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의료 AI 도입,
활용 가능 사례

의료 분야에 AI, 인공지능 도입과 활용 방안에 대해 소개합니다.

의료 AI, 규모 및 트렌드



디지털 헬스케어 및 헬스케어 인공지능(AI) 시장은 지속적인 성장이 예상됩니다. 스태티스타(Statista)의 예측에 따르면, 2025년까지 전 세계 디지털 헬스케어 시장은 약 6,570억 달러 규모로 성장할 것으로 보이며, 특히 헬스케어 AI 시장은 같은 기간 동안 약 280억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 2017년 대비 약 45%의 연평균 성장률을 나타내는 것으로, AI의 의료 분야 도입이 진단 및 치료의 정확성을 높이고 의료 자원의 효율성을 증진시켜 의사, 환자 및 전반적인 의료 시스템에 긍정적인 변화를 가져오고 있다는 것을 시사합니다.





이러한 배경 속에서 구글, 메타, 애플, 마이크로소프트와 같은 글로벌 제약 회사 및 빅테크 기업들이 AI 의료 기술 경쟁에 적극적으로 참여하고 있습니다. 이들 기업의 기술 혁신은 의료 분야에서 AI의 발전을 촉진하고 있으며, 이는 환자의 치료 결과를 근본적으로 개선하고, 의료 자원의 관리를 최적화하는 데 기여하고 있습니다. 전반적으로, AI 기술은 의료 시스템의 효율성과 정확성을 향상시키는 중요한 역할을 하고 있습니다.




의료 AI, 도입의 필요성



1. 진단 속도와 정확성 향상 


AI는 의료 영상 분석을 통해 정확한 진단을 내리는 데 도움을 줍니다. 간단한 예시로, 컴퓨터 토모그래피(CT), 자기 공명 영상(MRI) 등 다양한 영상 데이터를 분석하여 암, 심혈관 질환, 신경계 질환 등을 탐지하고, 초기 진단 및 치료에 중요한 정보를 제공합니다.



2. 의료 서비스 이용 확대


AI는 서로 다른 의료 장비와 전문의의 진단 노하우를 하나의 AI 모델로 통합하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 의료 서비스의 질을 향상시키고, 다양한 진단 방법 간의 차이를 극복할 수 있습니다. 



예를 들어, AI 지원 방사선 및 의료 영상을 통해 더 많은 전문가가 초음파를 판독하게 되면, 소수의 전문가에게 집중되는 병목 현상을 감소시키고 더 많은 환자가 이 기술을 이용할 수 있게 됩니다.


3. 원격 진료 및 모니터링


AI를 결합한 원격 진료 시스템은 환자의 진단, 치료, 관리를 거리 상관 없이 실시간으로 지원할 수 있습니다. 환자가 증상을 기입하면 인공지능이 분석하여 초기 진단을 제시하고, 의사와의 상담을 예약할 수 있습니다.



또한 웨어러블 기기나 IoT 기술을 통해 환자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고, 알림 및 조언을 제공할 수 있습니다. 의료 분야의 AI 도입은 외에도 수면 분석, 환자 정신건강 관리, 스마트 보청기 개발 등 다양한 영역에서 응용되며, 향후 의료 기술의 혁신을 이끌어 낼 것으로 기대됩니다.



4. 예측 모델링 


AI는 환자의 건강 상태를 예측하고, 잠재적 질병을 조기에 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 심혈관 질환 위험도, 당뇨병 발병 가능성, 사망 위험 등을 예측합니다.


5. 스마트 병원 시스템


AI는 병원 관리와 운영을 최적화합니다. 예약 관리, 스케줄링, 공급망 관리, 의료 인력 배치 등을 효율적으로 관리하고, AI 챗봇이나 음성 인식 기술을 활용하여 질문에 대한 답변을 제공하거나 상담 예약을 지원합니다.



6. 연구 개발 가속화


AI는 신약 개발 및 임상시험 과정을 가속화합니다. 의료 데이터 분석을 통해 새로운 표적 분자를 파악하고, 약물 개발 과정을 단축합니다. AI 툴은 신약의 투여량과 전달 특성을 파악하는 과정을 개선하여, 전체 개발 과정을 더 빠르고 효율적으로 만들어 줍니다. 이는 제약 회사와 최종 소비자 모두에게 비용 절감의 이점을 가져옵니다.



더불어 의료 AI 도입을 통해 수면 분석, 정신건강 관리, 스마트 보청기 개발 등 다양한 영역에서 활용될 수 있습니다. 




의료 AI, 한계와 과제 



의료 분야에서 AI의 도입과 적용은 많은 가능성을 가지고 있지만, 몇 가지 중요한 한계점이 존재합니다.



1. 데이터의 품질




AI가 편향된 데이터로 학습되면, 의료 분야에서 잘못된 진단이나 치료 결정으로 이어질 수 있습니다. 데이터가 특정 인구 집단으로 편향되는 경우 진단 오류가 발생할 수 있으며, 대표성이 결여된 데이터 세트는 제한된 정보에 기반한 잘못된 결정을 초래할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 다양한 인구 집단에서 수집된 균형 잡힌 데이터 세트로 AI를 훈련시키고, 지속적인 모니터링과 검증으로 편향을 최소화하며, 의료 전문가들과 협력해 데이터 수집 및 관리 방법을 개선하는 것이 필요합니다.



