1.17. 인공지능 헬스케어 핵심기술
① 비침습 무구속 무자각 생체신호 측정 기술
| (공통)초소형, 저전력, 고집적 모듈화 기술 | 센서 소형화 기술, MEMS 고집적 센서 기술 초소형 절전형 배터리 기술 |
| (공통)인체 무해 소재 기술 | 의료용 실리콘 대체 인체 무해 소재 기술(통기성, 염증완화) 교차감염방지 휴대형 소독, 멸균 기술 |
| 비침습 방식 생체 신호 측정 기술 | 비침습성 생체 신호 추출 기술(기존 침습성 방식 대체) 약침습성 생체 시료(혈액, 수액) 무자극 추출 기술 |
| 무구속 생체신호 측정 기술 | 광학 방식 비접촉 생체신호 측정 기술 신체 접촉형 임피던스 측정 기술 민감 움직임 측정 기술(활동, 수면 모니터링 성능 향상) |
| 무자각 생체 신호 연속 측정 기술 | 웨어러블 디바이스(심박, ECG, 피부온도, 혈압 등) 환경정보 융합디바이스(미세먼지, 온도, 습도, 이산화탄소 결합 등) |
| 인체이식형 생체신호 측정 기술 | 이식형 바이오칩, 인체 삽입형 센서(통신 연동) 체온전기전환소자 및 생체미세전류 활용 기술(피부, 뇌) |
② 질환 별 진단 및 현장진단 기술
| 유전정보 기반 검사(진단) 기술 | 개인 유전 및 질병진단이 가능한 DNA(단백질)유전정보 기반 조기 질병 진단 시료 및 장비 기술(해외 대상) |
| 현장진단 기반 바이오마커 기술 | 혈액, 소변, 대변, 타액 등의 바이오마커를 현장에서 측정 진단할 수 있는 시료 및 장비 기술 |
③ 건강관리 플랫폼
| 개인건강정보 구축, 공유, 활용 기술 | 개인건강정보를 통합하여 구축하고 병원, 보험사와 공유하여 활용하는 기술로 PHR 표준기술을 포함 |
| 건강 빅데이터 분석 기술 | 건강(유전체, 질환, 보험청구, 임상) 관련 코호트 분석기술 보험 정보(건강검진, 진료, 의료급여) 계수 분석 및 예측 기술 특정 질환 데이터를 활용한 맞춤형 약재 개발 기술 |
| 모바일 건강관리 서비스 및 플랫폼 | 의료기기, 웰니스기기 연동 질병 분석, 예측, 상담 서비스 만성질환, 노인성 질환 관리 서비스 기술 메시지, 화상 기반 원격 진료 모바일 서비스 기술(해외 대상) |
④ 질환 별 맞춤형 원격 건강관리 서비스 기술
| 맞춤형 원격모니터링 및 진료 기술 (해외 대상) | 원격의료 시스템을 통해 실시간 환자 모니터링 및 위험 예측 통지 기술(해외 대상) 원격 시스템에 의한 원격 간호, 원격 처방, 원격 재활 기술(해외 대상) |
1.18. 인공지능 헬스케어 적용 사례
① 스마트 헬스케어 플랫폼 사례
| 기업명 | 플랫폼명 | 주요 내용 |
| Apple | Health Kit | 900여 개의 App과 디바이스가 연동, 70여 가지의 의료 관련 데이터 측정, 보관, 통합 축적된 데이터는 병원 EMR 시스템을 통해 미국 내 병원들에 전송되어 의료서비스와 연계 |
| Research Kit | 아이폰 사용자 7억 명 대상으로 구축한 빅데이터 활용 예방 의료서비스 폰에 포함된 다양한 센서를 통해 환자의 걸음, 운동 신경 손상, 피트니스 등에 대한 정보 획득, 파킨슨병, 당뇨, 심혈관계 질환, 천식, 유방암 등에 관한 5개의 App을 통해 리서치킷 사용 |
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| Care Kit | 원격 질병관리 소프트웨어 framework Post-surgical care : 만성질환 관리 애플리케이션 Chronic conditions care : 만성질환 관리 애플리케이션 |
