AI로 코로나19 환자 선별, 낙상 예방,
산모와 아이를 지킨다! 최근 AI 의학 트렌드
의학분야에 적용되는 AI는 지금도 빠르게 진화하고 있습니다. 코로나19 환자 선별은 물론 낙상과 욕창을 예측하고 유방암 까지도 검사하는 최근 연구 자료와 개발 현황을 싸이몬이 소개합니다.
국내 의료원
낙상을 예측하는 AI 개발
최근 국내 한 대학교 의료원이 입원환자의 낙상과 욕창 발생 가능성을 실시간으로 예측해주는 AI 모델을 개발했다고 밝혔습니다. 보도자료에 따르면 낙상, 욕창 등 병원 내 안전사고 예방을 위해 고안된 머신러닝 기반 AI 모델이 나온 것은 처음이라고 합니다.
쿠키뉴스 2020년 9월 기사에 따르면 낙상을 예측하는 AI를 개발한 국내 대학원은 이번 AI 모델 개발을 위해 최근 5년간의 낙상 데이터 16만 건, 최근 10년 간 욕창 데이터 28만건을 분석했다고 전했습니다. 이 데이터들을 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용하여 AI 모델을 탄생시켰죠.
AI 모델을 만들기 위해 적용된 데이터는 또 있습니다. 이 AI 모델에 사용된 데이터는 환자의 기본정보와 투여한 약품 여부, 골다공증, 걸음걸이, 인지장애 등 20여가지가 넘는다고 합니다.
그렇다면 이 의료원은 낙상, 욕창 예측 AI를 왜 개발한 것일까요? 관계자는 병동 간호사들이 환자 정보를 조회할 때 마다, AI 모델이 실시간으로 낙상과 욕창 발생 가능성을 계산해 의료진에게 제시한다고 말하며 입원환자에게 처방되는 약, 주사제, 처치, 처방변경 등 의료행위 하나하나에 실시간으로 변하는 낙상·욕창 발생률을 즉각적으로 확인할 수 있는데 의미가 있다고 설명했습니다.
실제 이 의료원은 이 AI 모델을 도입해 입원환자 대상으로 낙상과 욕창을 예방하는 데 사용하고 있다고 합니다. 보도자료에 따르면 일반병동에서는 욕창 예측값이 70% 이상, 중환자실에서는 욕창 예측값이 90% 이상일 경우 환자 모니터링 횟수를 늘리고, 보호자 대상 안전교육 프로그램을 제공하는 등 집중관리를 진행 중입니다.
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낙상·욕창 위험도를 실시간으로 파악할 수 있어서
고위험군 환자를 대상으로 맞춤형 ‘집중관리’가 가능하게 됐다
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이 의료원의 간호사는 “낙상·욕창 위험도를 실시간으로 파악할 수 있어서 고위험군 환자를 대상으로 맞춤형 ‘집중관리’가 가능하다”고 그 효과를 입증했다고 밝혔습니다.
AI가 코로나 의심 환자를
진단한다!
2020년 9월, 국내의 의료 인공지능 기업 L사는 보도자료를 통해 폐 진단 보조 AI 소프트웨어를 개발했다고 밝혔는데요 이 AI는 코로나19 검출과 의심 환자 선별을 도와 코로나19 바이러스에 대한 효율적인 대응이 가능하다는 논문 연구 결과가 나온 것입니다.
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코로나19 환자 대부분 폐렴을 포함한 폐질환을 동반…
미국을 비롯한 여러 국가에서 흉부 엑스레이를 통해 환자를 선별해…
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L사의 대표는 “코로나19 환자는 대부분 폐렴을 포함한 폐질환을 동반하기 때문에, 미국을 비롯한 여러 국가에서 흉부 엑스레이를 통한 환자 선별 방법을 활용하고 있다”며 “이번 논문은 코로나19 진단 과정에서 흉부 엑스레이와 인공지능이 결합했을 때의 임상적 가치를 실제 진료현장에서 검증했다는 데에 의미가 있다”고 말했습니다.
