AI 세대는 의학 분야에서 빠르게 발전하고 있습니다.

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20세기 후반에 컴퓨터 엔지니어가 프로그래밍한 AI는 인간이 만든 일련의 지침(규칙)을 기반으로 탄생했으며, 이를 통해 기술은 기본적인 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

편집자 주: 정보화 시대의 신기술은 많은 산업에 영향을 미칩니다. 자동화, 컴퓨터 과학, 인공지능(AI)의 영향으로 의사, 병원, 보험 회사, 의료 관련 산업 등도 예외는 아닙니다. 특히 의료 분야 에서 AI는 다른 산업보다 더 긍정적인 영향을 미칩니다.

1세대

현재 AI가 훈련되는 방식은 의대생들의 접근 방식과 유사하다고 볼 수 있습니다. AI 시스템은 환자 증상을 진단으로 변환하는 수백 개의 알고리즘을 학습합니다. 이는 AI 시스템에 통합된 최초의 세대 의료 규칙으로 간주됩니다.

생성 AI 애플리케이션은 의사가 실시간으로 정보를 업데이트하는 데 도움이 됩니다.

의사 결정 알고리즘은 나무처럼 줄기(환자의 문제)에서 시작하여 가지를 뻗어 나갑니다. 예를 들어, 환자가 심한 기침을 호소하면 의사는 먼저 열이 있는지 묻습니다. 열이 있는지 없는지, 두 가지 질문이 있습니다. 첫 번째 질문에 대한 답변은 질환에 대한 추가 질문으로 이어지고, 이는 더 많은 가지로 이어집니다. 마지막으로, 각 가지는 진단을 의미하며, 박테리아성, 진균성 또는 바이러스성 폐렴부터 암, 심부전, 또는 수십 가지의 다른 폐 질환까지 다양합니다.

일반적으로 1세대 AI는 문제를 인식할 수는 있었지만, 의료 기록을 분석하고 분류할 수는 없었습니다. 결과적으로 초기 인공지능은 의학 에 직관과 경험을 결합한 의사만큼 정확하지 못했습니다. 이러한 한계 때문에 규칙 기반 AI는 다른 시기에는 임상에서 거의 사용되지 않았습니다.

완전 자동화

21세기 초, 두 번째 AI 시대는 특정 과제를 해결하는 인공 지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)으로 시작되었습니다. 인간 뇌 구조를 모방하는 신경망의 등장은 딥러닝 기술의 토대를 마련했습니다. ANI는 이전 세대와는 매우 다르게 작동합니다. 연구자들이 미리 정해진 규칙을 제공하는 대신, 2세대 시스템은 방대한 데이터 세트를 사용하여 인간이 오랜 시간이 걸리는 패턴을 파악합니다.

한 예로, 연구진은 ANI 시스템에 수천 개의 유방 촬영 영상을 입력했는데, 그중 절반은 악성 암을, 나머지 절반은 양성 암을 나타냈습니다. 이 모델은 유방 촬영 영상의 크기, 밀도, 음영 등 수십 가지 차이점을 즉시 파악하고, 각 차이점에 악성 가능성을 반영하는 영향 인자를 부여했습니다. 중요한 점은 이러한 유형의 AI가 인간처럼 경험칙(경험칙)에 의존하지 않고, 영상의학과 전문의와 소프트웨어 설계자 모두 알지 못하는 악성 검사와 정상 검사 간의 미묘한 차이를 활용한다는 것입니다.

규칙 기반 AI와 달리 2세대 AI 도구는 진단 정확도 측면에서 인간의 직관을 능가하는 경우가 있습니다. 그러나 이러한 형태의 인공지능은 심각한 한계를 가지고 있습니다. 첫째, 각 애플리케이션은 작업별로 특화되어 있습니다. 즉, 유방 조영술을 판독하도록 훈련된 시스템은 뇌 스캔이나 흉부 엑스레이를 해석할 수 없습니다. ANI의 가장 큰 한계는 시스템의 성능이 훈련된 데이터에 따라 결정된다는 것입니다. 이러한 약점을 잘 보여주는 사례로, 유나이티드헬스케어(UnitedHealthcare)가 좁은 범위의 AI를 사용하여 가장 상태가 심각한 환자를 파악하고 추가 의료 서비스를 제공한 사례를 들 수 있습니다. 연구진이 데이터를 면밀히 분석한 결과, AI가 해로운 가정을 하고 있음을 발견했습니다. 환자들은 단순히 의료 기록상 의료 서비스를 거의 받지 않았다는 이유만으로 건강하다고 진단받았고, 의료 서비스를 많이 이용한 환자들은 건강하지 않다고 판단받았습니다.

차세대 AI는 사람들이 다른 의사들처럼 질병을 진단하고 치료 계획을 세울 수 있도록 할 것입니다. 현재 생성 AI 도구(구글의 MED-PALM2)는 의사 면허 시험에서 전문가 등급을 받았습니다. 다른 많은 의료 AI 도구들도 이제 의사와 유사한 진단을 내릴 수 있습니다. 그러나 이러한 모델들은 여전히 의사의 감독이 필요하며 의사를 대체할 가능성은 낮습니다. 하지만 현재의 기하급수적인 성장세를 고려할 때, 이러한 애플리케이션은 향후 5년 안에 최소 30배 더 강력해질 것으로 예상됩니다. ChatGPT와 같은 차세대 도구들은 모든 사람이 의료 전문 지식을 활용할 수 있도록 하여 의사와 환자 관계를 근본적으로 변화시킬 것으로 예상됩니다.

VIET LE가 편집함

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