의료 기관은 다양한 출처에서 데이터에 액세스하고, 방대한 양의 데이터를 분석하는 데 필요한 높은 계산 능력, 빅데이터를 실시간으로 의료에 반영하는 것과 같은 지속적인 과제에 직면해 왔다. 또한 의료 시스템이 만성 질환 증가와 더 개인화된 치료도 해법을 찾아야 한다. 이러한 이중 과제에 처한 의료계에 AI 기반 정밀 의료는 혁신적인 의료 솔루션의 최전선에 있다. 이 방식은 고급 AI 알고리듬을 사용하여 광범위한 건강 데이터를 분석하여 개별 환자의 요구 사항을 충족하는 맞춤형 치료법 개발을 가능하게 한다.

정보기술 연구기관 인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group)이 "환자 결과 개선을 위한 AI 기반 정밀 의료"연구 결과 보고서를 발표했다. 이 보고서는 의료 조직이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 로드맵과 의료 제공자가 AI를 진단 및 치료 프로세스에 통합해 치료 정확성을 높이고, 환자 결과를 개선하며, 의료 제공을 최적화할 수 있다고 강조하고 있다.

AI 기반 정밀 의료는 의료 제공자가 유전자 프로필에서 생활 방식 정보에 이르기까지 방대한 양의 환자 데이터를 통합하기 위해 AI를 활용하여 훨씬 더 효과적인 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있다. 또한 의료 시스템에 AI를 체계적으로 통합해 진단 및 치료 정확도를 높이고 환자 관리를 혁신할 수 있고 의료 조직이 환자의 요구에 더 민첩하게 대응할 수 있어 궁극적으로 결과와 운영 효율성을 개선할 수 있다.

보고서는 AI 기반 정밀 의료가 AI를 임상 환경에 원활하게 통합하는 것의 중요성을 강조한다. 또한 의학적 발전에 적응할 뿐만 아니라 의료 제공 목표와도 일치하는 지속적이고 전략적인 구현의 필요성을 조언한다. AI 기술을 의료 운영 결합해 의료 제공자는 진단 및 치료의 정확성을 극적으로 개선하여 궁극적으로 환자 결과를 향상시키고 개인 맞춤형 치료에 대한 증가하는 수요를 충족할 수 있다. 이를 통해 의료 조직이 우수한 환자 서비스를 제공하면서 기술 발전의 속도를 맞출 수 있다는 것이다.

성공적인 AI 기반 정밀 의료 도입을 위한 AI 성숙도 평가 5단계

보고서는 정밀 의료 맥락에서 조직의 AI 성숙도를 평가하고 향상시키기 위한 프레임워크를 세 가지의 범주에서 AI 성숙도의 기초 평가부터 전략 개발 및 정책 구현까지 5 단계를 제안한다. 각 단계는 이전 단계를 체계적으로 구축하여 AI 기반 정밀 의료 기능 향상에 대한 포괄적인 접근 방식을 보장한다.

① 정밀 의료 AI 도입 과제 활용

1 단계는  AI와 조직 전략을 정렬하는 것이다. 이 초기 단계는 AI 이니셔티브를 조직의 더 넓은 목표와 정렬하는 데 초점을 맞추며, 정밀 의료에 내재된 고유한 과제를 해결한다.

2 단계는 책임감 있는 AI 지침 원칙을 수립한다. 전체 성숙도 프레임워크를 지원하는 토대를 마련하기 위해 윤리적이고 책임감 있는 AI 지침 원칙을 개발하는 것이 필수적이다.

② 학습한 교훈 활용 

3 단계는 AI 성숙도를 평가하는 것이다. 현재 AI 성숙도 수준을 직접 평가하여 정밀 의료를 효과적으로 지원하기 위해 향상이 필요한 영역을 정확히 파악한다.

③정밀 의료를 위한 AI 성숙도의 격차 식별 및 해소

4 단계는 생성AI 이니셔티브를 평가하기 위한 정책을 개발한다. 생성AI 이니셔티브가 확립된 AI 성숙도 표준을 준수하도록 보장하는 정책을 만든다.

5 단계는 사용을 위한 생성AI 정책을 개발한다. 마지막 단계는 정밀 의료의 특정 요구 사항을 충족하고 조직 AI 성숙도 목표와 일치하도록 맞춤화된 AI 솔루션 배포를 위한 실행 가능한 정책을 공식화하는 것을 포함한다.

AI 기반 정밀 의료 도입은 단순히 고급 기술을 활용하는 것이 아니라 의료 제공을 전략적으로 혁신하는 것이다. 보고서는 이를 통해 의료 조직은 치료 정확성을 크게 높이고, 환자 결과를 개선하며, 전반적인 의료 운영을 최적화할 수 있다고 설명한다. 나아가 AI의 전략적 통합은 현재는 물론 미래의 의료 수요에 효과적으로 대응하는 토대가 될 수 있다. 이러한 기술에 투자하고 이 구조화된 프레임워크를 따르면 의료 제공자가 영향력 있고 지속 가능한 맞춤형 치료를 제공하여 기하급수적으로 진화하는 의료 환경에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

샤론 오마 네바냣(Sharon Auma-Ebanyat) 인포테크 리서치 그룹 연구 책임자는 "AI 기반 정밀 의료는 각 환자의 건강 데이터, 개별 유전 및 분자 정보, 웨어러블 기기 데이터, 공중 보건, 소셜 미디어 이미지, 행동 건강 데이터 등을 분석하여 질병 치료, 임상 연구, 예방에 초점을 맞추고 있다. 정밀 의료의 목표는 임상의와 연구자가 적시에 환자에게 적절한 치료 제공을 돕는 것이다."라며, "AI 지원 정밀 의료는 의료 제공 혁신에 큰 가능성을 보여주며, 조직이 의료 빅데이터를 효율적이고 비용 효율적으로 분석하여 실시간 개별 치료법을 개발할 수 있게 한다. 이 접근 방식은 질병 유병률을 낮추고, 환자 결과를 개선하며, 관리 비용을 절감할 수 있다."고 했다.