의료 분야의 인공지능(AI)은 건강 위기를 모니터링, 예측 및 대응하는 능력을 크게 향상시켰다. 전 세계적으로 7억 6천만 명 이상이 영향을 받은 위기인 코로나19 동안 AI는 팬데믹 대비 및 대응을 위한 AI의 역량을 보여주면서 팬데믹 관리에 미션 크리티컬 지원을 제공했다.
대유행에서 AI의 역할과 향후 발병 시 AI가 직면할 수 있는 한계에 대해 자세히 논의해 본다.
코로나19 팬데믹 동안의 AI
정부와 의료 기관은 AI 예측 모델을 광범위하게 사용하여 코로나19의 확산, 재현성 및 궤적을 추정했다. 이러한 모델은 대상 폐쇄, 사회적 거리두기 조치 및 백신 접종 캠페인을 포함한 공중 보건 정책에 정보를 제공했다.
AI 및 의료 연구자들은 대유행 기간 동안 다음과 같이 상당한 기여를 했다:
●흉부 X-Ray 및 CT 이미지를 통해 진단을 지원하는 매우 정확한 AI 진단 도구를 개발했다.
●이러한 도구는 감염된 개인을 조기에 감지하고 격리하는 동시에 보건 센터의 선별 및 테스트 기능을 향상시켰다.
●AI 모델은 질병의 중증도와 예후를 식별하는 데 사용되었다.
●연구자들은 코로나19 기간 동안 AI를 사용하여 약물 발견 및 백신 개발을 지원했다.
●AI는 또한 바이러스에 효과적인 기존 약물을 식별하는 데 도움을 주었다(약물 용도 변경으로 알려진 프로세스).
이러한 AI 이니셔티브는 코로나19 대유행 기간 동안 전 세계 의료 인프라의 붕괴를 방지하는 데 중요한 역할을 했다.
전염병 대비에서 AI의 역할: 5가지 주요 구성 요소
세계는 2023년 5월 현재 전 세계적으로 680만 명 이상이 사망하는 금세기 최악의 의료 위기를 목격했다. 이 전염병으로 인한 지속적인 경제적 영향에서 로봇 공학, AI 챗봇, 예방 및 관리에서 예측 분석은 아무리 강조해도 지나치지 않다.
방대한 양의 데이터를 처리하고, 패턴을 감지하고, 실시간으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖춘 AI 기반 기술은 미래의 유행병에 대한 우리의 대응을 강화할 수 있는 유망한 솔루션을 제공한다. 이러한 솔루션은 다음과 같다:
1. 조기 감지 및 모니터링 시스템
바이러스 발생 관리의 중요한 측면 중 하나는 조기 발견이다. 그리고 영향을 받는 지역이 표시되면 24/7 능동적으로 모니터링해야 한다.
AI는 어떤 역할을 할 수 있을까?
●AI 분석은 의료 기록, 환경 데이터, 심지어 소셜 미디어를 포함한 다양한 의료 데이터 소스를 분석하여 패턴을 식별하고 잠재적인 질병 발생을 조기에 감지할 수 있다.
●AI는 증상, 여행 패턴 및 인구통계학적 정보를 모니터링하여 잠재적 핫스팟을 식별하는 데 도움을 줄 수 있으므로 당국이 적시에 예방 조치를 취하고 자원을 효과적으로 할당할 수 있다.
2. AI 기반 리소스 관리: 신속한 대응 및 리소스 할당
전염병이 유행하는 동안 전염병은 의료 시스템의 용량을 빠르게 초과할 수 있으므로 자원 할당이 중요하다.
AI는 어떤 역할을 할 수 있을까?
●AI 기반 시스템은 병원 용량, 의료 공급 재고 및 인력에 대한 실시간 데이터를 분석하여 리소스 관리를 최적화할 수 있다.
●이 정보를 사용하여 의료 서비스 제공자는 병상, 인공호흡기 및 의료진 할당과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으므로 리소스가 취약한 인구에 효율적으로 분배되도록 할 수 있다.
●AI는 병목 현상을 식별하고 필수 의료 용품의 적시 조달 및 배송을 촉진하여 공급망을 간소화할 수 있다.
3. AI 로봇 및 챗봇: 사회적 거리두기 조치
팬데믹 기간 동안 사람의 개입이 필요한 모든 서비스나 프로세스는 강제 잠금으로 인해 심각한 영향을 받는다.
또 다른 팬데믹 상황에서 AI는 어떤 역할을 할 수 있을까?
●AI 기반 로봇과 챗봇은 인간 접촉과 관련된 일상적인 작업을 대신할 수 있다.
●의료 분야에서 AI 로봇은 소독, 샘플 수집 및 약물 전달과 같은 일상적인 작업을 수행하여 인간 접촉을 최소화하는 데 도움을 줄 수 있다.
●이미 몇 가지 사례가 보고된 것처럼 자율 로봇을 사용하여 음식과 식료품을 배달할 수 있다.
●AI 챗봇은 증상, 예방 조치 및 보건 당국의 최신 지침에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 가상 비서 역할을 할 수 있다.
