[헬스케어 트렌드] 생성형 AI가 촉발하는 헬스케어의 변화

챗지피티(Chat gpt)는 2022년 11월 말, 미국 Open AI 사에 의해 출시된 대화형 인공지능이다. 아이폰의 등장만큼 파격적인 혁신이라고 불리는 챗지피티는 등장 5일만에 사용자가 100만명 넘어서면서, 대중들이 열광하는 주체로 각광받고 있다. 이후 챗지피티와 같은 생성형 인공지능에 대한 인기와 열풍도 뜨거워지고 있다. 파수가 실시한 국내기업, 기관 대상 '생성형 AI 활용 현황'에 따르면, 국내 기업 중 76.4% 가 생성형 AI 기술을 이미 적극적으로 활용하고 있거나, 활용 예정이라고 답했다. 이제 생성형 AI는 점점 대중화되며 우리 삶 속에 꼭 필요한 기술이 되어가는 과정을 거치고 있다.

전세계적인 헬스케어 기업들도 생성형 A I 기술을 활용하는 사례가 점점 많아지고 있으며 이 덕분에 헬스케어 분야는 시시각각 변하고 있다. 생성형 AI는 확장성이 높아 헬스케어 분야에 적용할 경우 의료 영상 해석, 건강 상태 모니터링, 의료 문서 생성 및 요약 등 매우 다양한 영역에서 사용될 수 있다. 이에 우리나라 헬스케어 기업들도 생성형 AI 기술의 중요성을 인지하여 각자 분야에 맞춰 개발을 박차고 있다. 카카오 브레인, 루닛, 웰트 등 국내 유명 헬스케어 기업들은 의료 분야에서의 AI 개발을 적극적으로 추진하고 있으며 이러한 흐름은 정부의 관심으로 이어져, 2024년 11월까지 생성형 인공지능 의료기기(AIMD) 허가 및 심사에 대한 가이드라인을 개발한다는 계획도 밝혔다.

그렇다면 지금 확인해볼 수 있는 생성형 AI와 결합된 헬스케어 분야 사례는 무엇이 있을까? 몇 가지 사례를 소개해보고자 한다.

1. 삼성전자, 의료용 챗지피티를 공개하다.

 

출처: 하만 C.I

 

삼성전자의 자회사인 '하만(Harman)'은 최근 의료용 생성형 AI인 '헬스 GPT’ 를 출시했다 '헬스 GPT'는 책임감 있는 AI 원칙을 기반으로 구축되었으며, 정보 기간 의사 결정을 수행하는 데 유용하다.

하만측은 헬스 GPT가 실시간으로 상황에 맞는 임상 결정을 내리는 것에 대해 도움이 되며 의료 전문가와 연구원들의 중요한 결정을 내리는 데 효과적일 것이라고 설명했다. 고급 환자 치료, 의학 연구, 정보 기반 의사 결정을 수행하는 데 있어 어시스턴트 역할을 하는 것이다. 하만은 개인용 대규모 언어모델인 LLM 테스트 프레임 워크를 사용해 광범위한 테스트를 거쳤으며 최적의 성능을 위해 엔드투엔드(E2E) 언어 모델 미세 조정 프레임워크를 제공한다. 또한 자동화된 LLM(언어 모델) 평가 프레임워크는 결과물의 품질, 환각 및 독성, 그리고 사실적 정확성을 확인할 수 있는 기능도 구비하고 있다. 하만의 디지털 전환 솔루션 사장인 닉 패로타는 고객들이 생성형 인공지능을 완전히 활용할 수 있으며 어려운 장애물을 극복할 수 있도록 지원할 것이라고 밝혔다.

 

2. 생성형 인공지능, 신약 개발에서도 활용된다.

 

 

홍콩에 거점을 두고 있는 AI 신약개발기업 인실리코 메디슨(Insilico medicine) 은 생성형 AI을 활용하여 만성 폐 질환인 '특발성 폐 섬유화증'의 새로운 치료제 개발하였고 현재 임상2상 시험에 돌입했다. 방대한 AI 데이터베이스를 활용함으로써 효과적으로 신약을 발견할 수 있었으며, 이를 통해 인실리코 메디슨은 평균 15년가량 소요되던 신약 연구개발 기간을 3년 이하로 대폭 단축했다고 밝혔다. 더불어, 인공지능을 활용하여 개발한 약물 중 임상 2상 시험 단계에 진입한 것은 처음이다. 인실리코에 따르면 새로운 치료제를 개발하는 데 걸린 시간은 46일뿐이었다.

이처럼 헬스케어 분야에서의 생성형 AI 활용성은 무궁무진하다 앞으로 생성형 AI를 통해 환자들에게 개인화된 맞춤형 정보를 제공해주거나 생성형 A II를 활용한 헬스케어 플랫폼 등 아주 다양한 매체와 방식으로 뻗어 날 것이라고 예상한다
보스턴컨설팅그룹 BCG는 2025년까지 헬스케어 분야에서 생성형 AI 시장의 연평균 성장률은 85%까지 오를 것이라고 예상하고 있다. 하지만 일각에서는 헬스케어 분야에 무분별한 도입은 하지 말아야 한다고 비판한다. 아직 명확하게 검증되지 않는 AI에게 환자의 생명과 건강을 온전히 맡기기엔 시기상조라는 것이다.

 

현재보다 좀 더 인공지능에 대한 정확한 검증과 테스트를 통하여 좀 더 환자의 웰빙과 생명을 긍정적인 영향을 끼칠 수 있는 날이 오길 바란다.

 

 

글. 인천가톨릭대학교 바이오헬스디자인 전공