내시경 분야의 AI 혁신
내시경 검사는 카메라와 조명이 장착된 얇고 유연한 튜브를 사용하여 환자의 신체를 검사하는 과정이다. 시술 자체는 상당히 간단하지만 이미지를 이해하는 것은 어려울 수 있다. AI는 이미 여러 측면에서 솔루션을 제공했다.
1. 개선된 이상 탐지
내시경 분야에서 가장 중요한 AI 혁신은 머신러닝이 탐지를 개선하는 방식이다. 내시경은 종종 전암성 폴립이나 병변과 같은 작은 이상을 검색한다. 초기 연구에 따르면 머신러닝은 이러한 경고 신호를 인간보다 더 정확하게 탐지할 수 있다.
2017년 초 AI 알고리즘은 86%의 정확도로 폴립을 탐지할 수 있었지만 전문 의사는 74%의 정확도에 그쳤다. 그 이후로 머신러닝 모델은 96.4%의 정확도에 도달했다. 이러한 시스템은 종종 인간이 놓칠 수 있는 이상을 발견할 수 있다.
실제로 AI 모델은 전문의를 대체하지 않는다. 그러나 의사는 시간이 많이 걸리는 과정 없이 이를 사용하여 진단에 대한 확신을 높일 수 있다. 결과적으로 의료 시스템은 환자에게 상태 타임라인에서 더 일찍 필요한 도움을 제공하여 결과를 개선할 수 있다.
2. 더 신뢰할 수 있는 분류
정확성은 내시경 분야에서 AI의 유일한 이점이 아니다. 머신 비전 모델은 또한 분류, 즉 다양한 유형의 감지된 이상을 구별하는 데 능숙하다.
분류는 다양한 유형의 폴립이나 병변을 효과적으로 치료하려면 다양한 접근 방식이 필요하기 때문에 중요하다. 결과적으로 AI 모델은 비정상적인 성장 간의 미묘한 차이를 감지하여 사람들이 실제로 필요한 치료를 받을 수 있도록 보장할 수 있다.
한 신경망은 최대 87%의 정확도로 대장 직장 폴립을 구별하여 전문 병리학자와 동등한 수준을 달성했다. 이 모델을 사용하면 의사는 추가 검토 없이 환자를 진단하여 더 빠르고 정확한 치료를 제공할 수 있다. AI와 초기 진단이 다른 경우 추가 의견을 통해 직원이 진단 신뢰도를 높이기 위한 추가 가능성을 고려하는 데 도움이 될 수 있다.
3. 간소화된 절차
내시경 AI는 정확하고 구체적일 뿐만 아니라 빠르다는 점도 주목할 만하다. 의학적 진단에서 가장 중요한 것은 확실성이지만 속도도 중요하다. 더 빠른 프로세스는 치료를 더 빨리 시작하고 의사가 더 짧은 시간에 더 많은 환자를 볼 수 있다는 것을 의미한다.
일부 신경망은 실시간으로 폴립을 감지하는 데 효과적이라는 것이 입증되어 더 큰 확신을 위해 내시경 후 분석이 필요 없게 되었다. 다른 알고리즘은 즉각적인 결과를 제공하지 못할 수 있지만 실험실 절차에 걸리는 시간 또는 며칠 대신 몇 분이면 된다.
의사가 추가 시간을 들이지 않고도 감지 및 분류를 개선할 수 있을 때 환자 결과가 극적으로 개선된다. 조기 치료를 제외하고 시간 절약으로 인해 제한된 인력이 더 많은 환자에게 서비스를 제공할 수 있으므로 이직률과 인력 부족의 영향이 줄어든다.
4. 교차 오염 위험 감소
내시경에서 AI를 사용하는 것은 절차 자체를 넘어간다. 검사 간 교차 오염을 방지하는 것도 중요한데, 대장내시경 검사 환자 1,000명 중 약 1명이 검사 과정에서 감염되기 때문이다. AI는 더 깨끗하고 안전한 보관 및 살균을 보장하여 도움을 줄 수 있다.
스마트 건조 캐비닛은 HEPA 여과, 양압 및 이와 유사한 단계를 사용하여 시술 사이에 내시경을 건조하고 살균한다. 알고리즘은 실시간으로 내부 상태를 모니터링하여 더욱 발전시킨다. 그런 다음 캐비닛이 열리고 닫힐 때 멸균 보관을 유지하기 위해 필요에 따라 설정을 조정할 수 있다.