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| Google Fit | 체중, 활동량, 체지방량 등을 측정하는 웨어러블 기기와 접목해 평소 건강상태 정보를 제공 혈당 측정용 콘텍트렌즈 개발 : 노바티스, 사노피, 덱스콤과 함께 당뇨 관리에 집중 |
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| 삼성 | Samsung Health | 만보계 기능, 활동시간 기록, 수면시간 기록 심박수, 스트레스, 산소 포화도, 기후, 혈압, 혈당, 음식 및 물, 카페인 섭취 기록, 미국 의료기관, 건강보험회사, 의과대학과 함께 헬스케어 서비스 생태계 구축 중 |
| IBM | Watson Health Cloud | 임상시험 데이터를 분석하고 환자상태에 따라 가장 적합한 임상시험 및 치료법 제시 60만 건의 의학적 근거, 42개 의학 저널 및 임상시험 데이터, 200만 쪽 분량의 자료 학습 |
| Weldoc | Bluestar | 당뇨병에 대한 원격관리 서비스(모바일 서비스)로 일상생활에서 본인의 데이터를 바탕으로 질병관리에 대한 실시간 정보를 확인하고 코칭 가능 Allscripts EHR 전자의무기록과 결합되어 있고 보험적용 가능함 |
| Philips | Health Continuum | 질병 예방과 조기진단, 치료, 가정 내 관리에 이르는 일련의 헬스케어 솔루션을 제공 헬스워치와 신체분석 체중계, 손목혈압 모니터 등 디바이스를 통해 건강을 측정하고 App을 통해 관리 |
② 인공지능 기술을 활용한 의료 및 헬스케어 사례
| 애플와치, Cardiogram 탑재로 심장 움직임을 정확하게 체크 샌프란시스코에 거점을 둔 벤처기업 Cardiogram사의 AI가 애플와치에 탑재. 애플와치는 건강관리를 위한 웨어러블 장치로서 유명하지만 센서 능력에는 한계가 있었음. 그런데 Cardiogram사의 ‘Cardiogram’라는 AI에 의해 애플와치가 인식한 심박수 등의 데이터를 분석하고 24시간 심장건강 상태를 손쉽게 체크할 수 있게 되었음 |
| Memorial Sloan Kettering Cancer Center, 암 진단 위해 Watson 도입 뉴욕의 Memorial Sloan Kettering Cancer Center에서는 AI인 Watson을 도입하여 신속하고 정확한 암 진단에 도움을 받고 있음. Memorial Sloan Kettering Cancer Center는 선도적으로 AI를 도입해 유명해진 병원. Watson 도입 당시 IBM과 연계하여 200만 페이지, 25만 건의 암 사례를 학습. 학습에 14,700만 시간이라는 방대한 시간을 쓴 결과, Watson은 10분 만에 희귀 백혈병을 진단 |
| 구글, AI 사용한 눈 질환 진단 기술 추진 구글 산하의 DeepMind에서는 의사가 진단하는 데 많은 시간을 필요로 하는 2가지 눈 질환을 신속하게 진단할 수 있는 AI의 개발 추진. 이 시도는 영국의 국민보험 서비스와 Moorfieldseye Hospital의 협력을 얻어 이뤄지고 있는데, 신속한 진단이 가능하게 됨으로써 조기발견이나 조기치료로 연결할 수 있게 됨 |
| DeepMind의 AlphaGo, 두경부암의 방사선 치료에 공헌 구글 산하의 DeepMind에서는 AI인 AlphaGo를 응용해 두경부암에 대해 최적의 방사선 치료를 할 수 있도록 연구개발 진행. 두경부암의 방사선 치료를 위해서는 종양 형태에 따라 다른 방향에서 방사선을 쬐어야 하고 방사선량도 조절해야 하는데, AI를 이용함으로써 방사선의 방향이나 양을 빨리 산출할 수 있고 원활하게 치료 방침을 세워 환자 한 사람 한 사람에게 맞춤형의 치료법을 선택할 수 있게 됨 |