특히 이번 연구는 이 AI를 활용해 코로나19 의심 환자들의 흉부 엑스레이를 판독할 경우, 코로나19 표준 진단법 대비 10배 빠른 분석으로 환자를 조기에 분류, 격리, 치료를 시작할 수 있다고 L사는 밝혔습니다.
연구를 주도한 S대 병원 영상의학과 교수는 논문을 통해 “일반적으로 흉부 엑스레이(CXR) 검사는 비용이 저렴하고 많은 환자를 신속하게 검사할 수 있으며, 소독에도 유리해 코로나19의 일차적인 영상검사로 사용되지만, 오진 가능성이 높다는 단점이 있다”며 “이런 단점을 극복하고자 2020년 1월 31일부터 코로나19 확진 혹은 의심되는 모든 환자에 L사의 AI를 통해 영상판독을 시행하고 있다.”고 전했습니다.
뿐만 아니라 이 의료 인공지능 업체는 AI를 기반으로 유방암 진단이 가능한 연구결과를 발표하기도 했습니다.
2020년 9월 메디컬투데이 기사에 따르면 L사가 발표한 연구 논문은 유방암 영상 판독에 있어 인공지능이 얼마큼 정확하게 암을 검출하고 선별적으로 진단 데이터를 분류할 수 있는지에 대해 연구했는데요. 스웨덴 왕립 카롤린스카 연구소의 프레드릭 스트랜드 박사 연구팀에 의해 연구가 진행되었습니다. .
연구팀은 AI를 활용한 유방암 진단 효율성을 확인했습니다. 총 7364개의 유방촬영술 데이터를 대상으로 분석 연구를 진행한 결과, 전체 데이터 중 AI 점수 하위 60%인 경우 단 하나의 암도 진단되지 않았다고 합니다. AI가 전문의 판독 없이 독립적으로 판단할 수 있는 가능성을 보여주는 결과였다고 보도자료는 덧붙였습니다.
또한 전문의 판독에서 정상으로 나타난 경우라도 높은 AI 점수를 받은 경우에는 추가 검진을 진행해, 놓친 암 중 일부를 보다 빠르게 발견할 수 있다는 결과도 나왔습니다.
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유방촬영 진단에서 AI가 독립적으로 데이터를 판독하고 분류해 보다
효율적인 진단 가능성을 확인한 연구였다
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이 논문을 총괄 연구한 프레드릭 스트랜드 박사는 “유방촬영 진단에서 AI가 독립적으로 데이터를 판독하고 분류해 보다 효율적인 진단 가능성을 확인한 연구였다”며 “앞으로 AI가 영상의학과 전문의를 도와 유방암 조기 발견을 촉진하고 환자의 생존율을 높이는 수단으로 사용될 수 있을 것”이라고 설명했습니다.
국립암센터, 57억 규모
‘AI 학습용 데이터 구축사업’ 추진
2020년 9월 뉴데일리 경제에 따르면 국립암센터가 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘2020년도 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업’과제 주관기관으로 최종 선정됐다고 합니다.
인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업은 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원이 추진하는 디지털 뉴딜사업의 일환인데요. 국립암센터는 ‘간암, 담낭암, 췌장암 영상진단 인공지능 학습용 데이터 구축’ 과제를 총괄해 수행하게 된다고 밝혔습니다.
기사에 따르면 국립암센터는 2019년의 1차 데이터 구축 사업 공모에서도 ‘질병 진단 이미지 데이터 구축 과제’에 선정돼 총 19억원의 정부지원금을 받아 유방암, 안저 질환 등에 대한 데이터를 구축한 바 있습니다.
총 57억원의 정부지원금이 투입되는 본 과제는 간암, 담낭암, 췌장암의 영상진단 이미지와 임상전문의의 진단 정보를 결합한 데이터셋을 구축하는 것이 목표라고 전해집니다.
