의견

Jun 10, 2023

의료 분야에서 인공 지능의 혁신적인 잠재력을 충분히 이해하려면 글로벌하게 생각해야 합니다. 극빈층에게 적용하면 페니실린의 발견만큼 그 영향력이 커질 수 있다.

이는 Google의 최고 보건 책임자이자 유명한 공중 보건 전문가인 Karen DeSalvo의 말입니다. 최근 인터뷰에서 그녀가 설명했듯이 AI는 의료 서비스에 대한 접근성을 크게 확대함으로써 "지구적 규모"로 건강을 개선할 수 있습니다.

DeSalvo와 대화하기 전에 나는 이미 미국과 같은 선진국에서 의료를 발전시킬 수 있는 AI의 잠재력을 확신했습니다. 이전에 쓴 것처럼 이러한 기술은 진단을 개선하고 치료를 개인화하는 데 도움을 주며 관리상의 비효율성을 줄일 수 있습니다.

그러나 DeSalvo의 선언은 나의 낙관주의를 새로운 차원으로 끌어올렸습니다. 그녀는 자신이 무슨 말을 하는지 알고 있습니다. 훈련을 통해 일차 진료 의사인 DeSalvo는 뉴올리언스 보건 위원으로서 허리케인 카트리나 이후 복구를 주도하는 데 도움을 주었습니다. 그녀는 이후 오바마 행정부에서 보건부 차관보 대행을 역임했습니다.

그녀는 AI를 사용하여 자해를 고려하는 사람들의 검색어를 모니터링하는 등 미국 환자를 돕기 위한 현재 팀의 계획에 대해 이야기했습니다. 이제 Google은 그녀가 표현한 대로 '사용자 여정'을 중단하고 988 자살 및 위기 생명선에 대한 팝업 상자를 제공합니다.

이는 중요한 노력이지만, 저에게 정말 인상 깊었던 점은 Google Health가 AI를 사용하여 저소득 국가의 의료 접근 문제를 해결하는 방식이었습니다.

예를 들어, 그러한 기술은 산모 사망률을 줄이는 데 큰 진전을 이룰 수 있습니다. 매일 전 세계적으로 약 800명의 여성이 임신 및 출산과 관련된 예방 가능한 원인으로 사망하고 있습니다. 세계보건기구(WHO)는 모든 임신부가 산전 초음파 검사를 받을 것을 권장하지만, 개발도상국의 약 절반은 그렇지 않습니다.

초음파를 얻으려면 환자는 기술자와 함께 시설로 이동해야 하며 기술자는 해석을 위해 초음파 이미지를 방사선 전문의나 특별히 훈련받은 산부인과 의사에게 전송해야 합니다. 이는 열악한 교통 인프라와 훈련된 제공업체 부족으로 인해 어려움을 겪는 세계 여러 지역의 주요 장벽입니다.

Google Health는 Northwestern School of Medicine과 협력하여 지역 사회 의료 종사자가 최소한의 교육만으로 사용할 수 있는 저렴한 배터리 작동식 휴대용 초음파 장치를 시험함으로써 이러한 장애물 중 일부를 극복하려고 노력하고 있습니다. 장치의 이미지는 AI가 신속하게 해석하여 임신 연령을 추정하고 태아 위치를 평가할 수 있도록 스마트폰에 업로드됩니다.

이 기술을 사용하면 더 일찍, 더 자주 검사를 수행할 수 있으므로 심각한 문제가 발생하기 전에 환자가 더 높은 수준의 진료를 받을 수 있습니다. 작년에 Nature 저널에 발표된 연구에 따르면 잠비아의 초보 운영자는 단 몇 시간의 교육만으로 AI 알고리즘이 기존 임상 표준과 비교할 수 있는 정확도 수준으로 평가한 이미지를 수집할 수 있었습니다.

잠재적인 또 다른 사용 분야는 매년 전 세계적으로 약 160만 명의 목숨을 앗아가는 전염성이 높은 호흡기 질환인 결핵을 진단하는 것입니다. 치료하지 않으면 결핵은 감염된 환자의 약 절반에게 치명적입니다.

흉부 엑스레이를 통한 조기 진단은 결핵 확산을 예방하고 생명을 구하는 치료를 시작하는 데 중요합니다. 불행히도 많은 사람들은 이러한 이미지를 해석할 수 있는 의료 전문가가 없는 지역에 살고 있습니다.

여기서도 AI가 액세스 확장에 도움이 될 수 있습니다. 작년에 Radiology 저널에 발표된 연구에 따르면 AI 모델은 흉부 엑스레이에서 결핵의 숨길 수 없는 징후를 식별하는 데 방사선 전문의와 마찬가지로 성능을 발휘했습니다. 어떤 경우에는 모델이 세계보건기구(WHO)의 성능 기준을 초과하기도 했습니다.

공중 보건 문제를 해결하는 방법에 대한 Dr. Wen Guidance의 검진에 등록하세요.

물론, 환자는 여전히 X-레이 촬영을 위해 시설에 가야 합니다. 그리고 일단 진단을 받은 후에도 치료를 위해 의료 제공자를 만나야 합니다. 그러나 자동화된 심사 과정을 통해 한 가지 중요한 장벽이 제거됩니다.