의료에도 접목되어 유전자 분석 및 신약 발굴, 검사 및 치료 개발 등에 활용되고 있는 바이오 인공지능은 의료계의 핵심 기술 중 하나 입니다.
오늘은 바이오 인공지능의 정의 및 주요 연구 분야, 기대 효과 및 해결해야 하는 문제점 등을 알기 쉽게 설명해 드리겠습니다.
바이오 인공지능이란?
4차 산업혁명이 들어서면서 많은 분야에 인공지능이 접목되고 있습니다.
의료계 역시 생명 과학에 인공지능을 접목하여 유전자 분석 및 신약 발굴, 검사 및 치료 개발 등에 활용할 수 있는 핵심 기술인 것입니다.
인공지능은 기존 데이터(연구 및 질병, 치료 방법 등)를 학습하고 분석하여 최적의 결과를 이끌어 냅니다.
이러한 인공지능을 생명 과학 분야의 방대한 데이터에 결합을 하여 기존에 풀지 못한 문제점의 해결 방안을 찾아내는 것입니다.
바이오 인공지능 주요 연구 분야
바이오 인공지능이 의료계의 핵심 기술이라고 하는데, 과연 어디에 사용을 할 수 있는지 알아보겠습니다.
- 질병 검사 및 치료 : 세계에는 정말 많은 질병이 있습니다. 그리고 이를 치료하는 사람들이 있습니다. 하지만 아무리 유능한 사람이라도 많은 질병을 다 알 수 있지는 않습니다. 인공지능은 기존 의료 영상 및 데이터를 분석하고 개인이 무슨 질병이 걸렸는지 확인이 가능하기 때문에 질병을 조기 검사 및 예측이 가능하기 때문에 육안으로 발견하기 어려운 부분까지 포착하여 진찰의 정확성을 향상하고, 그에 따른 치료도 가능합니다.
- 신약 개발 : 신약을 개발하기 위해서는 기존 질병 및 임상 시험 데이터를 분석을 하고 그에 맞는 약물을 선별 및 반영해야 합니다. 인공지능은 기존 데이터 분석에 최적화되어 있어, 기존 방식보다 정확하고 빠르게 신약의 재료를 선별이 가능하고, 약물의 효능 및 안정성 끌어올릴 수 있습니다.
- 맞춤형 의료 : 사람마다 체질이 다르기 때문에 같은 질병이 걸렸다고 해도 다른 결과가 나오기 마련입니다. 인공지능은 개인의 유전 정보 및 건강 데이터, 환경 정보 등을 분석하고 그에 맞는 최적의 치료 방법을 추천하기 때문에, 부작용을 최소화할 수 있고, 질병 발병 전에 미리 예방 조치를 할 수 있어 개인 건강 관리를 개선할 수 있습니다.
- 유전자 분석 : 유전자는 개인의 모든 정보를 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 유전자를 분석하게 되면 질병의 원인을 찾아낼 수 있고, 그에 맞는 치료 방법을 제시할 수 있습니다. 또한 현재 치료가 불가능한 질병의 해결 방안이 될 수 있습니다.
바이오 인공지능 기대 효과
바이오 인공지능은 방대한 기존 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여, 생명 과학에 접목시키는 기술로 정말 많은 분야에서 활용이 되고 있습니다.
간단하게 우리에게 줄 수 있는 기대 효과를 알아보겠습니다.
- 정확한 질병 검사 및 치료 : 인공지능은 의료 영상 분석, 유전자 데이터, 개인 데이터 분석 등 다양하게 활용이 가능합니다. 한 가지 예를 들면 기존에는 CT, MRI, X-ray 등 의료기기로 검사를 하고 나서 이를 분석하기 위해서는 육안으로 밖에 검사를 못하였습니다. 하지만 인공지능은 기존 데이터를 기반으로 자체적으로 검사를 하기 때문에 어려운 부분도 찾아내 정확한 검사를 가능합니다. 또한 개인 데이터 및 유전자 분석을 통해 발병 가능한 질병이나, 기존 건강 기록 등을 종합적으로 분석이 가능하여 정확한 검사가 가능합니다.
- 신약 개발 기간 단축 및 비용 절감 : 인공지능은 방대한 기존 데이터 및 임상 시험 결과를 정확하고 빠르게 분석을 해주기 때문에 임상 시험에 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 비용을 절감시킬 수 있습니다.
- 맞춤형 의료 제공 : 사람마다 체질이 다르기 때문에 같은 질병이 걸렸다고 해도 다른 결과를 나타냅니다. 인공지능은 개인 유전자, 환경, 건강 데이터를 분석하여 개인에게 맞는 치료 계획을 제공하고, 부작용을 최소화합니다. 또한 유전적 위험을 파악하여 질병 발병하기 전에 최적의 예방 방법을 제안하여 개인 건강 관리를 개선할 수 있습니다.
바이오 인공지능 문제점
바이오 인공지능이 의료계의 핵심 기술 중 하나이지만 아직 해결해야 하는 문제점이 많이 있습니다.
해결해야 하는 문제점이 무엇이 있는지 알려 드리겠습니다.
- 데이터 부족 : 인공 지능은 기존 데이트를 기반으로 학습을 하고 분석을 합니다. 하지만 개인정보 보호 문제 및 데이터 표준화 부족 등으로 인하여 데이터 확보가 어렵습니다. IT사회에서 가장 민감한 부분이 바로 개인정보입니다. 바이오 인공지능 모델 개발을 하기 위해서는 이러한 개인정보 보호를 위한 문제점을 무엇보다 먼저 해결을 해야 합니다.
- 데이터 표준화 부족 : 바이오 데이터는 연구 기관 및 의료 기관 등 다양한 기관에서 생성을 합니다. 하나의 기관에서 데이터를 생성을 하면 데이터 표준화를 하기 쉽지만 각 다른 기관에서 생성을 하기 때문에 데이터 표준화를 하기 어렵다는 것이 현재 문제점입니다. 이를 해결하기 위해서는 국제 표준 개발 및 데이터 공유 플랫폼 등을 구축하여야 합니다.
- 인공지능의 정확도 : 아직 인공지능의 발전 단계는 초기 단계로 100% 정확하지 않습니다. 의료 부분은 생명과 연결이 되는 부분으로 정확한 결과가 나오지 않으면 심각한 문제가 될 가능성이 있습니다. 그렇기 때문에 알고리즘 검증 및 평가, 오류 감지 등 정확한 시스템 구축을 위해 많은 노력이 필요합니다.
- 윤리적 문제 : 인공지능의 발전으로 개인 정보 및 인간 존엄성 침해 등 윤리적 문제가 계속적으로 생성되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 무엇보다도 유린 가이드라인 마련 및 법적 규제 등을 마련해야 합니다.
- 전문 인력 부족 : 바이오 인공지능을 개발하기 위해서는 전문 인력이 충분해야 합니다. 하지만 현재 전문 인력이 부족하기 때문에 연구 개발 및 활용에 어려움이 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 양성 프로그램 개발을 개발하여 전문 인력 교육 및 훈련을 해야 하며, 해외 인재를 유치 등을 해야 합니다.
마치며
바이오 인공지능은 정확한 질병 검사 및 신약 개발, 맞춤 의료 제공 등으로 의료 서비스 접근성을 향상할 것이고, 우리가 보가 건강한 삶을 살게 해 줄 것입니다.
아직 발전 단계가 초기인 만큼 실제로 많은 개발이 필요하지만 앞으로 바이오 인공지능은 의료 분야의 핵심 기술이 될 것입니다.
읽어 주셔서 감사합니다.