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2021-02-01
코로나19 이후 AI 기술 개발 현황
2021.02.01 URL복사

코로나19 확산 이후 우리 생활에 많은 변화들이 생겨났지만 의료계에서 더욱 두드러지게 나타나고 있습니다. 특히, 의료분야에 AI(인공지능)를 도입하는 과정이 가속화될 전망인데요. 코로나19 집단 감염을 가장 먼저 예측한 AI 기술이 주목받으면서, AI 기술이 이러한 신종 감염병 발병 예측뿐 아니라 확산경로, 치료제 개발 등에 유의미한 대응책이 될 수 있을지 관심이 집중되고 있습니다.1)

이번 포스팅에서는 한국바이오협회 한국바이오경제연구센터의 ‘신종감염병 대응 AI 기술 동향 분석’ 보고서 등을 기반으로 코로나19 이후 AI의 기술 개발 현황에 대하여 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

AI 의료 서비스 도입 현황

AI가 의료부문을 혁신할 가능성이 커지는 가운데, AI 의료시장은 2014년 기준 6억 달러(약 7천억 원) 규모에서 2021년에는 66억 달러(약 7조 8천억 원)로 10배 가량 증가할 전망입니다.2) 빠르게 발전하고 있는 AI는 의료 분야의 여러 영역에서 큰 영향력을 발휘하고 있는데요. 특히, AI 지원 수술은 일명 ‘최소 침습 수술’로 환자 입원 기간을 21% 단축시켰으며, AI 기반의 가상 간호조무사는 환자 증상을 원격 평가한 후 치료가 필요한 경우 의사에게 알림을 주어 환자의 불필요한 병원 방문을 감소시키는 효과를 보였습니다.3)

AI 의료 분야에서 가장 주목할 국가는 미국과 중국입니다. 헬스케어 IT 시장 전체를 볼 때, 2018년 글로벌 시장의 약 68%를 미국 중심의 북아메리카 시장이 차지하고 있으며, 유럽과 아시아는 각각 14%와 10% 정도입니다. 중국의 경우는 투자와 시장 확대의 측면에서 주목해볼 수 있습니다. 중국에서 2013~2017년 사이에 총 241건의 대형 투자가 이루어졌고, 특히 2018년 상반기에만 약 18개 기업에 약 31억 위안(약 5천 2백억 원)에 달하는 금액이 투자됐을 정도로 AI 의료시장에 큰 관심을 보이고 있습니다.4)

유럽은 코로나19 이후 AI 의료 서비스 도입을 위해 발 빠르게 움직이고 있습니다. EU집행위원회(EC)는 지난해 5월 코로나19 진단 속도를 높이고 향후 환자 치료를 개선하기 위해, 폐감염의 이미지를 분석할 수 있는 AI기반 도구를 유럽 전역 10개 병원에 도입할 예정이라 밝히기도 했죠.5)

우리나라의 경우도 AI 의료 활용 시장 규모가 2015년부터 2020년까지 약 70%에 이르는 성장률을 기록할 것으로 보이는데요. 과학기술정보통신부의 예측에 따르면, 2030년 기준 인공지능의 의료 활용 분야는 전체 인공지능 산업의 약 30%(약 110조 원 규모)에 이를 것으로 추산되며, 진단 정확도의 향상으로 국내 경상의료비는 2016년 약 125조에서 2030년 약 73.2000억 정도로 58.5%의 절감 효과를 예측하고 있습니다.6)

코로나19에 대응한 해외 AI 기술 개발 현황 7)

빅데이터의 가용성과 AI 기술을 활용한 연구 개발이 국내외로 활발하게 진행되고 있는데요. 질병 발생에 대한 대중의 반응으로부터 수집된 데이터 소스를 활용하여 이와 같은 정보에 공통으로 나타나는 숨어있는 패턴을 인공신경망을 통하여 추출하고 질병 확산을 정확하게 예측하여 적절한 대응조치를 할 수 있도록 하는 것이죠.8)

해외에서는 블루닷, 알리바바 등의 AI 기반 IT 플랫폼 기업들이 코로나19에 맞서 활약하고 있는데요. 코로나19의 집단 감염을 가장 먼저 예측한 캐나다의 스타트업 기업 ‘블루닷(BlueDot)’은 글로벌 항공사의 발권 데이터를 기반으로 감염된 사람의 예상 이동경로를 파악하여 우한에서 방콕, 서울, 타이베이, 도쿄에서 코로나19 감염자가 나타날 것을 정확히 예측한 바 있죠.

중국의 IT기업 ‘알리바바’는 실제로 폐 CT를 통한 AI 검진시스템을 실전에 도입했습니다. 최대 96 %의 정확도로 CT 촬영을 통해 코로나 바이러스 감염 사례를 발견할 수 있는 새로운 AI 기반 이미징 및 진단 시스템을 발표하기도 했는데요. 이 시스템은 20초 내에 바이러스를 탐지할 수 있습니다.

