AI 의료 서비스 혁명은 이미 시작되었습니다.

 

켈리 오웬스 박사는 미시간주 시골의 병원에서 집으로 돌아오는 길에 어머니로부터 전화를 받았습니다. 그녀의 어머니는 혈액 검사 결과를 공유하거나 고관절 치환술이 필요하지 않다고 말하기 위해 전화한 것이 아니라 의사가 환자-의료진 간의 대화를 듣고 메모를 생성하는 도구인 Ambient.ai를 사용했다는 사실을 오웬스에게 알리기 위해 전화한 것이었습니다.

 

뉴욕대학교 그로스만 의과대학의 의료윤리학자인 오웬스는 자신의 어머니가 진료실에서 AI가 사용된다는 사실에 흥미를 느낄 줄 알았다고 말합니다.

 

"그녀는 '이 챗봇이 생성한 후 제 노트가 어떻게 보이는지 보여드리겠습니다'라고 말했습니다." 인구보건학과의 조교수인 Owens는 이렇게 회상합니다. "그녀는 정말 좋아했죠."

 

의사의 메모 작성 업무를 대신하는 것은 AI가 이미 전국적으로 의사 사무실에 침투하고 있는 한 가지 방법일 뿐입니다. 다른 방식으로도 활용되는 것을 보셨을 것입니다. 실제로 진료실에서 챗봇을 사용했거나 , 최소 침습 수술을 받았거나, 자동화된 검사 결과를 받았거나, Apple Watch를 착용했거나, 앱으로 생리를 추적했다면 이미 알고리즘에서 딥러닝 네트워크에 이르는 모든 것을 활용하는 컴퓨터 지원 의료 혁명의 일부가 된 것이니 축하해 주세요.

 

뉴욕시에서 내과 의사이자 위장병 전문의인 여성 건강 자문위원인 사만다 나사렛, 박사는 "AI는 이미 우리 곁에 와 있습니다."라고 말합니다. "우리는 수년 동안 사용해 왔지만 아마 깨닫지 못했을 것입니다.“

AI와 의학이 만나면 어떤 일이 벌어질까요?

의료 방정식에 AI가 도입되면서 5년 또는 10년 후 의사 방문이 어떤 모습일지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 이 기술은 의사의 업무 방식을 바꿀 수 있는 힘을 가지고 있습니다: 미국 가정의학 아카데미의 최고 의료 정보학 책임자인 스티븐 월드렌 박사는 대부분의 동료들이 "AI를 활용하여 더 효율적이고, 임상의의 부담을 줄이고, 더 높은 품질의 진료를 제공함으로써 엄청난 가능성과 희망을 보고 있다"고 말합니다.

 

인공 지능은 또한 건강 문제가 발생하기 전에 예측하고 치료하는 데 도움이 될 수 있습니다. 산후 우울증(PPD)을 예로 들어보겠습니다. 산후 우울증은 가장 흔한 임신 합병증이지만, 산후 우울증으로 고생하는 사람들의 절반은 진단을 받지 못합니다. (그리고 진단을 받더라도 보통 증상이 나타난 후 8가지 문항으로 구성된 일반적인 설문조사를 통해 이루어집니다.) 그렇기 때문에 의료 서비스 회사인 Dionysus Digital Health는 출산 전에 특정 유전자의 화학적 변화를 감지할 수 있는 도구를 개발하고 있습니다. 이론 신경과학자이자 기업가, AI 전문가인 이 회사의 공동 설립자 비비안 밍 박사는 이런 종류의 스마트 기술을 통해 정신 건강에 대해 사후 대응이 아닌 사전 예방을 할 수 있을 것이라고 말합니다.

 

치료 계획도 더욱 맞춤화되고 있습니다. 캘리포니아에 사는 46세의 엄마 수잔 가너는 2018년 유방암 진단을 받은 후 임상시험에 참여하기 위해 AI 기반 앱 Outcomes4Me를 사용했습니다. 그녀의 주치의는 이런 기능을 갖춘 앱에 대해 들어본 적이 없었습니다.

 

"종양 전문의가 700명의 환자를 진료해야 하는데 임상시험은 그 중 40명에게만 적합할 수 있습니다. 이는 한 명의 의사에게 공평한 부담이 되지 않습니다."라고 임상시험을 마친 후에도 암이 없는 상태인 가너는 말합니다.

 

그 경험은 암으로 인한 현실 점검과 함께 금융 서비스 마케팅 직장을 그만두고 Outcomes4Me의 마케팅 및 커뮤니티 디렉터로 취임하게 된 계기가 되었습니다. 가너는 기술이 없었다면 임상시험에 참여할 수 없었을 것이라며, 모든 사람이 자신에게 주어진 기회를 똑같이 누려야 한다고 생각한다고 말합니다.