| 미국 Arterys사, AI 활용해 3D/4D MRI 영상 진단 실현 미국의 벤처기업 Arterys사는 심혈관 외관 영역에서 MRI로 촬영한 영상 진단을 신속하고 정확하게 하기 위한 연구개발을 추진. 의사는 정지된 심장이 아니라 심장의 혈류나 수축 모양을 3D 애니메이션으로 확인하여 진단할 수 있어 영상 진단의 정밀도가 비약적으로 향상. 일단 클라우드에 정보가 보내지고 8분 후에는 움직이는 심장의 영상을 확인. 현재 4D 영상에 대해서도 연구 진행 |
| 퀄리티 높은 창약을 스피디하게 하는 AI, AtomNet 딥러닝을 이용한 AtomNet은 미국의 벤처기업이 개발한 것으로, 퀄리티 높은 약을 신속하게 개발하도록 도와줌. 약을 구성하는 재료와 잘 맞는 단백질을 특정할 수 있기 때문. 그리고 AtomNet에 수퍼컴퓨터와 알고리즘을 조합시킴으로써 약 개발을 강력하게 진행. 에볼라 출혈열에 관한 7,000 종류의 약을 단 하루 만에 분석하고 병원체에 효과적으로 작용하는지 판단 |
| 칠드런즈 호스피탈 LA에서 환자의 병세 변화 예측에 활용 미국 LA에 있는 칠드런즈 호스피탈에서는 AI를 사용해 병세가 악화될 것 같은 환자를 자동으로 검출. 여러 가지 IoT 의료기기를 활용해 환자의 바이탈 사인을 체크하여 악화 전에 치료를 실시. 또 집중치료실에 들어가 있는 소아환자의 사망률을 93%라는 매우 높은 정밀도로 예측하는 것도 가능. 의사가 사전에 병세 악화를 알게 됨으로써 치료방침의 변경 또는 진행을 조기에 실행 |
| AI 활용으로 95% 정확도로 암세포를 특정 캘리포니아 대학 로스엔젤레스교의 캘리포니아 나노시스템연구소의 바햄 자라리 교수팀은 딥러닝을 활용한 AI에 의해 95%의 정확도로 암세포를 진단하는 데 성공. 여기에 사용되는 AI는 딥러닝으로 학습하고 알고리즘을 이용해 데이터를 분석. 그 결과, 암의 크기나 입자 크기 등 16개의 데이터를 분석하고 암의 종류를 특정. 암 진단은 오리지널 현미경을 사용해 이뤄짐 |
| 미국 IBM의 AI, 95% 정밀도로 피부암 조기발견 미국 IBM Research에서는 딥러닝을 채용한 AI를 이용해 3,000건이나 되는 피부암을 분석. 그 결과 95%라는 매누 높은 확률로 피부암 이전의 상태인 멜라노마 단계에서 암을 검출하는 데 성공. 나아가 대량의 이미지를 학습함으로써 정밀도를 더 높이는 것이 가능할 것으로 기대 |
| Aicure사의 복약 관리 미국 Aicure사의 Aicure는 복약 안내나 관리를 할 수 있는 AI. 모바일 기능과 함께 이용하여 환자가 복약시간에 확실하게 약을 먹는지 여부를 관리할 수 있음. 그리고 버추얼 어시스턴트 기술을 이용해 약을 먹지 않았을 때는 왜 먹지 않았는지 그 이유까지 분석. 또 약을 먹었을 때 부작용이 일어난다고 판단한 경우에는 경고할 수도 있음 |
| 미국 Prognos사, 건강 유지나 신약 개발 돕는 AI 개발 미국의 Prognos사는 AI를 활용해 병의 초기진단 확실성을 높이고 건강을 유지하기 위한 환경을 목표로 한 기업. 2,300만 달러의 펀드가 투입된 Prognos Registry는 30종류 이상의 병에 걸린 1억 명 이상의 임상 데이터를 학습해 약 5억 건의 패턴을 기억. 나아가 HEDIS라는 83종류나 되는 측정기준을 함께 적용해 진료나 검사 등에 관한 유익한 정보를 제공 |