미국 제약 회사 ‘인실리코 메디슨(Insilico Medicine)’은 딥러닝(심층 학습) 기술인 GENTRL을 활용해 수천개의 분자를 검토하여 코로나19에 적합한 분자 구조를 수백 개로 추려냈습니다. 그리고 이것을 다른 제약회사에 공유함으로써 백신 개발에 기여하고 있죠.

코로나19에 대응한 국내 AI 기술 개발 현황 9)

국내에서도 AI기술을 활용한 진단키트에 이어 치료제 개발·환자 영상 분석까지 해당 분야에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있습니다.

특히 분자진단 전문기업인 ‘씨젠’은 진단 키트 개발 과정에서 AI를 활용하여 2주 만에 코로나19 바이러스 진단키트 ‘올플렉스(Allplex 2019-nCoV Assay)’를 개발하였습니다. 씨젠은 국내 사용승인 및 유럽체외진단시약 인증(CE-IVD)’을 획득하였으며, 현재 전세계 30여 개 국가로 수출 계약을 체결하는 등의 성과를 보였습니다.

또한 의료 인공지능 솔루션 개발 기업 ‘뷰노’는 엑스레이(X-ray), CT 사진과 같은 영상 의료 정보와 생리학적 신호 데이터, EMR 등의 진단기록을 종합적으로 통합 분석하여 질병의 유무를 진단하는데 도움을 주는 시스템인 뷰노메드를 개발했습니다. 이 시스템은 폐 질환으로 진행된 환자의 엑스레이 영상을 AI가 3초 이내로 판독하여 중증 환자를 신속하게 분류할 수 있으며 정확도는 99%에 달합니다. 실제 지난 2월, 강원도 지역 보건소에서 코로나 바이러스를 선별하는데 AI 이동형 엑스레이 장비로 설치되어 활용되기도 했습니다.

이외에도 ‘디어젠’과 ‘아론티어’ 등은 AI를 기반으로 코로나19 치료 가능성이 높은 신약 후보 물질을 발굴하고 있습니다.

AI 의료 도입을 위한 과제

AI는 복잡하고 다양한 빅데이터로부터 필요한 패턴을 추출하는 데 탁월한 능력을 가지고 있어 나날이 진화하고 있는 신종 감염병 대응에 구심점 역할을 할 가능성이 높습니다. 따라서 이번 코로나19 사태를 계기로 국가적 차원에서 AI 기술 투자 및 산업육성 기반을 마련할 필요가 있습니다.10)

하지만 AI의 의료활용은 아직 넘어야 할 다양한 이슈들이 존재하고 있는데요. 윤리적인 측면에서 보면, 정보의 보안 문제를 들 수 있습니다. AI의 정확도가 향상되고 적용을 확대하기 위해서는 학습의 기반이 될 수 있는 많은 개인 데이터가 필요합니다. 이 데이터들이 어떠한 서버에 어떻게 저장되며, 해당 데이터에 접근할 수 있는 관계자들의 규모와 사용 현황, 2차, 3차적인 용도로의 유출 등을 개인으로서는 파악하기 어렵죠. 또한 경우에 따라 개인의 생명과도 직결될 수 있는 의료정보가 해킹되거나 유출될 소지가 있기 대문에 선제적인 정책 마련이 필요합니다.

법·제도적인 측면에서는 의료사고 발생시 책임소재가 이슈가 되고 있는데요. AI의 처방대로 의료행위가 행해진 이후 의료사고 발생시 그 책임을 누가 져야 하는지에 대한 명확한 규정이 없기 때문입니다. 또한 AI 관련 의료기기 활용이 건강보험에 등록될 수 있는지에 대해서도 논의가 필요합니다.11)

코로나19 확산의 장기화로 인해 헬스케어 분야에서 AI 활용은 더욱 늘어날 것으로 전망되고 있는데요. 이를 계기로 국내 AI 기술이 한층 더 발전하고 전세계 코로나19 팬데믹 대응에 기여할 수 있기를 기대합니다.

1) 한국바이오협회 한국바이오경제연구센터, 「신종감염병 대응 AI 기술 동향 분석」 2020. 4, 1p
2) 한국보건산업진흥원, 「글로벌보건산업동향 349호」 2020. 6, 6p
3) 한국보건산업진흥원, 「글로벌보건산업동향 349호」 2020. 6, 6p
4) KAIST, 「인공지능의 의료활용과 주요 이슈」 2019. 12, 13p
5) 한국보건산업진흥원, 「글로벌보건산업동향 349호」 2020. 6, 5p
6) KAIST, 「인공지능의 의료활용과 주요 이슈」 2019. 12, 13p
7) 한국바이오협회 한국바이오경제연구센터, 「신종감염병 대응 AI 기술 동향 분석」 2020. 4, 2p
8) 한국바이오협회 한국바이오경제연구센터, 「신종감염병 대응 AI 기술 동향 분석」 2020. 4, 1p
9) 한국바이오협회 한국바이오경제연구센터, 「신종감염병 대응 AI 기술 동향 분석」 2020. 4, 3p
10) 한국바이오협회 한국바이오경제연구센터, 「신종감염병 대응 AI 기술 동향 분석」 2020. 4, 4p
11) KAIST, 「인공지능의 의료활용과 주요 이슈」 2019. 12, 16~17p