2. 개인 정보 보호


AI를 활용하는 의료 분야에서 데이터 프라이버시 및 보안은 매우 중요합니다. AI 시스템이 환자의 민감한 정보를 포함한 데이터를 처리하고 분석할 때, 이 정보의 유출이나 무단 사용은 윤리적, 법적 문제를 야기할 수 있습니다. 이에 강력한 데이터 보안 시스템 구축, 환자의 사전 동의 획득, 그리고 데이터 사용 방식에 대한 투명한 정보 제공이 필요합니다.




의료 데이터 수집 및 가공 솔루션, 틱택코리아에게 맡겨주세요.



1. 정확한 영상, 이미지 판독을 위한 데이터 가공법: 바운딩 폴리곤 


틱택코리아는 의료 데이터 수집 및 가공 솔루션을 제공하는 회사로, 정확한 영상 및 이미지 판독을 위한 데이터 가공법에 특화되어 있습니다. 이들은 특히 '바운딩 폴리곤' 기술을 사용하여 영상 진단의 정확성을 높이고 있습니다. 바운딩 폴리곤은 이미지 내 특정 객체나 관심 영역을 다각형의 경계로 정확하게 표시하는 기술입니다. 이는 객체 식별, 위치 파악, 영역 분할, 실시간 영상 처리 등에 사용되며, 의료 영상에서 종양이나 병변 식별에 특히 유용합니다.


틱택코리아는 다양한 응용 분야에서 바운딩 폴리곤을 활용합니다:


활용 방안 1: MRA, 위 내시경 등과 같은 비디오 데이터 바운딩 폴리곤 가공





틱택코리아는 내시경 육안진단 소견 정확도 향상을 위해 영상 데이터를 바운딩 폴리곤 작업하여 가공하여 제공합니다. 



활용 방안 2: X-ray, 현미경 이미지 데이터 바운딩 폴리곤 가공 





정확한 X-ray 판독을 위한 자동 판독 보조 소프트웨어 개발에 필요한 데이터를 가공합니다. 또한, 현미경 사진에서의 세포 조직 판독을 통해 진단 오류를 줄일 수 있습니다. 



2. 음성 인식 솔루션 제공: STT, Audio Cleansing (오디오 전사)



틱택코리아는 음성 인식 솔루션도 제공합니다. 이는 STT(음성 인식, Speech-to-Text) 및 오디오 클렌징 기술을 포함하며, 의료 분야에서 음성 인식률과 정확도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 이 기술은 의료 전문가와 환자 간의 대화 인식, 의료인의 단독 발언 인식 등에 활용되어, 의료진이 보다 신속하고 정확하게 진료 기록을 작성하는 데 도움을 줍니다.



이러한 기술들은 의료진의 판독 기록 작성 과정을 효율화하고, 환자 치료의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. 



활용 방안: 음성 판독에 필요한 위한 오디오 전사 및 STT 가공 



틱택코리아는 의료 분야에서 음성 판독을 효율화하기 위해 오디오 전사 및 STT(Speech-to-Text) 가공을 제공하는 프로젝트를 진행한 경험이 있습니다. 이러한 서비스는 의료진이 음성으로 판독 기록을 작성할 때 매우 유용합니다.



오디오 전사 과정에서는 의료진이 발언한 음성 데이터가 텍스트로 변환됩니다. 이는 의료진이 진료 중 또는 수술 후 환자의 상태, 진단 결과 등을 음성으로 기록할 때 유용하게 사용됩니다. 



STT 기술은 음성 데이터를 텍스트로 변환하는 과정에서 정확도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 해당 기술은 의료 분야에서 사용되는 전문 용어 및 축약어에 대한 높은 인식률과 정확도를 자랑합니다. 



이러한 기술들의 결합은 의료진이 판독 기록을 더 신속하고 정확하게 작성할 수 있도록 도와줍니다. 음성 인식 및 가공 기술의 활용으로 의료진의 업무 부담을 줄이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 




3. 의료 데이터 수집 



틱택코리아는 의료 AI 도입에서 중요한 의료 데이터를 수집합니다. 양질의 의료 데이터를 수집하고 활용하는 데 있어 국내에서의 어려움을 인식하고, 해외 크라우드 소싱을 통해 해외 데이터를 수집하여 국내 수요 기업에 제공하고 있습니다. 저희가 수행한 프로젝트 사례는 다음과 같습니다. 


프로젝트 사례 1: CT 이미지 데이터 수집 


국내 데이터 수집의 제약으로 틱택코리아는 파키스탄 환자의 CT 이미지 데이터를 수집하여 국내 고객사에 제공했습니다.  



프로젝트 사례 2: 파키슨 환자 영상 데이터 수집


초기 파키슨 환자 조기 발견을 목표로, 틱택코리아는 파키슨 환자의 걸음걸이 비디오 데이터를 수집하고 이를 분석하여 데이터 결과값을 도출했습니다. 이 데이터는 파키슨 환자의 특징적인 걸음걸이 패턴을 파악하는 데 중요하며, 이를 통해 조기 진단과 치료 전략 개발에 기여할 수 있습니다. 





이러한 프로젝트들은 국내에서의 데이터 수집 제약을 극복하고, 의료 분야의 AI 기술 발전을 지원하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 틱택코리아의 이러한 활동은 의료 데이터의 다양성과 품질을 향상시키는 한편, 의료 AI 도입과 발전에 기여하고 있습니다.






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