최근 인공지능(AI)에 대한 보건의료업계의 관심이 높아지고 있다. 딥러닝과 이미지 처리를 활용한 의료진의 진단 보조 역할부터 빅데이터 분석을 통한 신약 발굴, 그리고 외과 수술 영역까지 그 분야가 다양하게 확장되고 있다.  

AI가 가장 많이 활용되는 분야는 영상 판독이다.

독일의 글로벌 헬스케어 기업 지멘스 헬시니어스는 자사의 의료기기에 AI 기술인 딥 리졸브(Deep Resolve)와 바이오매트릭스(BioMatrix)를 활용하고 있다.  

회사 측에 따르면 딥 리졸브는 영상 촬영에 적용되는 기술로 수십만 개의 데이터가 저장된 딥 뉴럴 네트워크 알고리즘을 바탕으로 높은 해상도를 구현해 정확도를 높인다. 이를 통해 촬영시간이 장시간 MRI 촬영을 어려워하는 밀실 공포증 환자 및 소아 환자들에게 도움이 된다고 설명했다. 

현재 분당서울대병원 및 길병원 등 다수의 대학병원이 사용 중인 MRI 마그네톰 비다에 딥 리졸브 기술이 적용 돼 있다. 

바이오매트릭스는 MRI 촬영 부위를 해부학적 구조에 맞게 자동으로 맞춰지는 기술로 선명하고 일관적인 영상이미지로 영상의학전문의나 임상의가 판독 시 정확한 진단을 가능하게 한다. 

AI는 정신건강전문의에게도 도움을 준다.

미국 스탠포드대 연구팀이 개발한 AI 기반 플랫폼 유퍼(Youper)는 자가진단표와 챗봇을 통해 환자의 우울증과 불안 증상을 모니터링하고 기분 전환 방법을 추천해준다. 실제로 유퍼를 활용한 의료진은 환자의 불안증상과 우을증을 각각 24%, 19% 감소시켰다.  

신약 개발에도 사용된다.

글락소미스클라인은 신약 후보물질 발굴에 AI를 활용해 기존 신약 후보물질 발견에 소요되던 평균 5.5년의 기간을 1년으로 단축시키고 비용도 약 4분의 1로 절감할 수 있을 것으로 전망했다.

실제 영국의 AI 스타트업 베네볼런트AI의 플랫폼은 통상 8년이 걸리던 신종 질병 치료약물 식별을 불과 1주일 만에 완료했다.

국내서는 JW중외제약과 신테카바이오가 AI 플랫폼을 통해 신생항원 후보물질을 찾는 과정을 단축하고, 임상시험 성공률을 높이기 위해 약효를 예측해 효율적인 신약개발을 돕고 있다.