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의료 빅데이터를 기반으로 한 AI 기술개발은
물론 발병 예측 등 응용분야에 다양하게 활용될 것…
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사업책임자인 간담도췌장암센터 박사는 “의료 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 기술개발은 물론 향후 질병의 정밀 치료 및 발병 예측과 같은 응용 분야에 다양하게 활용될 수 있는 기술을 개발할 것이다. 의료의 질 향상과 비용 절감 효과를 기대할 수 있다”고 밝혔습니다.
산모와 태아 건강,
AI로 확인한다!
최근 태아의 상태를 검사하여 안전한 분만을 돕는 AI가 개발되었다는 소식입니다. 세계보건기구가 공개한 자료에 따르면 2017년 29만 5000명이 임신과 출산 중 사망했다고 하는데요
클라우딩 컴퓨팅, 데이터, 사물 인터넷 분야 기업인 I사는 공식 보도자료를 통해 의료 업체와 협력하여 산모와 태아 건강을 확인하는 AI를 개발했다고 전했습니다. 초음파로 얻은 데이터를 활용하여 보다 정확하게 태아의 상태를 확인할 수 있다고 하는데요.
IT 조선 2020년 9월 기사에 따르면 이 AI는 클릭 한번으로 태아의 상태를 확인하고 데이터를 자동화하여 표준화된 결과가 약85ms(천 분의 1초) 내에 나온다고 합니다. 정확도는 97% 수준이라고 밝혔습니다.
이 AI는 태아의 방향과 머리 위치 등을 추정해 제공되는데요. 의사와 산모, 보호자 모두 태아 상태를 쉽게 확인할 수 있습니다. 의사는 AI가 제공한 정보를 바탕으로 최적의 분만 방법을 결정할 수 있고, 불필요한 제왕절개를 피할 수 있다고 합니다. 초음파를 사용하기 때문에 태아에게 영향을 줄 수 있는 침습적인 디지털 기기 활용도 필요하지 않다는 것이 장점이라고 밝혔습니다.
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산모와 태아 건강을 확인하는 AI…
이미 미국, 한국, 이탈리아, 프랑스, 브라질 등 80개국에서 사용 중
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삼성메디슨과 인텔이 개발한 솔루션은 이미 미국, 한국, 이탈리아, 프랑스, 브라질, 러시아 등 80개국에서 사용 중이라고 밝혔습니다.
의료 분야에서 활용되는 AI의 영역은 점점 더 확대되어가고 있습니다. 점점 더 고령화 사회가 되어가고 출산율은 떨어지는 상황에서 AI는 두 분야에 더욱 깊게 파고들어가고 있습니다. 의료진이 부족한 치매환자 돌봄, 낮은 출산율일수록 더욱 안전하게 출산하고자하는 환자의 니즈에 맞춘 기술이라고 평가됩니다.
앞서 언급한 AI를 활용한 코로나19 환자 진단 또한 아직은 논문 결과일 뿐이지만 국제적 재난 상황 속에서 꼭 필요한 AI 기술이라 생각됩니다. 이상 싸이몬이었습니다.
*참고기사
쿠키뉴스 ‘한림대의료원, 낙상 예측 AI개발 外’
IT 조선 ‘삼성-인텔, AI 헬스케어 사업 맞손’
뉴데일리 경제 ‘국립암센터, 57억 규모 ‘AI 학습용 데이터 구축사업’ 추진’
LUNIT ‘AI 기반 흉부 엑스레이 분석, 코로나19 의심 환자 진단적 가치 확인’
메디컬 투데이 ‘루닛 "AI 활용하면 전문의 판독 부담 60% 이상 줄여줘"’
CISION ‘Recent Studies Reveal High Performance of Lunit AI in Breast Cancer Detection’
Marktech post ‘This South Korean Medical Imaging Startup Uses AI to Help Doctors Prioritize Patients with COVID-19 Symptoms’
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