인공지능 기반의 헬스케어 애널리틱스(Healthcare analytics)의 활용과 사례
작성자 : smartbio 분류 : 스마트의료,빅데이터,AI | 스마트 의료 작성일 : 2019.06.10 18:12:34 추천 : 0 조회 : 688 키워드 : 인공지능,디지털 헬스케어,왓슨,정보분석,의료정보학
[소개글]
(핵심주제)
인공지능(AI)은 보건의료분야에도 다양하게 접목되며 헬스케어 산업을 확장하고 있다. 인간의 활동을 보조하거나 보완하는 기존 기술의 한계를 넘어 의료영상 처리, 위험분석, 진단, 신약개발 등 다양한 부문에서 활약할 것으로 기대된다.
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(주요내용)
보건의료 분야에서 인공지능은 의료전달(healthcare delivery) 방식을 혁신함으로써 의료의 질적 향상과 의료비 절감에 기여할 것으로 보인다. 헬스케어 애널리틱스(Healthcare analytics)는 대규모 의료 데이터에서 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내 임상적 효율성, 치료의 품질, 의료비용의 경제성 및 가치를 향상시키는 데이터 분석을 말한다. 헬스케어 애널리틱스의 주요 활용 영역 중 ‘진단 분석’ 분야와 ‘신약 개발’ 부문에서는 방대한 데이터를 토대로 실제 진단을 예측하고 의약품 개발에 투입되고 있다. 대표적인 헬스케어 애널리틱스 플랫폼인 ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’는 2014년 출시 이후 성과와 한계를 동시에 보여준 사례이다. 세계 유수의 병원들이 도입하여 다양한 방식으로 확대하여 사용하고 있고 새로운 성장 모메텀이 되길 기대하고 있다. 그러나 막대한 비용에 대한 대안 제시 부족 · 인공지능의 훈련을 위한 데이터의 확보 문제 · 훈련 과정의 편향성과 그로 인한 부적절한 판단 결과에 대한 우려 등의 문제도 지적된다. 이에 따라, 헬스케어 애널리틱스를 통한 의료전달 혁신의 장단기 목표의 균형 및 거버넌스 정비가 동시에 필요할 것으로 평가 된다.
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(시사점)
진단 및 건강 관리 데이터는 수많은 변수가 영향을 미치고, 이 변수들은 끊임없이 변하기 때문에, 비슷한 조건의 환자들 사이에서도 각 개인은 데이터는 독특한 특성을 갖는다. 모든 데이터 요소들(나이, 몸무게, 키, 생체 신호, 가족력, 합병증, 생활습관, 식습관, 통증에 대한 반응, 특정 상태를 치료하는 방법에 대한 과학 등)은 다른 산업보다 변동성이 크기 때문에 분석에 어려움이 있다. 보고서에서도 언급했듯이 높은 비용과 활용을 위해 인프라나 업무 방식을 바꾼 채로 적지 않은 기간 동안 데이터를 쌓으면서 인공지능을 학습시키는 과정이 필요하다. 인공지능을 활용한 의료정보 분석이 결국에 가야 하는 방향이라면 장기적 목표와 단기적 목표를 모두 염두에 두면서 전문인력을 양성에 힘을 쏟을 필요가 있다. 최종적으로는 환자와 의사가 각자의 공간에서 빅데이터 분석 결과를 살펴보면서 개인 맞춤형 처방 및 건강상태 체크가 이뤄지게 될 것이다.
[보고서 목차]
- 개요
- 주요 활용현황 및 특징
- 인공지능 플랫폼 사례 : 왓슨 포 온콜로지
- 시사점
[초록 요약]
4차 산업혁명의 핵심기술로 꼽히고 있는 인공지능(AI)은 보건의료분야에도 다양하게 접목되며 헬스케어 산업의 혁신을 일으키고 있다. 그 중 헬스케어 애널리틱스는 보건의료 분야에서 대표적인 4가지 데이터인 임상데이터, 의약품 연구개발 데이터, 환자의 활동 및 정서관련 데이터, 의료비용 및 보험료 청구 데이터 등을 중심으로 분석이 추진된다. 인공지능·머신러닝 기반의 분석 기술은 수집된 데이터 및 상황 정보를 기반으로 개인과 집단의 건강상태에 대해 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 통한 맞춤형 치료는 각 개인의 유전적 특징, 환경 및 생활방식을 토대로 의료 행위를 결정하는 정밀의료의 초석이 될 것으로 예상된다.
[관련 지식]
healthitanalytics, Top 12 Ways Artificial Intelligence Will Impact Healthcare, 2018.4.30.
https://healthitanalytics.com/news/top-12-ways-artificial-intelligence-will-impact-healthcare
How Healthcare AI Makes Machine Learning Accessible to Everyone in Healthcare
[관련 동영상]
Health Catalyst, "AI in Healthcare: Real-World Machine Learning Use Cases",2018. 2. 21.,
https://www.youtube.com/watch?v=LxHHsujnF9c
Leonard D'Avolio, Big Data and Machine Learning in Healthcare: How, Why, and When, 2016. 11. 24.
https://www.youtube.com/watch?v=kqdfkkAdwxw
[서지사항]
한국보건산업진흥원 https://www.khidi.or.kr/
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