암치료와 AI의 필요성

 

암 치료에서 AI의 필요성은 지금까지 더 명확했다.
코로나바이러스 대유행으로 인한 도전은 암 치료에 인공지능을 더 많이 사용해야 하는 필요성을 가속화시켰다.

 

과학자들은 코로나바이러스 위기로 인한 암 진단과 치료의 지연으로 인해 앞으로 영국에서 수천 명의 과잉 사망자가 발생할 수 있다고 경고했다.

이 대유행은 일상적인 검진, 긴급한 검진 및 치료가 지연되거나 취소되어 환자가 밀리는 것을 의미한다. 암에 대한 건강 데이터 연구 허브 연구팀이 8개 병원 신탁사의 자료를 조사한 결과 최악의 경우 지연이 계속될 경우 1년 내 최대 3만 5000명의 추가 암 사망자가 발생할 수 있다는 사실을 발견했다.

그런데 인공지능(AI)이 해결책이 될 수 있다. 지난 10년간 AI는 진단 속도를 높이고 정확도를 높이는 것에서부터 환자 결과 및 병원 효율성 향상까지 의료계를 도울 수 있는 잠재력을 가진 선도적 기술로 떠올랐다.

 

 

 

암 진료 시 AI로 인한 진단 혜택

종양학의 한 가지 도전은 조기 진단이다. 국민건강보험은 암 치료를 잘하지만 질병이 항상 조기에 발견되는 것은 아니며 이는 COVID-19에 의해 악화될 수 있다. 암 치료의 AI는 개인에게 더 빨리 도달하고 암의 초기 징후를 식별하는 혁신적인 방법을 찾는데 도움을 줄 수 있다.

영국 암 연구소의 조기 진단 책임자인 조디 모팻 박사는 "어떻게 하면 사람들이 가지고 있는 개인 데이터 장치(예: Fitbits)와 함께 AI를 사용할 수 있을지에 관심이 있다."라고 말했다. "이러한 신호들은 감지되었을 수 있는 것보다 더 빨리 상황이 변화하고 있을 때 신호를 보낼 수 있을 것이다. 그렇게 되면 어떤 후속 조치가 필요할 수도 있고 어떤 식으로든 위험에 처한 사람들을 식별하는 데 도움이 될 겁니다."

AI는 유방암, 전립선암, 피부암과 같은 다양한 종류의 암을 진단하는 데 사용될 수 있다. 혁신 재단 네스타의 존 로더 투자이사는 피부과 임상의와 협업하고 AI를 활용해 더 나은 환자 성과를 내고 있는 헬스케어 기업 스킨 애널리틱스를 인용한다. 그는 "인종학은 인력이 부족한 부위와 흔한 암이기 때문에 대표적인 예"라고 말한다.

 

 

AI는 더 짧은 시간에 더 많은 것을 진단할 수 있다.

 

데이터 시각화와 기계 학습 기법은 또한 방대한 양의 데이터에서 임상적으로 유용한 지식을 추출하는 데 도움을 줄 수 있다. 암 연구소의 연구원들은 약물 발견 연구를 돕기 위해 대규모 AI 데이터베이스를 개발했다. 그것은 생물학, 화학, 약리학, 구조 생물학, 세포 네트워크 및 임상 주석 전반의 데이터를 취합한다.

그는 "이를 통해 핵심 질문에 답할 수 있는 AI 기술 개발에 착수할 수 있었다. 예를 들어, 다양한 환자에 대한 위험 프로파일을 작성하기 위해서입니다."라고 암 연구소의 데이터 과학 책임자인 비산 알 라지 카니 교수는 말한다.

지난 1월 네이처 저널에 게재된 한 연구는 유방암을 유방 조영 법으로 진단하는 데 있어서 의사들보다 AI가 더 정확하다는 것을 발견했다. 현재 국민건강보험공단에서 암 검진을 받고 있는 방사선과 의사 2명은 각 여성의 X선을 분석해야 한다.

구글 헬스 앤 임페리얼 칼리지 런던의 연구원들은 거의 29,000명의 여성들을 대상으로 컴퓨터 모델을 실험했고 그것이 인간 방사선과 의사들만큼 효과적이라는 것을 보여주었다. AI 모델은 현재 두 명의 의사가 복독 하는 시스템만큼 좋았고, 한 명의 의사보다 암을 발견하는 데 더 뛰어나다는 것이 이들의 연구결과였다.

