[디지털헬스②] 막오른 ‘AI 의료 플랫폼’전쟁… 메디컬 빅데이터가 승부 가른다

신제인 2022.03.12 19:31:46

[디지털데일리 박기록, 신제인기자] ‘의료 인공지능(AI)’는 의료산업 고도화에 있어 필수적인 요소다. ‘의료 AI’를 빼놓고는 의료 산업의 미래를 얘기할 수 없다.

수준높은 의료 AI를 기반으로 병원, 환자, 제약, 보험사 등 의료산업 생태계가 하나로 묶이는 편리한 ‘AI기반의 통합 의료 플랫폼’이 구현될 수 있다. 이는 원격진료와는 별개의 사안이다. 

AI기반의 통합 의료 플랫폼에 접속해 환자는 병원 방문에 앞서 자세한 문진 정보를 제공함으로서 담당 의사로부터 보다 깊이있는 의료서비스를 받을 수 있고, 병원 역시 이 플랫폼을 활용해 환자의 오진율을 줄이면서 치료 효과를 크게 높일 수 있다.

또 이와 연계된 보험사는 이러한 통합 의료 플랫폼을 통해 산출되는 정확한 정보를 이용해 보다 고객 친화적인 보험상품을 만들 수 있다.

◆‘의료 AI 분석 데이터’의 역할… “질병 진단 및 예측의 보조적 역할”

‘의료 AI 데이터’는 매우 광범위하다. 핵심은 그 많은 데이터를 취합하고, 정확하게 분석하는 기술이다. 이는 의사가 최종적으로 환자의 질병을 진단하고 처방을 결정하는데 있어 핵심적인 역할을 한다.    

국내 의료 AI 스타트업 인포마이닝의 사례를 보면, 크게 AI 기반의 통합 의료 플랫폼을 구현하기위해서는 그에 앞서 ▲진단보조 AI기술▲관리AI 기술 ▲질병예측 AI기술 ▲측정 정밀 AI 기술을 탄탄하게 확보해야한다고 강조하고 있다.   

예를들면 ‘진단보조 AI기술’의 경우, 환자 데이터를 기반으로 현재 예상되는 질병을 제안하는 질병분석AI, 또 향후 발생할 수 있는 질병을 예측하는 질병 예측 AI, 엑스(X) 레이 등을 분석해 질병을 퍼센트(%)로 알려주는 영상분석 AI 기술 등이 이 범주에 포함된다.   

‘관리AI기술’이란 사람이 단순히 넘어지는 것이 아니라 넘어짐을 통해 기절, 위험상황, 다침 등을 파악해주는 AI 분석 기술을 말한다.  

'질병예측 AI기술'은 측정되는 생체신호를 기반으로 향후 생체신호 변동시 위험범위에 들어갈 상황을 예측하는 AI로 정의된다. 

또 ‘측정정밀 AI’란 스마트워치 등 모든 디바이스에서 적용할 수 있도록 디바이스별로 나오는 생체신호의 샘플링 값을 일정 수치로 보정해주는 리샘플링 AI, 그리고 맥박이나 혈압, 산소포화도 등 측정 기기에서 산출된 데이터를 기반으로 생체신호값을 추정하는 AI 등이 있다.

◆“환자는 불편 감소, 의사는 진료에만 집중”… 의료서비스 프로세스 획기적 개선 

이렇게 분석된 메디컬 데이터를 활용해 AI로 분석한 결과를 병원 및 환자가 효과적으로 활용하는 ‘통합 의료 플랫폼’이 활성화되면 진료 서비스의 고도화 뿐만 아니라 넓게는 의료산업 전체의 효율성 확보, 사회적 비용의 감소를 기대할 수 있다.  

특히 AI기반의 ‘통합 의료 플랫폼’을 활용할 경우, 의료 프로세스만 놓고 봤을때는 혁신적으로 절차의 개선을 이끌어 낼 수 있을 것이란 기대다.  

인포마이닝에 따르면, 현재 국내 병-의원의 진료 프로세스를 보면, 환자는 처방을 받기까지 평균적으로 약 1시간30분 정도 대기 시간이 필요하다. 초진, 검사, 판독, 진료, 처방 등 다양한 절차마다 환자가 대기해야한다 반면 정작 의사는 환자와의 직접 진료 시간을 충분히 확보할 수 없는 게 현실이다.    

하지만 ‘통합 의료 플랫폼’을 활용하면, AI를 통해 분석되는 데이터를 효과적으로 활용함으로써 진료에 시간을 충분히 활애할 수 있는 고품질 의료서비스가 가능하게된다.

물론 ICT기반의 ‘스마트 헬스’는 이미 오래전부터 의료계 및 IT업계에서 제시돼왔던 청사진이다. 하지만 기술적 난이도의 문제, 의료산업계 내부의 이해관계 등으로 생각보다는 발전이 빠르지 않았다. 

하지만 최근 국내외에서 ‘AI 기반의 통합 의료 플랫폼’ 개념이 등장하고, 점차 고도화된 모델이 제시되면서 의료 프로세스 혁신에 대한 기대감도 이전보다 훨씬 커지고 있다는 분석이다.