• 의료 영역 분야의 인공지능은 질병을 진단 또는 예측하는데 학습, 추론, 지각, 이해능력을 수행할 수 있도록 개발된 기술을 의미하며, AI 기반 의료기기는 ICT 장비 또는 기존 의료기기에서 얻어진 의료 빅데이터를 분석하여 성능을 향상시키는 소프트웨어를 탑재하고, 이 때 AI 알고리즘은 주로 의료 빅데이터 분석 기술과 함께 사용되고 있음.
• 이들 기기는 환자들의 의료 빅데이터를 분석하여 특정 패턴을 인식하고, 질병을 진단, 치료 및 예측함으로써 환자에게 맞춤형 진단 및 치료법을 제공할 수 있음.
• 추론에 바탕을 둔 심볼릭 러닝 (symbolic learning), 기계학습 (machine learning)중 생물학적 신경망을 모델링한 인공신경망 (artificial neural net)과 딥러닝 (deep learning), 통계학적 원리에 기반한 베이시안 모델 (Bayesian model)등으로 구분

Figure 1. 의료 인공지능 기술 방법론

• 인공지능 기술의 필수요소인 데이터의 축적 속도가 기하급수적으로 증가하고 있는 헬스케어 분야는 2016년 14.4억 달러에서 연평균성장률 (CAGR) 48.7%를 기록하며 2023년 227.9 억 달러까지 성장할 수 있을 것으로 예측 (Allied market research, 2018). 이는 소프트웨어 부문에서 성장이 CAGR 47.6%로 2023년 14.5 억달러 규모까지 성장함으로써 인공지능 헬스케어 시장 성장에 가장 크게 기여할 것으로 예측함.
• 이를 인공지능 기술별로 나누었을 때 자연어처리 (natural language processing) 부분이 2016년 7.1억 규모로 시장에서 가장 큰 부분을 차지하고, 딥러닝 (deep learning) 부분의 경우 가장 놓은 CAGR인 52%로 2023년까지 28.5억 달러 규모의 시장으로 성장할 것으로 예상되고 있음.
• 향후 수많은 국내업체가 ‘빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가심사 가이드라인’을 따라 생체신호를 활용한 인공지능 의료기기를 개발하고 관련 사업에 뛰어들 것으로 전망됨.

• 전자의무기록 (Electric medical record, EMR) 및 의료데이터 인공지능 의료기기는 전자의무기록 및 의료데이터에 기반한 지능형 소프트웨어를 의미함. 이들은 국내에서 길병원이 Watson for Oncology를 도입한 것을 시작으로 부산대병원 (Watson for Genomics), 건양대병원, 대구카톨릭병원, 계명대 동산병원, 조선대병원, 화순전남대병원, 중앙보훈병원등 8개 병원등에서 도입하였음.
• 의료 및 병리영상 인공지능 의료기기는 의료영상장비에서 생성된 영상을 이용하여 진단, 치료방법 선택, 예후 예측할 수 있는 인공지능 의료기기를 의미함.

Figure 2. AI 기반한 의료기술의 활용

• 인공지능빅데이터 독립형소프트웨어의 경우 진단검출치료분야에서 사용되고 있으며 의료 및 병리영상을 활용한 인공지능 소프트웨어 의료기기는 국내에서 13건이 허가 (2019.12기준)되었고 다수의 업체들이 개발하고 있음. 신호 모니터링 인공지능 의료기기는 주로 의료목적으로 신체에 부착하거나 착용하는 센서를 통해 사용자로부터 시그널 정보를 획득하여 실시간 대응 및 24시간 모니터링을 할 수 있는 인공지능 의료기기를 의미함.

Figure 3. AI 기반 활용사례

• 식품의약품안전처 식품의약품안전평가원, 2017
• 의료기기산업팀, 보건산업브리프, 2018
• J Cogn Neurosci. 2023;35(10):1521-1537. doi:10.1162/jocn_a_02040