비 유아를 AI로 식별, 근육 위축을 예방 

최근 로봇이나 웨어러블 기기로 장애아를 돕는 움직임이 가속화되고 있다. 거기에 AI가 추가됨으로써 더욱 강력한 지원 체계의 미래를 예상할 수 있게 되었다. 그 중 하나가 오클라호마대학의 연구자들이 개발한 것으로, AI와 SIPPC(Self-Initiated Pron Progression Crawler)라는 로봇슈트를 착용시켜 유아의 뇌성마비를 판별하고 근육위축이 일어나는 것을 예방할 수 있게 되었다.

 바디라인을 3D로 확인할 수 있는 Naked 3D Fitness Tracker 

Naked 3D Fitness Tracker는 큰 거울과 턴테이블이 세트로 된 제품으로 코칭 AI가 내장되어 있다. 사람이 턴테이블 위에 올라가면 자동 회전이 되며 25초만에 한 바퀴를 돌게 된다. 그 동안 큰 거울에 내장된 3개의 센서가 체중은 물론, 내장지방, 근육량을 측정하여 이전에 측정했을 때와 비교해서 날씬해졌는지 살쪘는지 알려준다. 스마트폰의 앱과도 동기시킬 수 있으므로 측정 데이터를 언제 어디에서라도 확인할 수 있다.