의료 산업은 최근 몇 년간 머신 러닝, 고급 알고리즘, 인공 지능을 빠르게 통합하며 하여 정밀 의학을 추구했습니다. 고급 기술을 통해 빅 데이터를 스캔하고 분석하여 관련 진단을 조회하고 다양한 질병을 감지합니다.
AI 영상 감지 기술은 빅 데이터 분석을 통해 환자 결과 예측 기능을 개선합니다. 이 기술은 수집한 영상을 데이터로 변환한 후 정보를 분석하여 이상 징후를 감지합니다. 방사선 전문의는 이러한 결과를 사용하여 질병 징후를 초기에 식별하고 개인에 맞는 치료 계획을 세울 수 있습니다.
(X선, MRI, CT 스캔과 같은 사용 사례에서) AI 기반 영상 장치를 신속하게 채택하고 첨단 의료 기술에 대한 투자가 늘면서 이러한 기술의 채택과 사용이 증가했습니다. 투자는 AI가 큰 가능성을 보인 2016년에 시작되었으며 이후 지속적으로 의료 업계에서 중추적인 역할을 수행하고 있습니다. 실제로 다수의 시장 보고서에서 AI 영상 감지 기술로 인해 2026년까지 30.4%의 CAGR이 창출될 것으로 예측하고 있습니다(Mordor Intelligence, 2021년).
이 기사에서는 질병 감지 및 예방 분야에서 AI 영상 감지 기술의 성장을 강조하고, 이러한 발전 과정에서 방사선 전문의의 역할과 수반되는 AI의 미래에 대해 논의합니다.
초기 질병 진단에 AI 영상 감지 기술 활용
AI는 수년에 걸쳐 높은 특이성과 낮은 재검률로 의료 시장을 장악하기 시작했습니다. 이러한 측면은 다양한 질병을 진단할 때 생산성 수준과 성능 효율성을 높입니다. 방사선 전문의는 첨단 진단 영상을 통해 암, 종양 및 기타 질병의 초기 징후를 감지할 수 있습니다.
실시간 개입을 통해 생존율을 높이고 수집한 데이터에 따라 의사가 개인에 맞는 치료 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있습니다. Journal of the American College of Radiology에서는 AI 영상 감지 기술의 다양한 응용 분야와 시장 수요를 나열하며 의료 분야에서 이 기술이 보여줄 미래를 강조합니다. Alan Alexander 박사가 Journal of the American College of Radiology에 공개한 최근 보고서에 따르면 현재 AI 기반 영상 장치의 사용률이 CT 스캔 90%, MRI 60%, X선 56%로 추정되었습니다.
의료 전문가들은 생검 방법 대신 AI 기반 영상 장치를 사용하기를 원하고 있습니다. 이러한 장치의 비침습적 진단 및 감지 접근 방식은 의사가 생검 중 경험하는 바람직하지 않은 합병증을 피하는 데 도움이 됩니다. 결과는 기존의 진단 방법보다 비교적 더 정확하고 정밀합니다. 예를 들어, CT 스캔은 첨단 기술을 통해 유전자 돌연변이와 병변을 초기에 식별할 수 있습니다.
나아가 이전에는 감지할 수 없었던 작은 방사선학적 이상 징후도 측정할 수 있습니다. AI는 사전에 필요한 머신 러닝 및 알고리즘을 사용하여 조직 관련 패턴 및 이상 징후를 감지합니다. 이러한 장치는 높은 감도를 통해 초기 상담이나 표면적인 판독 과정에서 방사선 전문의가 식별할 수 없는 수준의 일관되지 않은 패턴을 감지할 수 있습니다.
방사선 전문의와 AI: AI가 의사를 대체하게 될 것인가?
의료 분야에서 AI 기반 장치가 꾸준히 성장함에 따라 방사선 전문의를 대체하게 될지 궁금해 하는 사람이 있을 수도 있습니다. 이러한 결과는 AI 채택으로 인해 불가피한 것처럼 보이지만 의료 전문가들은 의료 전문가의 존재가 여전히 중요하다는 것을 알고 있습니다.
우선 AI 영상 감지 기술은 현재 개발 단계에 있습니다. 의사 결정을 위해서는 알고리즘 기반의 결과 외에도 이해력과 의학적 지식이 필요하다는 점을 기억해야 합니다.
따라서 AI 영상 기술이 정량적 작업 측면에서 기존의 진단 기술을 능가한다고 하더라도 의료적인 의사 결정에서 인간 수준의 정확도를 따라갈 수 없습니다. 현재로서는 머신 러닝 통합을 특정 질병에 대한 보조 진단 솔루션으로 고려해야 합니다.
이 경우 관심 있는 방사선 전문의가 임상 시간을 단축하고 환자 경험을 개선하여 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
Lancet의 최근 기사에서는 방사선 전문의가 AI 관련 특정 착오를 고려한다면 환자의 결과를 최적화할 수 있다고 밝혔습니다. 예를 들어 조기 진단에서는 결과가 광범위한 과학적 근거가 없는 이상 징후를 가리키는지 증명하기 어려울 수 있습니다. 마찬가지로 '약간의 변화로 인한 과잉 진단'으로 가양성이 발생할 수 있습니다. 방사선 전문의는 자신의 전문 지식을 사용하여 증상을 비교하고 정확한 진단을 내려야 합니다. 요컨대 AI 영상 감지 기술은 그 잠재력을 발휘하는 데 있어 여전히 인간의 지원이 필요합니다.
AI 영상 기술의 미래
의료 영상 기술에 대한 신뢰도는 지난 10년 동안 크게 높아졌습니다. 머신 러닝 네트워크가 향상됨에 따라 의료 영상 감지 및 해석도 향상될 것입니다. 이로 인해 많은 대기업과 연구 프로그램에서 AI 영상 센서에 투자하고 있습니다.
예를 들어 Google Health는 Mayo Clinic과 협력하여 종양에서 건강한 조직과 장기를 분류하는 알고리즘을 구성함으로써 '치료 계획 감소 및 방사선 치료의 효율성 개선'을 목표로 하고 있습니다. 이 기술 회사는 안과 질환, 유방암, 폐암을 감지하기 위해 AI 중심 영상 솔루션에도 투자했습니다.
또한 AI 영상 감지 기술의 성공에 힘입어 증강 현실 3D 의료 영상 기술을 개발할 수 있게 되었습니다. 현재 연구원들은 의사가 AR 헤드셋을 사용하여 영향을 받는 장기와 조직을 볼 수 있는 프로토타입을 테스트하고 있습니다. 또는 3D 영상 기술을 사용하여 막힘, 흉터가 있는 조직, 종양을 다양한 각도에서 관찰할 수도 있습니다. 외과의사는 이러한 정보를 사용하여 수술 중 대상 부위에만 집중할 수 있습니다.
의료 영상 기술을 통해 첨단 진단을 보완하면 다양한 질병, 부상(골절 및 근골격 부상 포함), 상태와 관련하여 삶을 변화시키는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 의료진은 시각적인 보조 장치가 없었다면 식별하지 못했을 수도 있는 데이터를 생성할 수 있습니다. 높은 감도와 정확도는 성공적인 치료 계획으로 이어집니다.
결국 AI 영상 감지 기술에 대한 관심이 높아지면서 진단 기술의 접근성과 실용성이 높아질 것입니다.