의료 AI "이중 일": 거두 들 이 앞 다 퉈 입 국 카드 위치 상업 화 어려움 임상 관문

한때 붐 을 일 으 키 고 곤경 에 빠 졌 으 며 기복 을 겪 었 던 의료 AI 업 계 는 인공지능 과 빅 데이터 가 전염병 상황 에서 여러 가지 응용 과 검증 을 받 으 면서 이 업계 의 관심 도가 다시 높 아 졌 다.

과학기술의 거두 든 초창기 업 이 든 모두 앞 다 투어 이 코스 로 몰 려 온다.구 글, 마이크로소프트, 바 이 두, 알 리 바 바 바, 텐 센트 등 은 의료 AI 분야 에 대량의 자원 을 투입 하여 밀집 구 조 를 전개 했다.

시대 에 뒤떨어 지지 않 고 지금까지 의료 AI 는 신 흥 과학기술 산업 으로서 광범 위 하 게 인 정 받 았 지만 임상 응용 이 어렵 고 상업 화 된 곤경 에서 벗 어 나 지 못 했 고 대부분 의료 AI 기업 은 아직도 '배상' 의 운명 에서 벗 어 나 지 못 했다.그 밖 에 업계 기준 이 없 는 인공지능 의료 에는 신뢰성 과 안전성 등 숨겨 진 위험 도 존재 한다.인공지능 을 안전하게 임상 에 투입 하 는 것 도 업계 가 시급히 해결 해 야 할 과제 다.

전염병 상황 기간 에 의료 ai 의 응용 은 진일보 한 혁신 과 홍 보 를 얻 었 다.시각 중국

트랙 열기 뒤의 난제 와 위험

인공지능 의료 경기장 은 다소 붐 비지 만 AI 와 의료의 융합 은 새로운 것 임 을 부인 할 수 없 으 며 아직 탐색 단계 에 있다.

수많은 AI 의료 회사 에서 미국 IBM '왓 슨' 은 기술 과 응용 을 앞장 서 는 선두 주자 임 에 틀림없다. 그러나 시간 이 지나 면서 왓 슨 은 '지나친 선전' 이라는 꼬리표 가 붙 었 다.

2016 년 도 쿄 대 의 대 는 IBM 의 인공지능 시스템 인 왓 슨 을 이용 해 한 여성 이 희귀 한 백혈병 을 앓 고 있다 고 진단 한 데 10 분 밖 에 걸 리 지 않 았 다.IBM 은 AI 의료 발전의 희망 을 보고 왓 슨 에 게 보물 을 맡 겼 다.2017 년 에 2 억 4000 만 달러 를 투자 하여 매사 추 세 츠 공과 함께 MIT - IBM 왓 슨 인공지능 실험실 을 설립 했다.30 억 달러 를 투자 해 왓 슨 의 글로벌 비 전 을 만 들 계획 이다.

그러나 청사진 이 제대로 이행 되 지 않 자 왓 슨 은 어려움 을 겪 었 다.최근 1, 2 년 간 왓 슨 은 여러 업계 전문가 들 의 질문 을 받 으 며 위험 과 잘못된 암 치료 방안 을 포함해 여러 문제점 을 드 러 냈 다.2018 년 7 월 미국의 건강 의료 매체 STAT 가 밝 힌 IBM 내부 문서 에 따 르 면 IBM 이 왓 슨 을 훈련 할 때 가상 환자 에 게 추천 하 는 치료 방안 은 의료 지침 이나 진실 증거 가 아 닌 슬 론 케 이 트 린 암 센터 전문 가 를 기념 하 는 방안 이다.

장 학 공 청화대학 교 자동화 학과 교수 가 21 세기 경제 보도 기자 에 게 "왓 슨 과 같은 의료 AI 발전 에 지장 을 받 은 것 에 놀 라 지 않 았 다. 의료 AI 가 기술적 으로 특별한 기술 이 없 으 면 언론 과 홍보 차원 에서 만 떠 벌 리 는 경우 가 많아 발전 하기 어렵다" 고 말 했다.

왓 슨 외 에 의료 AI 에 뛰 어드 는 다른 과학기술 기업 들 도 적지 않 은 업계 적 통 증 을 겪 으 며 해결 을 기다 리 고 있다.중국 국내 기업 들 이 의료 영상 분야 에서 데이터 유통 문제 에 직면 하고 있 기 때문에 환 자 는 자신의 원시 적 인 영상 자 료 를 보존 하고 관리 할 수 없다.

상하 이 교통 대학 인공지능 연구원 이 발표 한 에 따 르 면 중국의 의료 AI 는 의료 인재, 데이터, 기기 심사 등 분야 의 도전 에 직면 하고 있다.구체 적 으로 보면 의료 AI 인재 가 부족 하고 데이터 의 소속 이 명확 하지 않 으 며 데이터 기준 이 일치 하지 않 고 기기 의 분류 요구 가 높 은 문 제 를 포함한다.