또는 AI는 장비 고장을 예측하고 내시경 청결에 문제가 생기기 전에 직원에게 경고할 수 있다. 이와 같은 프로세스는 스마트 홈 및 산업용 HVAC 장비에서 이미 흔하지만 의료 분야에서는 감염을 예방하고 전반적인 건강을 개선할 수 있다.
5. 전문가 교육 확대
AI는 또한 유용한 교육 도구이다. 내시경은 복잡하고 전문적인 프로세스이지만 잠재적인 전문가에게 필요한 기술과 지식을 제공하는 것은 종종 수요 증가에 발맞추기에는 너무 느리다. 미국에서만 2036년까지 의사가 86,000명 부족할 것이라는 점을 고려하면, 무언가 변화가 필요하다.
AI는 매우 정확하기 때문에 수련의에게 다양한 폴립, 병변 또는 기타 이상이 어떤 모습인지 보여주는 데 도움이 된다. 전문의나 기타 교육 장비가 많지 않은 지역의 의사는 이 사용 사례에서 가장 큰 혜택을 얻는다. AI를 가이드로 사용하면 탐지 및 분류 기술을 빠르게 향상시킬 수 있다.
AI가 전문가 교육을 간소화함에 따라 신뢰할 수 있는 내시경 검사 및 관련 치료를 더 많은 사람이 이용할 수 있게 될 것이다. 이러한 변화는 다양한 인구 통계 간의 치료에 대한 오랜 장벽에 맞서는 데 도움이 될 수 있다.
내시경에서 AI의 잠재적 단점
AI가 내시경에서 유익할 수 있지만 몇 가지 단점이 있다. 왜곡된 훈련 데이터로 인해 AI가 인간의 편견을 증폭시킬 수 있으며 많은 과거 의료 기록에는 동등한 표현이 없다. 결과적으로 이러한 도구는 모든 환자 인구통계에 대해 신뢰할 수 없을 수 있다.
이러한 모델을 훈련하는 데 충분한 데이터를 수집하면 개인 정보 보호 문제가 발생할 수도 있다. 의료 산업은 환자 데이터 보안에 대한 엄격한 규제에 직면해 있으므로 모델 신뢰성과 사이버 보안 및 규정 준수의 균형을 맞추기 어려울 수 있다.
AI에 지나치게 의존하면 또 다른 문제가 발생한다. 이러한 진단 도구는 매우 정확하지만 불완전하다. 의사는 시간이 지남에 따라 안주하여 자신의 의견을 그대로 받아들여 서둘러 검진을 실시하고 잠재적으로 잘못된 진단을 내릴 수 있다. 이러한 사용 사례는 이 기술을 사용하는 이점을 상쇄한다.
내시경에서 AI를 안전하게 사용하기
다행히도 안전한 방법이 있다. 의료 기관에서 이러한 단점을 인식하면 부정적인 영향을 완화하고 이점을 활용하는 더 안전한 AI 정책을 구축할 수 있다.
교육 중에 더 많은 주의가 가장 중요하다. 다양한 팀이 개발을 감독하고 알고리즘을 자주 감사하여 편향된 경향을 찾아 수정해야 한다. 이 단계에서 팀은 합성 데이터를 사용하여 환자 개인 정보를 보호하고 더 큰 교육 데이터베이스를 제공할 수도 있다. 합성 데이터로 교육된 모델은 다른 모델보다 정확할 수 있으므로 개인 정보 보호 및 편향 문제를 제외하더라도 최선의 방법일 수 있다.
마지막으로, 의료 시스템은 의사에게 AI를 신중하게 사용하도록 교육해야 한다. 그들은 인간 전문가가 항상 최종 결정권을 가져야 한다는 점을 강조하고 전문가에게 AI의 단점에 대해 교육하여 기술에 지나치게 의존하지 않도록 해야 한다.
AI가 내시경 분야를 발전시키고 있다.
과제는 남아 있지만 내시경 분야에서 AI의 잠재력을 간과하기는 어렵다. 일부 병원 네트워크는 이미 AI 지원 스크리닝을 정기적으로 사용하고 있으며 기술이 향상됨에 따라 채택이 확대될 가능성이 크다. 더 광범위한 사용은 관련 데이터 세트의 성장과 추가 모범 사례 개발로 이어질 것이다.
이러한 추세가 계속됨에 따라 AI는 내시경 분야를 재편할 수 있다. 이러한 절차는 더욱 정확하고, 정밀하고, 접근성이 좋고, 효율적이며 안전해질 것이다. 의사와 환자 모두 이러한 변화로부터 이익을 얻을 것이다.
