AI·빅데이터 결합 헬스케어 애널리틱스 관심 고조
  • 전시현 기자
  • 승인 2018.01.21 14:16
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헬스케어 에널리틱스는 인공지능 기술과 융합돼 개인 라이프프로그 등 새롭게 생겨나는 다양한 데이터를 분석해 개인맞춤치료나 새로운 치료법 개발 등에 활용돼 시너지를 창출할 것으로 전망된다.

보건진흥원, "인공지능 시스템 통합 준비 필요"

 [Industry News 전시현 기자] 인공지능(AI) 기술은 다양한 분야에서 혁신 기회를 제공하고 있는 가운데 빅데이터와 결합한 헬스케어 애널리틱스 분야에 대한 관심이 집중되고 있다.

한국보건산업진흥원이 발표한  '인공지능 기반의 헬스케어 애널리틱스의 활용과 사례'에 따르면 헬스케어 애널리틱스(Healthcare analytics)는 대규모 의료 데이터에서 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내 임상적 효율성, 치료의 품질, 의료비용의 경제성 및 가치를 향상시킨다.

보건의료 분야의 인공지능은 의료영상 처리, 위험 분석, 진단, 신약 개발 등 다양한 부문에서 활약하고 있다.  글로벌 컨설팅업체 프로스트&설리번(Frost & Sullivan)은 보건의료 관련 인공지능 시장 규모는 2014년 6억3400만달러에서 2021년 66억 6200만달러로 약 11배 증가하며 연평균 성장률 40%를 이어갈 것으로 전망했다.

헬스케어 에널리틱스는 인공지능 기술과 융합돼  개인맞춤치료나 새로운 치료법 개발 등에 활용돼 시너지를 창출할 것으로 전망된다. [사진=pixabay]
헬스케어 에널리틱스는 인공지능 기술과 융합돼 개인맞춤치료나 새로운 치료법 개발 등에 활용돼 시너지를 창출할 것으로 전망된다. [사진=pixabay]

헬스케어 애널리틱스는 대규모 의료 데이터에서 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내 임상적 효율성, 치료의 품질, 의료비용의 경제성 및 가치를 향상시키는 기술 및 접근방식이다. 특히 보건의료 분야에서는 만성질환 관리, 인구집단 건강에 대한 위험평가 분야에서 시작하여 다양한 응용 분야에서 인공지능/머신러닝 기반의 분석 기술을 채택하고 있다. 이 같은 기술의 응용 범위는 의료 진단, 제약, 보험, 건강관리 등 다양한 영역으로 확산하고 있다.

이와 관련해 헬스케어 애널리틱스는 헬스케어 1.0(Healthcare 1.0) 단계에서 헬스케어 2.0(Healthcare 2.0) 단계로 진화하는데 헬스케어 2.0은 급증하는 의료비 문제의 해결 및 개인맞춤형 관리 중심의 정밀의학으로 이행하는 과정에 적합한 패러다임으로서 보건의료 개혁을 위해 요구되는 체계적인 품질 개선 및 비용 절감 수요를 충족할 분석 시스템을 요구하고 있다. 

그리고 헬스케어 애널리틱스의 주요 활용 영역 중 ‘진단 분석’ 분야와 ‘신약 개발’ 부문에서는 방대한 데이터를 토대로 실질적인 진단‧예측 및 의약품 개발 사례를 창출하고 있다.

대표적인 헬스케어 애널리틱스 플랫폼인 '왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)'를 들 수 있다. 이를 바탕으로 폐암, 유방암, 직장암, 위암, 대장암 진단에 투입되고 있으며 다양한 의료 분야에 왓슨이 활용되면서 새로운 성장 모덴텀을 기대하고 있다.

하지만  막대한 비용에 대한 대안 제시 부족 · 인공지능의 훈련을 위한 데이터의 확보 문제 · 훈련 과정의 편향성과 그로 인한 부적절한 판단 결과에 대한 우려 등의 문제도 있다.  이에 따라, 헬스케어 애널리틱스를 통한 의료전달 혁신의 장단기 목표의 균형 및 거버넌스 정비가 동시에 필요할 것으로 평가된다.

보건의료 영역에서 전통적인 공급 중심 체제 대신 가치기반 의학으로 전환이 진행됨에 따라 의료 서비스 제공자에게는 개별 환자와 인구집단의 건강을 관리하고 결과를 개선하며 비용을 통제 할 수 있는 새로운 분석 기술이 필요한 시점에서 헬스케어 애널리틱스는 질병 치료 중심에서 예방 및 관리 중심의 맞춤형 치료로 변화하기 위한 주요 역할을 담당할 것으로 보인다.

방대하게 수집된 개인의 건강 관련 데이터를 토대로 실질적인 진단 및 질병 예측 기능을 수행하기 위해서는 지능화된 시스템이 요구되며 이를 구현한 진단 플랫폼이 중요하다. 이에 IBM, 구글, 아마존, 페이스북, 마이크로소프트 등 거대 기술기업들이 클라우드 기반의 분석 서비스 등을 통해 인공지능 기반의 전문가 시스템 보급을 확대할 경우 헬스케어 애널리틱스의 커버리지는 대대적으로 확장될 것으로 전망된다.

헬스케어 애널리틱스를 기반으로 한 정밀의료는 아직 초기단계이지만 영상진단 등 일부 의료 분야와 개인 건강관리 부문에서는 이미 응용 기반을 확보하고 있다.

특히 영상진단 분야는 인공지능/머신러닝의 적용이 가장 빠르게 이루어지는 분야로 각광받고 있으며 정밀의학은 게놈 데이터에 기초한 질병 치료 등을 위해 더 많은 비용과 연구 성과가 필요하지만 질병의 예방을 위한 건강관리는 현재 수준에서 충분히 수행 가능하다.

보건진흥원 관계자에 따르면 "헬스케어 애널리틱스 기술 확산을 통한 의료의 질적 향상 및 의료비 절감 효과를 기대하기 위한 장기적·단기적 목표가 모두 필요하다"고 전했다. 이어 "보건의료 분야에서 헬스케어 애널리틱스를 위시한 인공지능 기술을 통해 더 큰 가치를 실현하기 위해서는 인공지능 시스템을 통합할 수 있는 준비가 필요하다"고 덧붙였다.


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