전염병 발생 상황 기간 에 의료 AI 의 응용 은 진일보 한 혁신 과 보급 을 얻 었 다.그러나 의료 AI 는 발전 과정 에서 다양한 병목 과 통 증 을 가지 고 있다 는 것 은 부인 할 수 없다.난관 을 어떻게 타파 하고 업계 의 발전 을 추진 하 느 냐 가 의료 AI 업계 인사 들 에 게 있어 매우 관건 적 인 과제 이다.

장 전 공 은 "인공지능 에는 많은 도전 이 포함 되 어 있다. 하나의 난관 을 돌파 하면 모든 의학 문 제 를 해결 할 수 있 는 것 이 아니 라 드라마 틱 하지 않다" 고 말 했다."인공지능 을 보완 하고 의학 분야 에서 과거의 문 제 를 해결 하도록 해 야 한다. 이것 은 점차적으로 확대 되 고 돌파 되 는 것 이다."

주 순 염 알 리 건강 회장 겸 CEO 는 14 일 광저우 종양 대회 에서 의사 와 인공지능 (AI) 의 관 계 는 의사 + AI, 즉 의사 가 앞서 가 고 AI 는 보조 의사 가 아 닌 보조 의사 라 고 밝 혔 다.그 는 의료 분야 에서 가장 중요 한 것 은 정확 도 이 므 로 인공지능 으로 계 산 된 일련의 지 표를 종합 하 는 토대 에서 의사 가 최종 적 으로 판단 하고 결정 해 야 한다 고 지적 했다.

판 대명 중국 공정 대학 교 사 는 인공지능 을 의학 에 도입 하 는 것 은 필연 적 인 결과 라 고 지적 했다.그 는 가장 좋 은 과학 기술 은 바로 '빅 데이터 + 인공지능' 이 라 고 주장 했다. 이 를 통 해 의학 을 도와 인류의 건강 수준 을 향상 시 키 는 것 은 필연 적 인 일이 다."인공지능 은 밝 은 전망 을 가지 고 있 습 니 다. 우리 의 사 는 인공지능 을 잘 배 워 서 우리 에 게 더욱 좋 은 서 비 스 를 제공 해 야 합 니 다."번 대명 설.

과도 한 노 이 즈 마 케 팅 으로 알려 져 있 지만 의료 AI 가 엄 청 난 잠재 적 경제 효 과 를 갖 고 있다 는 것 은 공 인 된 사실이다.국제 관리 컨설팅 회사 로 렌 베 그 가 발표 한 '인공지능 백서' 에 따 르 면 2030 년 까지 인공지능 은 중국 에서 10 조 위안 의 산업 적 인 수익 을 창 출 할 것 으로 예상 된다.그 중에서 의료 산업 은 AI 를 사용 하면 약 4000 억 위안 의 원금 인하 가 치 를 가 져 올 것 으로 예상 된다.이 로 인해 의료 AI 는 인공지능 분야 의 핫 이 슈 가 되 었 고 많은 자본 의 사랑 을 받 아 수많은 게이머 들 을 유치 했다.

현재 의료 AI 의 주요 응용 장면 은 폐 CT, 눈 밑 검사 및 의료 영상 등 여러 가지 측면 에 있다.올해 1 월 에 남개대학 과 베 이 징 추 상 과학 기술 의 공동 프로젝트 팀 은 전염병 발생 초기 에 새로운 폐렴 CT 영상 AI 검사 시스템 을 개발 했다.첫 번 째 시간 에 지금까지 축 적 된 폐렴, 폐결핵 CT 영상 지능 식별 기술 을 화중과기대학 동제의학대학 부속 동제대학 병원, 무한대학 중 남 병원 등에 배치 하고 의사 가 신속히 새로운 폐렴 을 진단 하도록 보조 한다.

의료 영상 은 의료 진단 에 영상 정 보 를 제공 했다.장 학 공 은 의료 AI 의 구체 적 인 임상 과 상업 화 응용 에 있어 이미지 가 뚜렷 하고 알 기 쉬 운 특징 을 가지 기 때문에 의료 AI 분야 에서 먼저 응용 되 었 으 나 한계 가 있다 고 지적 했다. 영상 은 모든 생명 계통 의 데 이 터 를 의사 와 환자, 역사적 인 데이터, 주관적 인 감각, 각종 자연 언어의 묘 사 를 영상 으로 나 눌 수 없다.분석 하 다.

일부 희귀 병 에는 전형 적 인 증상 이 없 으 며, 일반적으로 모호 한 묘사 로 증상 을 판단 한다.만약 대량의 병력 을 축적 한 후에 기계 로 분석 하고 판단 한다 면 사람의 판단 보다 더욱 전면적 일 것 이다. 왜냐하면 사람의 경험 과 판단 은 유한 하기 때문이다.장 학 공 은 의료 AI 의 큰 역할 이 라 고 말 했다.

그러나 현재 AI 기술 은 심지어 인체 의 생명 안전 과 관련 된 의학 분야 에서 도 응용 되 고 있다. AI 시스템 은 진단, 예측, 심지어 치료, 재 활 등 부분 에 깊이 들 어가 새로운 AI 도 구 를 개 발 했 고 해당 연구 도 권위 있 는 의학 저널 에 발표 되 었 다.그러나 시험 설계 의 질 이 들쭉날쭉 해서 구체 적 인 유효성 을 비교 평가 하기 어렵다.

