북극고래는 왜 200년까지 살고 그린란드상어는 400년까지 살까? 왜 우리는 할 수 없을까? AI는 우리가 노화를 해독하는 데 도움이 될 가능성이 높다. 즉, 노화 이유, 노화 속도를 늦추는 방법, 중지하는 방법, 심지어 되돌릴 수도 있는 방법을 이해하는 것이다.
ChatGPT가 2023년 초 USMLE(미국 의료 면허 시험)을 통과했을 때 많은 사람들은 충격을 받았다. USMLE를 통과하는 것은 어렵다. 일반적으로 의과대학 4년, 레지던트 2년, 많은 실무 경험이 필요하다.
향후 10년 동안 AI가 의학 분야에서 얼마나 더 발전할 수 있을까?
진단사, 외과의사, 간호사, 영양사, 의료 코치, 방사선 기술자 등 AI와 의료 종사자 간의 파트너십은 어떤 모습일까?
나는 개인적으로 의학이 AI 및 AI 지원 의료 종사자들에 의해 지원될 수 있고 지원되어야 하는 직업 중 하나라고 믿는다.
방대한 양의 건강 데이터를 분석하고 오류를 방지하며 상태를 연중무휴 24시간 정확하게 모니터링하는 데 도움이 되는 AI의 능력은 의료 산업을 재창조하는 데 AI를 사용할 수 있는 강력한 사례이다.
루프에 AI 없이 환자를 진단하는 것은 곧 의료과실이 될 수 있다.
이것이 바로 오늘 블로그의 내용이다. 의학의 미래가 어떻게 AI 부조종사를 필요로 하는지, 그리고 이것이 의료 산업에 어떤 의미인지를 다루고 있다.
병원은 방문하기 위험한 장소이다.
건강은 우리의 새로운 부이다. 오늘날 진료실과 병원의 의료 네트워크는 엄청난 압박을 받고 있으며 데이터는 그것이 말 그대로 우리를 죽이고 있음을 보여준다.
“병원은 병에 걸리기 가장 위험한 곳이다”라는 말을 들어본 적이 있는가?
놀랍게도 병원은 위험한 영역으로 떠오르고 있다. 로버트 바렛(Robert Barrett)과 루이스 휴고 프란체스쿠티(Louis Hugo Francescutti)의 2020년 연구는 소름끼치는 비교를 이끌어냈다. 통계적으로 미국 병원보다 전장에서 생존 가능성이 더 높다는 것이다. 이라크 전쟁 중 가장 치명적인 해에 미군 904명이 목숨을 잃었다.
대조적으로, 같은 기간 동안 병원 치료를 구한 미국인 3,510만 명 중 약 40만 명이 예방 가능한 오류에 굴복했다. 이는 자연사 또는 기타 질병으로 사망한 사람들도 포함하지 않는다. 숫자로만 보면, 이라크 전쟁에서 가장 치명적인 해에 병원 실수로 인한 사망 위험이 군인의 위험보다 더 컸다.
10여년 전, 의학 연구소(Institute of Medicine)의 보고서는 충격적인 통계를 발표했다. 병원에서 연간 최대 98,000명의 사망자가 의료 실수로 인한 것으로 나타났다. 여기에는 잘못 투여된 약물, 복용량 계산 착오 등이 포함되었다.
더욱이 의료 관련 감염(HAI)은 미국에서만 매년 170만 건의 감염과 99,000명의 관련 사망을 초래하는 질병통제예방센터(CDC)와 함께 세계적인 위협이 되었다.
의료 AI 부조종사는 이러한 많은 문제를 피하는 데 도움이 될 수 있을까?
나는 진심으로 그렇다고 믿는다.
귀하의 의사는 과로하고 데이터에 빠져 있다.
이제 일반적인 의사의 방문을 살펴보겠다.
의사와 환자가 진료실에서 함께 보내는 귀중한 대면 시간은 엄청난 압박을 받고 있다. 2017년 Medscape 의사 보상 보고서에 따르면 전체적으로 의사의 30%가 각 환자에게 17~24분을 보내고, 29%는 환자 방문 중 13~16분만 소비하는 것으로 나타났다.
상황을 더욱 악화시키는 것은 환자가 의사를 만나기 위해 병원에 가는 데 필요한 평균 대기 시간이다.
보건 및 의학 간행물 STAT의 2023년 5월 보고서에 따르면, 신규 환자는 이제 예약을 위해 평균 26일을 기다린다.