 

AI의 가장 큰 강점 중 하나는 의료 서비스를 매우 개인화할 수 있는 잠재력입니다.

구글은 사용자를 평균적인 사람으로 취급하는 대신 사용자를 독특한 개인으로 취급할 수 있다고 밍은 말합니다. 예를 들어, 현재 Google에 생리 주기나 첫 유방 촬영을 언제 받아야 하는지 물어보면 평균적인 사람처럼 추적하고 있다는 가정 하에 답변을 제공할 수 있습니다. 하지만 여러분의 현실은 매우 다를 수 있습니다.

 

한 걸음 더 나아갑니다: 의사는 전통적으로 다른 가능성을 탐색하기 전에 가장 가능성이 높은 진단을 고려하여 환자를 분류하도록 훈련받았지만, AI는 가장 가능성이 높은 진단을 바로 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 삶을 바꿀 수 있는 진단을 받는 데 많은 시간, 비용, 노력이 들지 않을 수도 있습니다. 전문가들은 이와 같은 가설에 흥분하고 있습니다: 25세 여성이 단순히 '생리통이 심하다'고 가정하는 대신, AI가 개인 바이오마커와 의료 정보를 사용하여 실제로 자궁내막증이 있을 가능성을 판단할 수 있을 것입니다. 또는 젊은 엄마의 극심한 피로가 스트레스 때문이 아니라 진단되지 않은 루푸스 때문일 수도 있습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하여 여러 증상과 환자의 병력을 고려하여 일치하는 진단을 찾아낼 수 있습니다.

 

또한, 브루클린의 주치의인 여성 건강 자문 나브야 미소르(Navya Mysore) 박사는 AI를 사용하여 기록을 스캔하는 것은 "의료진이 다음 단계를 이해하고 정확하게 결정하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다."라고 말합니다. 현재 질 확대경과 같은 침습적인 부인과 검사는 의사가 환자의 병력, 발견된 불규칙한 세포의 '등급', 자주 바뀌는 의료 지침 등 여러 가지 복잡한 요소를 바탕으로 결정을 내려야 한다고 마이소르 박사는 말합니다. 그리고 솔직히 결정 자체의 복잡성 때문에 임상 환경에서 인적 오류의 여지가 있을 수 있다고 그녀는 덧붙입니다.

 

"AI는 모든 잡음을 걸러내어 문제, 진단, 사안에 맞는 정보와 데이터를 제시하는 데 도움이 되는 유용한 도구일 뿐입니다."라고 가너는 덧붙입니다.

 

명확한 답이 없을 때 특히 유용할 수 있습니다. "AI는 불확실한 상황에서 결정을 내릴 수 있는 자동화된 익명 시스템입니다. 예를 들어 비 오는 날 밤에 좌회전할 때 이 차는 얼마나 빨리 가야 할까요? 이 신청자는 대출을 받아야 할까요?" 밍은 말합니다. 즉, AI는 복잡한 시나리오에서 데이터에 기반한 개인화된 의사 결정을 내릴 수 있습니다. "항상 정답이나 오답이 있는 것은 아니지만, 더 나은 답과 더 나쁜 답은 존재합니다. 전통적으로 이러한 결정은 순전히 사람이 내리는 것이었습니다. 이제 점점 더 많은 자동화된 시스템이 이러한 의사결정의 일부를 수행할 수 있습니다.“

 

인공지능에는 몇 가지 (매우 실제적인) 결함이 있습니다.

많은 의사들이 기회를 보고 있지만 타당한 우려도 있습니다. 결국 AI는 학습된 지식만큼만 좋은 것이거나 나쁜 것이라고 밍은 말합니다. 대규모 언어 모델이나 텍스트 기반 AI 도구는 "모든 것을 알지만 아무것도 이해하지 못한다"고 그녀는 말합니다. (의사 방문 요약을 작성할 때 일부 AI 도구는 잘못된 의학 용어로 보고서를 작성하고 환자가 실제로 복용하지 않는 처방전을 나열하는 것으로 밝혀졌습니다.) 오웬스가 지적한 것처럼, 현재의 기술은 여전히 오류를 잡아내기 위해 사람이 필요합니다.

 

또한 AI는 과거 데이터를 기반으로 구축되어 이미 존재하는 의료 및 언어 데이터를 불러와 분석할 수 있습니다. 하지만 새로 발생하거나 희귀한 의학적 문제와 동반 질환을 평가하는 데는 미흡합니다. 따라서 면역 및 내분비 시스템과 같은 두 신체 시스템 간의 복잡한 상호작용과 관련된 설명할 수 없는 증상이 나타나기 시작하면 AI가 정확한 진단을 내리지 못할 수 있습니다. "미지의 세계를 탐구하는 것은 인간 의사가 해야 할 일입니다."라고 밍은 말합니다.