의료 및 생명공학 분야의 AI: 약속, 진전, 그리고 도전 과제

인공지능(AI)은 의료 및 생명공학 분야를 변화시키며 신약 개발, 유전체학, 의료 영상, 개인 맞춤형 의학의 발전을 촉진하고 있습니다. 더 빠른 혁신, 더 낮은 비용, 개별 환자에게 맞춤화된 정밀 치료를 약속합니다. 하지만 몇 주 만에 신약 후보를 식별하는 AI 모델부터 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받은 진단 보조 영상 알고리즘까지, 이 기술은 그 속도와 평가된 데이터로 눈부시지만 실제 비용 절감에 미치는 영향은 아직 미지수입니다. 의료 및 생명공학 분야에서 AI가 현재와 미래에 미치는 영향에 대해 Arya Bhushan과 Preeti Misra가 최근 리뷰 "잠재력 활용하기: 생명공학 및 디지털 의학에서의 멀티모달 AI - 경제적 영향과 윤리적 과제"(이하 "잠재력").[1]

마켓

관심과 필요성이 여기에 있습니다. 저자들은 클라우드 기반 및 AI 기반 기술이 점점 더 신약 개발을 자동화하고 생물의학 연구를 발전시키고 있다는 사실을 인정합니다. 전 세계 AI 시장은 빠르게 확장되고 있으며, 특히 북미 지역에서 2032년까지 상당한 성장이 예상됩니다. 제약 및 생명공학 분야에서 AI의 시장 가치는 급격히 상승할 것으로 예상되며, 2030년에는 신약 개발의 절반 이상에서 AI가 역할을 할 것으로 전망됩니다.[2] 그러나 데이터 품질, 알고리즘 투명성, 윤리적 문제 등 의료 분야에서 AI를 개발하고 적용하는 데 있어 주요 과제가 존재하며, 글로벌 의료 시스템 전반에 걸쳐 책임감 있고 영향력 있는 도입을 보장하기 위해 설명 가능한 AI 모델, 강력한 규제 프레임워크, 공평한 구현이 시급히 필요하다는 점이 강조되고 있습니다.

의료 및 생명공학 분야의 현재 적용 사례

저자들은 영상 데이터, 전자 건강 기록, 임상 기록을 통합하는 멀티모달 AI 모델, 신약 발견 및 개발을 위한 고급 알고리즘, 정밀 의학 플랫폼, 유전체학 및 단백질체학 분석 도구, 합성 생물학 애플리케이션, 자동 진단, 디지털 바이오마커 등 생명공학 분야에서 적용되는 광범위한 AI 기술을 평가했습니다. 신약 개발, 정밀 의학, 유전체학, 생물정보학, 임상시험, 의료 시스템 분야의 AI 기반 솔루션이 구체적인 하위 분야로 강조되었습니다. 이 분석에서는 변형 자동 인코더(VAE)와 같은 생성 모델도 고려했습니다. 및 가상 스크리닝을 위한 생성적 적대 신경망(GAN)과 의료 이미징의 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 생성 모델도 고려했습니다.

평가 대상 엔드포인트 잠재력 에서는 AI 관련 출판물 및 특허의 양과 성장(언어 및 하위 분야 전반), 연구 활동 동향, 연구 개발 일정 및 운영 비용에 대한 AI의 영향, 임상 채택률(예: FDA 승인 AI/머신러닝(ML) 지원 영상 기기), 관할권별 특허의 법적 지위 및 분포가 평가되었습니다. 또한 효율성 개선을 통해 창출되는 경제적 가치, 시장 가치 평가 동향, 주요 기관과 기업 간의 지적 재산 집중도도 조사합니다. 또한 글로벌 연구 환경 내에서 출판 편향성, 접근성, 포용성을 조사하여 균형 잡힌 평가를 위해 체계적인 검토와 편향성 인식 기술을 권장합니다.

결론 

다음에 대한 연구 및 분석 잠재력 의 연구와 분석은 인공지능이 연구, 진단, 경제적 가치 창출에 큰 영향을 미치며 생명공학 기술을 근본적으로 변화시키고 있음을 보여줍니다. 의료 영상 및 진단에 AI가 통합되면서 워크플로우가 가속화되고 정확도가 향상되었으며 새로운 바이오마커를 발견할 수 있게 되어 보다 개인화되고 효과적인 치료법을 개발할 수 있게 되었습니다. 또한 저자들은 특허 출원을 경제적 투자의 척도로 평가했으며, AI 관련 논문과 특허의 급격한 증가는 특히 신약 개발, 정밀 의학, 유전체학 등의 하위 분야에서 전 세계적인 투자와 관심이 증가하고 있다는 신호라고 결론지었습니다.

AI는 생명공학 프로세스를 혁신하고 정밀 의학을 제공하며 혁신과 경제 성장의 기회를 확대할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 저자들은 긍정적인 결과만을 선호하는 출판 편향, 미공개 및 독점 데이터에 대한 접근 제한, 실패에 대한 과소 보고 등의 문제점도 발견했습니다. 저자들은 영어 출판물의 우세로 인해 글로벌 접근성 및 포용성에 대한 우려가 제기된다고 생각합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자는 회색 문헌에 대한 체계적인 검토, 질적 인사이트의 포함, 편향 인식 서지 기법의 채택을 통해 AI의 영향에 대한 균형 잡힌 평가를 보장할 것을 권장합니다. 전반적으로 AI는 혁신적인 잠재력을 제공하지만, 그 이점을 최대한 실현하려면 강력한 증거 수집, 글로벌 협력, 현재의 연구 및 보고 관행에 내재된 한계에 대한 주의가 필요합니다.

AI는 신약 개발, 유전체학, 의료 영상 및 합성 생물학 분야의 발전을 위한 전례 없는 기회를 제공하면서 생명공학 환경에 혁신을 가져올 것입니다. 아직 과제가 남아 있지만 비용 절감, 생산성 향상, 시장 성장, 일자리 창출, 의료비 절감 등 AI의 경제적 이점이 빠른 도입과 발전을 이끌고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 생명공학에 AI를 접목하면 생물학적 연구와 의료 분야의 새로운 지평을 열어 궁극적으로 인류의 건강과 웰빙을 개선하고 경제 성장에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 생명공학 분야에서 AI의 잠재력을 최대한 실현하기 위해서는 당면 과제를 해결하고 윤리적 관행을 보장하는 것이 핵심이 될 것입니다.