| 뇌성마비 유아를 AI로 식별, 근육 위축을 예방 최근 로봇이나 웨어러블 기기로 장애아를 돕는 움직임이 가속화되고 있음. 거기에 AI가 추가됨으로써 더욱 강력한 지원 체계의 미래를 예상할 수 있게 됨. 그 중 하나가 오클라호마대학의 연구자들이 개발한 것으로, AI와 SIPPC(Self-Initiated Pron Progression Crawler)라는 로봇슈트를 착용시켜 유아의 뇌성마비를 판별하고 근육위축이 일어나는 것을 예방 |
| 바디라인을 3D로 확인할 수 있는 Naked 3D Fitness Tracker Naked 3D Fitness Tracker는 큰 거울과 턴테이블이 세트로 된 제품으로 코칭 AI가 내장되어 있음. 사람이 턴테이블 위에 올라가면 자동 회전이 되며 25초 만에 한 바퀴를 돌게 되는데, 그 동안 큰 거울에 내장된 3개의 센서가 체중은 물론 내장지방, 근육량 등을 측정하여 이전에 측정했을 때와 비교해서 날씬해졌는지 살쪘는지 알려줌. 스마트폰의 앱과도 동기화 시킬 수 있으므로 측정 데이터를 언제 어디에서라도 확인 가능 |
③ 특허분석을 통해 본 인공지능 의료 시스템 사례
| 구분 | 기술 | 적용 | 장점 |
| 질병 진단 인공지능 보조 의사 시스템 | 환자의 의학 데이터를 기반으로 머신러닝, 인공 신경망 등을 적용 | 환자의 종양, 심혈관 질환, 흉부 질환 등을 진단하여 임상 의사에 의한 의료영상 판독에 인공지능을 이용한 진단 소견 보완 | 정확한 진단 및 오진 방지 |
| 인공지능 기반 개인 맞춤형 의료 시스템 | 지놈 시퀀싱(Genome Sequencing)을 통해 획득된 개인의 대용량 유전정보를 기반으로 데이터 마이닝, 인공신경망 등을 적용 | 유전자 이상과 관련된 질환을 탐색 | 유전정보와 질환 간의 연관성 예측 가능 |
| 인공지능 기반 진단치료·재활치료 시스템 | 인공신경망 기술 기반으로 디바이스 등을 통해 획득된 데이터를 학습 | 환자의 진단 치료, 재활치료 등에 활용 | 유전정보와 질환 간의 연관성 예측 가능 |
| 인공지능을 활용한 신약 개발 시스템 | 대용량 의료 데이터를 인공지능 기술로 분석 | 임상시험을 최적화시키고 부작용이나 약리기전을 예측·분석 | 신약개발의 기간을 단축 |
| 신약 임상시험용 환자 모델링 시스템 | 머신러닝 알고리즘을 통해 임상연구 데이터 및 임상시험 관련 문서 등의 임상연구 데이터를 학습·분석 | 타겟 약물과 유사한 성숙 약물(mature drug)을 식별하여 신약 임상 시험에 적합한 환자를 식별하여 매칭 | 복잡한 임상시험 요건 간소화하고 방대한 임상시험 정보의 정밀하게 검토할 수 있으며 임상시험 성공률을 증가 |
| 빅데이터 기반 개인 건강관리 서비스 | 헬스기기를 통해 개인의 건강데이터를 수집하고 온라인으로 저장 하고 공유하며, 머신러닝 알고리즘을 통해 건강데이터에서 특정 패턴을 식별 | 질환의 정밀진단 | 개인 맞춤형 건강관리 |
④ 분야별 의료 인공지능 적용 사례
| 분야 | 기술명 | 내용 |
| 진단·검출 | IBM Watson | 각종 임상 자료를 결합해 일종의 보조 의사 시스템 개발(존슨앤드존슨) 종양외과 전문의가 암환자에게 개별 맞춤 진료를 제공할 수 있도록 게놈 연구 프로그램 설계(뉴욕게놈센터) |
| Enlitic | 이미지 데이터를 딥러닝 기법으로 분석하고 질병을 판정하는 시스템 개발 | |
| Ginger.io | MIT가 개발한 첨단 예측 모델을 적용하여 우울증과 분노조절장애 같은 정신질환을 진단하고 치료하는 서비스 개시 | |
