“디지털헬스케어”… 인공지능과 만나다

디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업 영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 의료 서비스를 관리하는데 다양한 의료 기술을 사용하는 것을 포함한다.

인공지능/기계학습(AI/ML, Artificial Intelligence/Machine Learning) 기술의 발달 및 활용이 건강관리 시스템에 더해 줄 가치는 자동화, 효율화를 넘어 개개인에게 이상 증후가 발생하는 원인을 추적하고 개인화된 건강관리 가이드를 제공함으로써 사용자는 건강관리에 투자하는 시간과 돈을 최소화하면서 각자의 본업에 충실한 삶을 영위해 나갈 수 있도록 돕는데 있다고 볼 수 있다.

디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 의료 서비스를 관리하는 데 다양한 의료 기술을 사용하는 것을 포함한다. 디지털 헬스케어 서비스는 개인의 휴대형 또는 착용형 기기 그리고 병원 정보 시스템에서 수집된 생활 습관, 신체 검진, 의료 정보, 유전체 정보 등과 통합·연계·분석을 바탕으로 제공되는 개인 맞춤형 건강관리 지원을 포함한다. 더불어 ICT 기술의 발전에 힘입어 다양한 이질적 데이터 간의 통합 분석을 이용한 개개인에 맞춤 건강관리 서비스가 시도되고 있다.

특히, 유무선 인터넷에 연결된 장치들 간에 전송되는 데이터를 수집/통합/분석하여 가치있는 패턴을 도출하는 디지털 변화는 일상 업무와 사회생활에서 영향을 미치고 있다. 이러한 변화는 빅데이터(Bigdata), IoT(Internet of Things), 클라우드 컴퓨팅(Cloud computing), 인공지능(AI, artificial intelligence), 기계학습(ML, machine learning) 등 ICT기술 간의 데이터 상호 운용성(data interoperability)이 강조되면서 시장 리더들은 혁신적 서비스 창출의 기회로 이용하고 있다. 디지털 헬스케어 서비스에서도 이와 같은 변화와 혁신이 가속화되고 있으며 성과를 보이는 사례들이 나타나고 있다.

인공지능/기계학습(AI/ML)은 사람 지능을 디지털로 표현하기 위해 ”이해-분석-적용”할 수 있는 시스템을 목표로 하는 활용 기술이다. 계산 문제의 세부 해결 단계를 절차화하여 구성되는 계산 중심 알고리즘과 다르게 인공지능 알고리즘은 해결하려는 문제에서 수집된 데이터로부터 규칙들을 찾는다. 이런 문제 해결 방식을 "데이터로부터 학습(learning from data)" 또는 "데이터 기반 알고리즘(data driven algorithm)"이라고 한다.

디지털 헬스케어 데이터 분석 측면에서 인공지능/기계학습(AI/ML) 기술 활용은 수집된 데이터의 특징 표현(feature representation)과 학습알고리즘을 적용하여 내재된 분류 또는 군집화 규칙을 발견한다.

알고리즘은 반복 과정을 통해 입력 데이터로부터 분류 또는 군집화를 수행하는 모델(model)을 생성하며 테스트 데이터에 대해 예측 결과를 출력한다. 의료분야에서 의 인공지능/기계학습 (AI/ML) 기술의 주요 응용은 예후(prognosis), 진단(diagnosis), 치료(treatment), 임상 워크플로 (clinical workflow) 등으로 구분할 수 있다. 개인 맞춤 운동과 식이습관 등의 일상생활에서 의 건강관리분야에서도 인공지능 기술이 적용되고 있다.

헬스케어 빅데이터와 인공지능 플랫폼이 상호발전하기 위해서는 고품질 데이터가 보장되어야 한다. 병원과의 밀접한 협력이 필요하다. 최근에는 웨어러블 기기의 발전 및 웨어러블 디바이스가 출시되면서 보다 정확하고 정밀한 측정이 가능하게 됨에 따라 고품질의 걸음, 수면, 체중 등의 데이터를 수집할 수 있다.

인공지능 기술의 발전과 가용 가능한 고품질 데이터 확보를 통해 인공지능/기계학습(AI/ML) 기술이 보다 많은 디지털 헬스케어 서비스에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 단, 인공지능(AI) 기술이 예측의 정확성 입증을 넘어 헬스케어 산업에 그리고 각 사용자에게 일상 관리와 질환관리 측면에서 어떠한 가치를 더할 수 있을 것인가에 대한 깊이 있는 고찰이 필요하다.

뿐만 아니라 인공지능(AI) 기술의 적용 가능한 영역을 잘 선별하는 것도 필요하다. 인공지능(AI)를 통한 편하고, 빠르고, 자동화된 헬스케어 시스템 구축의 의미를 넘어 기존의 헬스케어 시스템이 다룰 수 없었던 영역을 얼마만큼 명확하게 정의하고 세밀하게 분석-예측할 수 있는지 살펴보아야 한다.

이상 증후에 대한 근본적인 원인분석이 가능해야 일상 진단 및 사전 예방도 가능해질 것이다. 인공지능(AI) 기반 헬스케어가 기존 시스템과 사람을 대체하는 것이 아닌 사람의 몸과 마음의 건강에 대해 보다 본질적인 고민을 하고 실행해 가는 것을 돕는 수단이 되어야 할 것이다.

“디지털헬스케어”… 인공지능과 만나다 < Health-care < 4차산업을 찾다 < 기사본문 - 디지털비즈온 (digitalbizon.com)

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