임페리얼 칼리지 런던의 AI 전문가인 후탄 애쉬라피안 박사는 AI가 진단을 지원하는 데 특히 도움이 될 수 있다고 말한다. 그는 "현재 AI에는 낮은 목걸이로, 특히 얻는 데이터가 디지털이기 때문에 방사선 진단을 지원하는 데 있어서 더욱 그렇다."라고 말한다.

 

 

 

 

 

AI는 암 센터의 효율성을 향상할 수 있다.

임상 환경에서 AI를 활용할 수 있으려면 먼저 이를 제대로 트라이얼 하고 평가해야 한다. 현재 구글 헬스와 임페리얼의 연구자들은 결과를 복제할 수 있는지 여부를 확인하기 위해 전국에 실험을 조직하고 있다.

결과가 긍정적일 경우 AI 알고리즘은 많은 시간을 절약하고 헬스케어 자원을 지원할 수 있다. "우리가 발견한 것은 꽤 강력했다."라고 애 쉬라 피안이 말한다. "한 번에 국민건강보험 업무량을 국가 차원에서 줄일 수 있다."

AI는 사람들을 지지하고 함께 일한다. 의사들을 대체하는 일은 없을 것 같다.

그것은 그렇게 매력적이지 않을 수도 있지만, 임상의사들은 암 치료에서의 AI가 병원 행정 효율을 향상하는데 특히 유용할 수 있다고 말한다. 예를 들어 AI 기반 도구는 약속 관리, 환자 경로 관리 및 환자 추적에 도움이 될 수 있다.

왕립 방사선 전문대학 임상 방사선학과 부학장인 캐롤라인 루빈 박사는 "시스템이 더 효율적으로 흐르도록 하는 것이 정말 도움이 될 수 있다."라고 말한다. 환자들이 시스템에서 길을 잃지 않는 것이 매우 중요하다. 그것은 현재 엄청나게 효율적인 것이 아니다. 상당히 노동집약적이기도 하다."

 

 

 

암 관리에서 AI를 구현하는 데 걸림돌

루빈은 지금까지의 발전 속도를 늦췄을지도 모르는 새로운 기술을 채택하는 것을 그다지 꺼리는 것이 아니라, 기술이 최대한 안전하고 효과적이고 효율적인지 확인하기 위해 적절한 시험, 안전 및 규제가 필요하다고 말한다.

어떤 새로운 기술도 병원 환경에 쉽게 적응하는 것이 필수적이다. 루빈은 "그것들이 어떻게 작업흐름에 내재되어 있는가는 매우 중요하다."라고 덧붙였다. "우리의 속도를 늦추는 어떤 것을 가질 수는 없다; 그것은 효율적이고 뒷받침되어야 한다." 또한 국민의료보험 내에서 데이터가 안전하게 보관되도록 보장할 뿐만 아니라 환자 동의도 고려해야 한다.

의료품질위원회는 최근 진단 및 선별 서비스 분야의 심층 학습에 대한 보고서를 발표했다. 핵심 결과는 "병원이 고품질 진료를 보장하기 위해 임상 경로 내에서 기계 학습 장치를 어떻게 구현해야 하는지에 대한 보다 명확성이 필요하다"는 것이었다.

엄청난 가속도가 붙고 결국 우리는 AI의 사용이 의학의 자연스러운 부분인 곳에 가게 될 것이다.

난색을 표하는 곳이라면 AI 기술 구현에 비용이 많이 들고 자금과 투자가 필요할 수 있다. 대중의 인식의 관점에서 볼 때, 사람들은 의사를 신뢰하고 일부는 기계를 경계할지도 모른다. 루빈은 "하지만 AI는 사람들을 지지하고 함께 일한다."라고 말한다. "의사를 대체하는 일은 없을 것 같소."

 

 

 

코비드-19와 암 치료

Ashrafian은 "대유행병이 디지털의 필요성을 격화시켰다."라고 덧붙였다. 기술은 AI 도구를 사용하면 사람들이 COVID-19에 노출될 수 있는 병원을 방문할 필요가 없기 때문에 원격 실행을 촉진할 수 있다.

암 연구소의 알 라지카니는 "내가 보기에 우리는 절대적으로 변곡점에 있다."라고 말한다. "이 안에 엄청난 가속도가 있고 결국 AI 사용이 의학의 자연스러운 부분인 곳에 이르게 될 겁니다."