●챗봇은 개인화된 정보를 제공하고 환자를 분류하며 의료 핫라인의 부담을 줄일 수 있다.
그러나 이러한 이니셔티브는 최대 세계 인구를 촉진하기 위해 전 세계적 규모로 취해져야 한다. 그곳에서 AI 전염병 대비가 테스트된다.
4. AI 지원 백신 개발 및 보급
백신의 신속한 개발과 보급은 팬데믹과 인수공통 전염병에 대한 면역을 달성하는 데 필수적이다.
AI는 어떤 역할을 할 수 있을까?
●AI 기반 예측 분석은 방대한 양의 유전 및 임상 데이터를 분석하여 잠재적인 백신 후보 식별을 가속화하여 백신 개발을 지원할 수 있다.
●AI는 우선 순위가 높은 영역을 식별하고 배포 네트워크를 간소화하여 효율적이고 공평한 백신 배포에 기여할 수 있다.
5. AI 기반 팬데믹 모델링 및 예측
데이터 예측 및 모델링은 공중 보건 문제에 대한 우리의 이해를 향상시켜 인구 건강을 개선하기 위한 사전 조치를 가능하게 한다.
AI는 다음 전염병에서 어떤 역할을 할 수 있을까?
●AI 기반 예측 모델은 역학 정보, 인구 통계 및 환경 변수를 포함한 대규모 데이터 세트를 활용할 수 있다.
●예측 모델의 결과는 전 세계적으로 공중 보건 종사자와 정책 입안자가 내린 결정을 알릴 수 있다.
●AI 모델은 리소스 할당, 개입 구현, 효과적인 봉쇄 전술 개발에 도움이 될 수 있다.
팬데믹 대비를 위한 AI: 주요 한계는 무엇일까?
최신 AI 시스템은 전염병 대비에 상당한 잠재력을 제공하지만 몇 가지 제한 사항을 해결해야 한다.
1.AI 질병 감시
팬데믹에 대한 AI 솔루션은 빠른 대응이 필요하지만 저 품질 데이터를 사용하여 구축된 AI 알고리즘은 오해의 소지가 있거나 유해한 임상 권장 사항을 생성할 수 있다. 예를 들어 미국에서는 건강 감시 데이터베이스에 정확한 인종 정보가 없기 때문에 흑인과 히스패닉 환자의 코로나19 사망률이 최대 60%까지 과소 보고되었다. 그러한 데이터를 기반으로 구축된 모든 AI 시스템은 부당한 결과를 낳을 것이다.
2. AI 시스템의 편견
AI 알고리즘은 교육 데이터에서 편향을 상속하여 의료 제공에서 차별적인 결과를 초래할 수 있다. 따라서 팬데믹 기간 동안 AI 지원 구호 노력의 성공을 보장하려면 편향을 완화하는 것이 필수적이다.
3. 데이터 보안 및 개인정보 보호
사람들은 점점 더 웨어러블 기술과 연결된 건강 기기를 수용하고 있다. 이러한 장치는 개인 건강 데이터와 같이 민감할 수 있는 많은 양의 데이터를 생성한다. 종종 회사는 서비스를 개선하기 위해 이 데이터를 분석한다. 더 많은 사람들이 디지털 세상과 상호 작용함에 따라 개인 정보 보호를 위한 노력이 우선되어야 한다.
4. 의료 분야에서 AI의 윤리적 문제
데이터가 관련되면 윤리적 문제가 발생한다. 규제 기관은 책임 있는 의료 AI 채택에 대한 의사-환자 특권 및 법적 및 도덕적 책임에 대한 글로벌 윤리 프레임워크를 제공해야 한다. AI 구현은 윤리적 지침을 준수하여 공정성, 투명성 및 책임성을 보장해야 한다.
5. 글로벌 협업, 맥락 및 해석 부족
AI 시스템은 전 세계적으로 효과적인 대응 전략에 상당한 영향을 미칠 수 있는 문화적 관행, 사회적 행동, 지역 의료 인프라와 같은 미묘한 정보를 포착하는 데 어려움을 겪고 있다. 오늘날 사용 가능한 많은 의사 결정 도구는 보편적으로 적용할 수 없다. 또한 국가와 지역에는 글로벌 데이터 이니셔티브에 대한 협업을 제한할 수 있는 데이터 거버넌스 정책과 데이터 현지화 법률이 다르다.
코로나19 대유행은 광범위한 감염병 발생을 퇴치하는 데 있어 AI의 중요한 역할을 강조했다. 그러나 포괄적이고 다양한 데이터 소스를 구축하고 지역 간 데이터 공유를 촉진하여 전 세계적으로 확장하기 위한 노력이 필요하다. 이러한 이니셔티브는 실시간 개입을 가능하게 하여 생명을 구하고 지역 사회를 보호하며 탄력적인 글로벌 의료 인프라를 구축할 수 있다. AI의 향후 발전이 팬데믹 대비를 더욱 강화할 수 있기를 바란다.