| 지치의대 White Jack | 의료기기 5곳이 함께 개발한 진료지원 AI 시스템 약 8천만 건의 의료 데이터 뱅크를 활용하여 AI(화이트잭)에 환자의 증상 등을 입력하면 유력한 병명과 확률을 계산 |
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| Philips | 인텔리스페이스포털, MRI, CT, 초음파 등 의료영상 정보를 종합적으로 분석하는 68개의 어플리케이션 탑재 | |
| Zebra Medical Vision | 딥러닝 기술을 활용해 CT 검사나 X선 사진 등의 데이터베이스에서 대량의 익명 의료영상 데이터를 바탕으로, 한 장의 CT 검사에서 질병을 특정하는 기술을 개발 | |
| Vuno Med | 아산병원과 미래창조과학부 프로젝트로 폐 영상 진단 분석 알고리즘 개발을 진행하고 있으며, 현재 초기모델 테스트 단계임 2015년 이미지넷(ImageNet) 대회 Classification 분야 5위 차지 |
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| Lunit DIB (Data-driven Imaging Biomarker) | 머신러닝을 이용하여 디지털병원수출조합과 공동 개발한 이미지 인식기술 결핵분야에서 정확도(AUC)가 96%로 매우 높은 기술 | |
| Saltlux Adam | 자연어 처리, 시맨틱 검색 전문기업으로 한국어 이해, 추론이 가능한 기술로 IBM의 왓슨과 유사하고 자연어 처리능력이 높은 AI 플랫폼 개발 | |
| 치료 | IBM Watson | 애플의 다양한 스마트 기기를 통해 건강정보를 축적하고 왓슨이 통찰력 있는 치료조언 제공 |
| Sensely Molly | 간호사의 아바타로 고급 음성인식 기능을 갖춰 환자와 음성 커뮤니케이션을 통해 환자를 간호 | |
| 의약 | Google Deepmind Health | 대량의 환자정보를 학습한 AI가 환자맞춤 치료제 제시 |
| Insilico Medicine | AI 기반 제약 업무를 위해 2016년 3월 Pharma.AI 사업부를 신설하고 특정 질환의 예측과 특정 의약품 개발 | |
| 도쿄대 | 왓슨을 이용해 암 치료법 개발(의과학연구소) | |
| Standigm | 데이터기반 머신러닝을 이용한 신약개발과정 단축 기술을 개발 아스트라제네카 주최 림챌린지(약물효능예측대회)에서 1위 | |
| 사전예측 | Google Deepmind Health | 환자의 소변, 혈액, 타액, 눈물 등에서 질병 유전자 정보를 수집, AI 기술로 분석하여 개인맞춤 질병 예방법 안내 |
| Lumiata | 메디컬 그래프를 통한 질환 발생의 예측·분석과 증상·치료절차·투약 과정을 연계한 정보서비스에 착수 | |
| 사후관리 | Google Deepmind Health | 딥러닝 기술과 알고리즘을 바탕으로 실시간 혈당측정기, 건강관리 플랫폼, 유전자 분석 등 평소 건강상태와 적절한 대응방법을 알려주는 기술 |
| MedAware Solutions | AI 기술을 통해 처방오류 문제를 실시간으로 모니터링하여 환자를 안전하게 보호하고 헬스케어 비용을 절감 | |
| Wellframe Solution | AI 기술을 활용한 모바일 기반의 헬스케어관리 플랫폼을 개발하고 의료서비스 전달체계 개선을 위한 차세대 인프라 구축 | |
| AiCure | AI 기반의 약복용 알림 서비스를 제공 | |
| Softbank Pepper | 체성분 분석, 건강검진 결과 등을 AI 로봇, 페퍼가 인식, 월·연간 누적 결과를 바탕으로 고객의 현재 건강상태를 설명해주는 카운슬러로서의 활용 사업을 추진 중 |