인공지능 의료기기의 정의, 필요성, 분류

 

인공지능 의료기기의 정의

한국식품의약품안전처에서는 인공지능 의료기기를 프로그래밍 된 모델 없이 데이터 분석을 통해 기계학습 훈련 알고리즘을 활용하여 기계학습 모델을 개발하는 기계학습 기술이 적용된 의료기기로 정의합니다.

인공지능 의료기기는 인공지능 기술을 통해 의료 데이터를 분석하여 질병을 진단, 예측하거나 치료법을 제시하는 소프트웨어입니다.

• 기계학습 기술이 적용된 의료기기는 기계학습 방식으로 의료용 데이터를 학습하고 특정 패턴을 인식하여 질병을 진단, 예측하거나 환자에게 적합한 맞춤치료법
• 질병을 진단하고 예측하는 임상의사결정지원(Clinical Decision Supporting, CDS) 소프트웨어나 의료영상 진단보조(Computer-AIded Detection/Diagnosis, CAD) 소프트웨어

인공지능 의료기기는 소프트웨어가 의료용 데이터를 학습하여 질병의 특징을 스스로 도출하는 방식의 기계학습이 적용되는 것이 일반적입니다.

의료진이 환자의 의료정보를 입력하면 소프트웨어에 의해 도출된 질병의 특징을 이용하여 진단 결과를 출력합니다.

• 사용자 또는 제조자가 학습 데이터셋(Dataset)을 반영할 수 있어 진단 알고리즘을 실시간으로 변경 가능
• 클라우드 컴퓨팅 기술이 적용되어 네트워크를 통해 의료기관 자체 또는 외부의 클라우드 서버에서 데이터를 저장하거나 사용할 수 있으며 분석될 수 있음

그리고 인공지능 의료기기는 의료인이나 환자에게 정보를 제공하여 정확한 의사결정을 내리는 것을 돕는데 주 목적이 있습니다.

• 환자 진료의 품질과 의료결정의 정확도 및 효율성 향상
• 의료인과 환자의 만족도 증진에 기여하며 기술발전의 속도가 빠름
• 빈번한 알고리즘의 변경과 업그레이드가 이루어딜 수 있음

필요성

급증하고 있는 의료 데이터와 의료지식의 효과적인 활용을 위해 인공지능 기술의 중요성이 높아지고 있습니다. 그리고 의료 및 헬스케어 분야에서 병원 등으로부터 생산되는 복잡하고 많은 양의 의료 데이터를 인공지능 도구와 응용기술의 적용을 통해 분석하려는 요구가 지속적으로 증가하고 있습니다.

• 의료기기의 발전으로 병원에서 생산되는 의료 데이터가 증가하고 있으며 의료지식 또한 빠르게 늘어나고 있어 이에 대한 효과적인 활용 기술이 필요
• 개인이 직접 자신의 건강 데이터를 측정할 수 있는 다양한 기기들이 개발되고 있음
• 스마트 워치 등 웨어러블 기기를 이용한 라이프 로그와 개인건강기록들을 분석하여 활용할 수 있는 인공지능 기술에 대한 요구가 증대됨
• 고령화 추세로 나타나는 의료비의 급증과 의료 수요를 대비하고 의료 서비스의 양적, 질적 향상을 위해 의료 분야에서의 인공지능 도입이 필수임

의료 환경과 치료의 패러다임이 질병중심 모델에서 환자중심 모델로 변화하고 있습니다. 또한 단기적인 환자의 치료에서 장기적인 건강과 질병의 예측과 예방으로 변화하는 추세입니다. 따라서 보건의료시스템의 자동화, 인공지능, 데이터 분석, 디지털 치료, 정밀 의료가 중요해지고 있습니다.

• 진단, 치료 및 재활 영역에서 지속적인 건강 증진, 맞춤형 진단 및 치료 등 가치 창출 영역이 확장되고 있음
• 환자 데이터와 첨단 기술의 융합으로 정확한 진단, 치료 기간 단축, 환자 안전 등 임상적 가치 창출을 중심으로 연구와 개발이 진행되고 있음
• 인공지능 시스템은 진단 및 예측시간이 짧아 더 많은 데이터를 이용하여 진단, 치료 및 예방 등의 판단이 가능함
• 인공지능 기술을 의료기기에 활용함으로써 기존 의료기기보다 성능, 효율 및 질적 수준을 크게 향상시켜 판독의 정확성을 높이고 질병 예측 및 예방 등 새로운 가치 창출이 가능함

범위 및 분류

인공지능 의료기기는 소프트웨어 의료기기로 의료영상의 판독과 질병의 진단 및 치료법 제시에 활용되고 있습니다. 또한 질병의 예측과 건강관리 등 다양한 의료분야에도 적용되고 있으며 헬스케어 전 영역으로 적용 범위가 확대되고 있는 중입니다.

 

이러한 인공지능 의료기기는 의료 분야에 제공되는 형태에 따라 다음과 같이 분류될 수 있습니다.

• 의료영상 및 진단(Medical Imaging & Diagnostics)용 인공지능
• 환자 데이터 및 위험분석(Patient Data & Risk Analytics)용 인공지능
• 가상 의료 보조(Virtual Assistant)용 인공지능
• 입원 치료 및 병원 관리(In-Patient Care & Hospital Management)용 인공지능
• 사이버 보안(Cybersecurity)용 인공지능
• 약물 발견(Drug Discovery)용 인공지능
• 라이프스타일 관리 및 모니터링(Lifestyle Management & Monitoring)용 인공지능
• 연구(Research)용 인공지능
• 정밀 의료(Precision Medicine)용 인공지능
• 헬스케어 보조 로봇(Healthcare Assistance Robots)용 인공지능
• 응급실 및 수술(Emergency Room & Surgery)용 인공지능
• 정신 건강(Mental Health)용 인공지능
• 웨어러블(Wearables)용 인공지능

그리고 인공지능 의료기기는 그 활용 기능별로 분류될 수도 있습니다.

첫째는 데이터 분석 인공지능 의료기기로 복잡한 의료 데이터를 분석하고 그 의미를 도출하는데 활용됩니다.

• 병원진료기록, 유전체 정보, 임상시험 데이터 등 진료기록과 같은 자연어를 처리하고 해석
• 환자의 유전체 데이터를 분석하고 돌연변이 유전자를 감지하거나 질병 발생확률 예측
• 신약개발 시 신규 후보물질 스크리닝 및 발굴

둘째는 영상 의료와 병리 데이터를 분석하고 판독하는 데이터 판독 인공지능 의료기기입니다.

• 의료 영상기록을 대량으로 빠른 시간에 처리함으로써 의료진의 치료결정에서의 불확실성 감소 및 효율성 제고
• 대규모 의료영상을 빠르게 처리해 질환 형태, 음성/양성/악성 판단 등에 적용
• 영상의학과 데이터, 병리 데이터, 내시경 데이터 등

마지막으로는 연속적 시계열 데이터의 모니터링을 통한 질병 예방 및 예측하는 데이터 예측 인공지능 의료기기로 분류될 수 있습니다.

• 헬스케어 기관들이 보유한 방대한 환자 의료 데이터를 처리하고 환자와 치료제공자들에게 맞춤형 권고를 제공
• 환자의 상태 지표들을 지속적으로 모니터링하고 필요 상황을 의료진에게 알림을 줌으로써 골든 타임 확보