이러한 긴장된 시스템은 단순히 수요 증가의 결과가 아니다. 공급 측면도 무너지고 있다. 코로나19 팬데믹의 여파로 인력 부족이라는 암울한 현실이 드러났다. 2020년 이후 의료 종사자 5명 중 1명이 사임했으며, 2021년에만 117,000명의 의사가 직장을 떠났고 40,000명이 다시 합류했다.
오늘날의 전통적인 "의사-환자" 관계에는 또 하나의 주요 과제가 있다. 귀하의 의사는 아마도 기술적으로 시대에 한참 뒤처져 있고, 각 환자에게 제공되는 진단 데이터의 폭증을 처리할 수 없을 것이다.
내가 의미하는 바를 예시하는 3가지 구체적인 사항은 다음과 같다.
1. 워싱턴 D.C.에 있는 의학 연구소의 2003년 보고서에 따르면 임상 치료에서 "발견부터 채택까지"까지 걸리는 시간은 평균 17년이다! 이는 거의 20년 동안 환자로서 의학적 혁신이 이루어지지 않을 것이라는 의미이다... 그리고 그 지연은 20년 전에 문서로 기록되었다! 그 이후로 의료 혁신의 속도는 폭발적으로 증가하여 기하급수적인 속도로 가속화되었다.
2. 다음으로, 오늘날의 첨단 의료 테스트로 인해 발생하는 진단 데이터의 홍수를 고려해보라. Fountain Life Center에서 의료 업로드(전체 게놈 서열, 100개 이상의 혈액 바이오마커, 전신 MRI, 관상 동맥 CT 스캔, Dexa 스캔, 미생물군집, 망막 스캔 등)를 받기 위해 반나절을 보낸다면 귀하와 담당 의사는 머지않아 150기가바이트 이상의 데이터가 넘쳐나게 될 것이며, AI 부조종사의 도움 없이는 인간 의사가 소화하고 해석할 수 없는 데이터이다.
3. 마지막으로, 의학적 발견이 이루어지는 속도는 계속해서 기하급수적으로 증가하고 있다. 예를 들어, 오늘날에는 매년 180만 개 이상의 논문을 총체적으로 출판하거나 하루에 약 5,000개의 의학 논문을 출판하는 28,000개의 활동적이고 동료 심사를 받는 의학 저널이 있다.
오늘 아침에 담당 의사가 몇 권이나 읽었을까?
귀하의 AI 의료 부조종사는 이를 모두 소비하고 귀하에게 가장 적합한 것이 무엇인지 결정할 수 있다.
솔루션: AI 기반 의료 @Home
이게 다 무슨 뜻인가? 이는 의학이 인간이 다룰 수 있는 분야에서 AI 부조종사가 '있으면 좋은' 분야가 아닌 필수 분야로 빠르게 변화하고 있음을 의미한다.
우리는 연간 의사 방문에서 지속적인 데이터 기반, AI 기반 건강 모니터링으로 의학을 전환하고 있다.
"연간 건강 검진" 예약을 위해 한 달을 기다리는 대신, 신체 위, 신체 내 및 환경(침실, 욕실, 사무실, 자동차)에 있는 센서가 지속적으로 생리를 모니터링하고 데이터를 의료 AI에 업로드한다.
여기서 목표는 초기 단계에서 질병을 발견할 수 있는 지속적인 의료 모니터링을 통해 가능한 한 신속하고 조기에 치료할 수 있도록 하고 병원 방문을 완전히 생략하되 최소한 장기간의 입원을 피하는 것이다.
이 분야는 이 방향으로 빠르고 강력하게 이동하여 해마다 최고의 의료 서비스를 더 저렴하고 편리하게 만들 것이다.
이것이 중요한 이유
결론은 의료 AI 부조종사가 빠르게 다가오고 있다는 것이다.
이를 통해 누락된 의료 종사자의 공백을 메우고 귀하와 귀하의 의사가 웨어러블 및 심층 진단 모니터링에서 나오는 대규모 데이터 세트를 통합할 수 있다.
궁극적으로는 의료를 지속적이고 편리하게 만들어 질병을 조기에 발견하고 생명을 구하는 것이다.
결국 건강보다 더 중요한 것은 없다.
“건강한 남자나 여자에게는 천 가지 꿈이 있다. 그렇지 않은 사람의 꿈은 하나뿐이다.”
이 시리즈의 다음 블로그에서는 AI 부조종사가 이번 10년 동안 교육을 어떻게 혼란에 빠뜨릴지 살펴보겠다.