업계 평가 기준 을 통일 하지 않 으 면 수백 만 명의 환자 에 게 위험 을 줄 수 있다.의료 업 체 들 이 AI 의 실효 성 을 알 리 고 떠 드 는 것 도 부추 기기 쉽다.수많은 빅 맥 이 쏟 아 지면 서 AI 경기장 은 엄 청 난 잠재력 을 보 여 줬 지만 게임 룰 은 시급히 만들어 져 야 했다.

교차 영역 깊이 융합 또는 새로운 발전 점

인구 고령 화 와 만 성 질환 환자 의 수가 증가 하 는 상황 에서 지금 은 의료 기술자 와 의료 자원 에 대한 수요 가 계속 증가 하고 있다.기 존 의료 시스템 은 장기 진료 가 많이 필요 하고 복잡 한 환 자 를 처리 하 는 등 여러모로 부족 하 다.

그 밖 에 양질 의 의료 자원 은 분포 가 고 르 지 않 은 상황 이 존재 하고 지역 간 의 차이 가 크다.국가 위 건 위원회 가 발표 한 에 따 르 면 환자 의 다른 지역 에서 치 료 를 받 는 상황 을 볼 때 환자 의 유출 비율 이 가장 높 은 5 개 지역 은 티베트, 안휘, 내 몽골, 하북, 간 쑤 이 고 환자 의 유입 비율 이 5 위 권 에 들 어간 지역 은 상하 이, 베 이 징, 강 소, 절강 과 광 둥 이다.의료 데이터 의 양 이 빠르게 증가 함 에 따라 AI 빅 데 이 터 를 이용 하면 인적자원 을 절약 하고 의료 노동력 의 부족 을 메 울 수 있다.

장 학 공 은 현재 AI 의료 도 많은 노동 을 반복 해서 해결 해 야 하 는 문제 에 더 많은 응용 이 필요 하 다 고 밝 혔 다.더욱 장기 적 인 측면 에서 볼 때 인공지능 의 발전 은 생명 연구 자체 와 결합 해 야 한다.

최근 몇 년 간 AI 의료 분야 에서 심도 있 는 학습 이 다시 이 슈 가 되 었 다.장 학 공 은 이에 대해 "전체 인공지능 영역 은 기계 보다 심도 있 게 공부 하 는 영역 이 훨씬 넓 고 심도 있 게 공부 하 는 데 도 한계 가 있다" 며 "모든 희망 을 심도 있 는 학습 에 기탁 할 수 없고 기초 지식 학습 도 중시 해 야 한다" 고 말 했다."대량의 데이터 에서 간단 한 규칙 을 찾 고 소량의 데이터 에서 복잡 한 규칙 을 찾 으 려 면 깊이 있 는 학습 이외 의 방법 이나 깊이 있 는 학습 을 통 해 자신 을 더욱 좋 은 방향 으로 발전 시 켜 야 한다."

최근 중국 발전 연구 재단 이 발표 한 '인공지능 이 의료 건강 분야 에서 의 응용 연구' 보고서 에 따 르 면 현재 인공지능 은 전 세계 의료 분야 에서 광범 위 하 게 응용 되 고 있 으 며 인기 가 높 아 지고 있다.신기 술 은 주로 가상 보조, 의학 영상, 보조 진료, 질병 위험 예측, 약물 발굴, 건강 관리, 의료 관리, 보조 의학 연구 플랫폼 등 분야 에 집중 된다.

보고 서 는 인공지능 이 의료 건강 분야 에서 의 응용 은 건강 기술 혁신 과 의료 서비스 모델 의 전환 을 추진 하고 의료 비용 의 하락 과 의료 서비스 효율 의 향상 을 추진 할 것 이 라 고 지적 했다. 또한 동 질, 기준, 확장 하기 쉬 운 의료 서비스 체 계 를 형성 하고 자원 배분 을 최적화 시 켜 수요 측면, 특히 소외 지역 의 민중 들 이 모두 누 릴 수 있 도록 도와 줄 것 이다.고 품질, 고 표준 의료 서비스의 권 리 는 건강 의 공정 성과 접근 성 을 촉진 한다.

앞으로 AI 의 료 는 거의 모든 분야, 각 분야 로 확대 할 것 이다.의료 기기, 수술 장비, 각종 무 원 이식 체, 예 를 들 어 인공 관절, 인공 기관, 심혈 관 지지대 등, AI 의료 로봇 등 도 이에 따라 생 겨 날 것 이다.AI 와 의료 기기 두 분야 의 교차 심도 있 는 융합 발전 은 여러 학과 팀 의 전체적인 건설, 인재 육성 과 깊이 있 는 융합 과제 연구 등 을 포함한다.AI 의료 발전 은 '빠 르 고 안정 적 이 며 준' 의 길 로 나 아 갈 것 이다.기업 도 현재 의 수 요 를 만족 시 키 지 말고 미래의 지혜 의료 고속 교체 발전 을 위해 준 비 를 해 야 한다.