2022년 의료 분야 인공 지능: 주목해야 할 세 가지 동향

벤처 캐피털 시장이 신호를 보내고 있습니다. 40개 이상의 스타트업이 업계를 위한 인공 지능 솔루션을 구축하기 위해 2천만 달러 이상을 모금했습니다. 하지만 AI는 의료 산업에서 정확히 어떻게 사용되고 있습니까?

의료 AI를 정의하는 과제, 성과 및 사용 사례를 더 잘 이해하기 위해 전 세계 300명 이상의 응답자를 대상으로 실시한 2022 AI in Healthcare 설문조사입니다. . 조사 2년차에도 결과는 크게 변하지 않았지만 향후 몇 년간의 발전을 예고하는 몇 가지 흥미로운 추세가 있었습니다. 이러한 진화의 일부 측면은 긍정적인 반면(AI의 민주화) 다른 측면은 위험을 안고 있습니다(더 넓은 공격 표면). 기업이 알아야 할 세 가지 트렌드는 다음과 같습니다.

1. 노코드 도구를 사용한 인공지능의 사용 편의성 및 민주화

연구기관인 Gartner에 따르면 2025년까지 기업에서 개발하는 애플리케이션의 70%가 노코드 또는 하위 수준 도구를 사용할 것이라고 합니다. (2020년에는 25% 미만). 로우 코드는 프로그래머의 작업 부하를 단순화할 수 있지만 데이터 과학 개입이 필요하지 않은 코드 없는 솔루션은 기업과 그 이상에 더 큰 영향을 미칠 것입니다.

헬스케어 산업의 경우 이는 헬스케어 AI 설문조사 응답자의 절반 이상(61%)이 임상의를 타겟 사용자로 식별했으며, 헬스케어 지불자(45%)와 의료 IT 기업(38%)이 그 뒤를 이었습니다. 이는 의료 관련 AI 애플리케이션에 대한 상당한 개발 및 투자와 오픈 소스 기술의 가용성과 결합되어 업계 채택이 더 광범위해질 것임을 시사합니다.

Excel이나 Photoshop과 같은 일반적인 사무 도구가 인공 지능을 향상시키는 것처럼 의료 종사자의 손에 코드를 제공하는 것이 중요합니다. 기술을 더 쉽게 사용할 수 있을 뿐만 아니라 소프트웨어 전문가가 아닌 의료 전문가가 담당하기 때문에 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 변화는 하룻밤 사이에 일어나지는 않겠지만, AI의 주요 사용자로서 도메인 전문가의 증가는 큰 진전입니다.

2. 도구는 더욱 정교해지고 텍스트는 더욱 유용해지고 있습니다.

다른 고무적인 발견 중에는 AI 도구의 발전과 특정 모델을 더 깊이 탐구하려는 사용자의 욕구가 포함됩니다. 2022년 말까지 어떤 기술을 채택할 계획인지 묻는 질문에 설문조사에 참여한 기술 리더들은 데이터 통합(46%), 비즈니스 인텔리전스(44%), 자연어 처리(43%) 및 데이터 주석(38%)을 꼽았습니다. 텍스트는 이제 AI 애플리케이션에서 가장 많이 사용될 수 있는 데이터 유형이며, 자연어 처리(NLP) 및 데이터 주석에 대한 강조는 보다 정교한 AI 기술이 증가하고 있음을 나타냅니다.

이러한 도구는 임상 결정 지원, 약물 발견, 의료 정책 평가와 같은 중요한 활동을 지원합니다. 팬데믹이 발생한 지 2년이 지난 후, 연구 기관이 새로운 백신을 개발하고 대규모 사건의 여파로 의료 시스템을 더 잘 지원하는 방법에 대한 필요성을 밝히기 위해 노력함에 따라 이러한 분야의 주요 진전이 분명해졌습니다. 이러한 사례를 통해 의료 분야의 AI 사용은 다른 산업과 매우 다르며 다른 접근 방식이 필요하다는 것이 분명해졌습니다.

따라서 기술 리더와 응답자 모두 온프레미스에 설치된 소프트웨어 라이브러리 또는 SaaS 솔루션을 평가할 때 의료 관련 모델 및 알고리즘의 가용성을 가장 중요한 요구 사항으로 꼽은 것은 놀라운 일이 아닙니다. 벤처 캐피탈 환경과 AI 사용자의 수요에 따라 의료 관련 모델은 향후 몇 년 동안 성장할 것입니다.

3. 보안 문제 증가

지난 한 해 동안 인공 지능이 발전함에 따라 새로운 공격 경로도 열렸습니다. 응답자들이 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용하는 소프트웨어 유형을 묻는 질문에 가장 인기 있는 선택은 로컬에 설치된 상용 소프트웨어(37%)와 오픈 소스 소프트웨어(35%)였습니다. 특히 클라우드 컴퓨팅 서비스 이용률은 지난해 조사 대비 12%(30%) 감소했는데, 이는 데이터 공유에 대한 개인정보 보호 문제 때문일 가능성이 높습니다.

또한 대다수의 응답자(53%)는 모델을 검증하기 위해 타사나 소프트웨어 공급업체 지표가 아닌 자체 데이터에 의존하는 것을 선택했습니다. 응답자의 68%는 내부 평가 및 자체 조정 모델 사용을 분명히 선호했습니다. 마찬가지로 의료 데이터 처리와 관련된 엄격한 제어 및 절차를 통해 AI 사용자는 가능한 경우 내부 운영을 유지하기를 원할 것임이 분명합니다.

그러나 소프트웨어 선호도나 사용자가 모델을 검증하는 방법에 관계없이 의료 보안 위협이 커지면 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 다른 중요한 인프라 서비스도 문제에 직면하고 있지만 의료 분야의 데이터 유출로 인한 결과는 평판과 금전적 피해를 넘어섭니다. 데이터 손실이나 병원 장비 변조는 삶과 죽음을 가를 수 있습니다.

인공지능은 개발자와 투자자가 기술을 사용자에게 제공하기 위해 노력함에 따라 훨씬 더 큰 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. AI가 더욱 널리 보급되고 모델과 도구가 개선됨에 따라 안전과 윤리가 중요한 관심 영역이 될 것입니다. 올해 헬스케어 분야의 인공지능이 어떻게 발전하고 이것이 업계의 미래에 어떤 의미를 갖는지 이해하는 것이 중요할 것입니다.

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