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공공데이터베이스
PC Geek's
근미래 공공의료현장에 인공지능을 많이 사용할 것 같다는 이야기 본문
1.
"구글 딥마인드, 영국 Royal Free NHS trust의 3개 병원 160만명 환자의 의료정보에 접근할 수 있는 권한 획득
http://clien.net/cs2/bbs/board.php?bo_table=news&wr_id=2163425
영국은 공공의료가 아주 잘 된 나라라고 알려져 있습니다.
그리고 치과같이 환자가 딱 증상나왔을 때 바로 가서 바로 처치받고 싶은 증상에는 좀 불만이 있는 모양이지만, 일반적으로 만족도는 높다고 합니다. 그런데 영국도 이게 돈없이 되는 건 아니라서, 영국 정부는 의료비 재정 지출을 줄이려고 애써왔고, 영국 국민의 공공 의료만족도는 정부의 예산 지출에 비례한다는 조사 결과도 있습니다.
정부 관점에서 의료비 지출을 줄이려면,
- 예방적인 관점에서 접근할 수도 있고(예방접종, 공중보건정책, 아기-청년-노년층의 라이프사이클을 고려한 여러 가지 문제. 의료활동은 아니지만 환자발생에 영향을 주어 국가의료비에 영향을 주는 요소를 통제하는 것),
- 병원에 드는 비용을 줄이는 쪽에서 생각할 수도 있겠고(의료인력 근로시간 연장, 인건비 삭감, 의료수가에 인색함, 새롭고 비싼 기계와 기술은 의료계에서 인정받고 안정화되고 보급형이 나올 때까지 보험적용 거부, 약가 인하, 본인부담률 상향, 목표한 서비스 수준을 낮춰 잡는 단순한 지출억제 등.. 이 쪽 비용절감은 할 수 있다면 영리하게 하지 않으면 오히려 사회 전체의 비용이 늘거나 공공의료체계가 망가지기 쉬움. 영국의 의사파업도 여기서),
- 치료를 효율적으로 하는 것일 수도(인공지능 조언자를 의사가 활용해 더 환자 1인당 소요시간을 안 늘리고 다른 방식으로 보충함. 보통 수준 의사가 인간으로서 가질 수 있는 시간과 노력으로 달성하기 어려운 범위까지 의료 정보를 확보하고 연구해, 일선 의사나 의료정책 담당자가 더 경제적이고 효율적인 방침을 가지도록 도움)
일단은 실험적인 목적이지만, 이런 건 앞으로 피할 수 없는 미래가 될 겁니다.
예산을 절약하는 문제때문이든, 의사의 인간으로서 가지는 한계를 보완하는 면에서든 말입니다.
2.
IBM왓슨도 이미 이 쪽으로 발을 들였죠?
- 미국 암센터에서 (작년 기사)
http://news.joins.com/article/18949408
- 국내에서는 의료관계법이 일단 (작년 기사)
http://techm.kr/bbs/board.php?bo_table=article&wr_id=830
왓슨같은 의료용 인공지능을 조언자로 사용하면, 환자도 도움받을 가능성이 있습니다. (작년 기사)
http://www.bloter.net/archives/225466
예를 들어 의사가 환자에게 지금처럼만 설명해주고, 시간을 절약하기 위해(그리고 의사들도 환자붙잡고 일반인 수준으로 한 말 또 해가면서 오래오래 설명하는 거 싫어하는 사람들 적지 않은 것 같으니까) 질병 소개나 처방한 약에 대한 설명이나, 그 외 의사판단에 인공지능설명으로 갈음해도 되는 이야기는 그 환자전용 일회용 인공지능 접속키를 넘기는 거죠.
환자는 집에 와서, 아니면 모바일 단말기나, 그 병원의 PC방에서 컴퓨터로 접속해 접속키를 사용해 자기 질병과 자기 차트에 대한 설명을 듣고
자연어 대화기능을 써서 문답도 하는 것입니다. 인공지능은 주어진 권한 범위를 벗어나는 문제는 환자가 다음 외래방문때 의사에게 물어볼 수 있도록 큐를 잡아주면 좋을 것입니다.
그러나, 법이 걸림돌이라는 말을 하려고 이 글을 쓴 것은 아닙니다.
인공지능이 더 많은 일을 하면서도 악용되지 않으려면, 더 많은 사람들이 더 많이 이 일을 생각하고 의견을 말하면서, 앞으로 만들어갈 미래상을 그려야 합니다. 그래야 더 나은 상상이 나오고, 지금은 최적안이 안 나와도 다음에는 누가 더 나은 방법을 생각해낼 것입니다. 그걸 만드는 법 뿐 아니라 그걸 이용하는 법도요.
ps.
마침 기사가 몇 가지 더 보여서 추가해둡니다.
- 최근에는 몸속으로 들어가 수술하는 세균 로봇과 우울증 등 정신 질환 치료용 로봇까지 개발
- 수술로봇은 주어진 수술과제를 완수하는 면에서는 자동화를 목전에 두고 있음. 지금도 의사를 돕고 실수를 막는 역할도 함.
- 수술대상 환자를 고르는 판단 단계에서는 아직은 의사의 경험이 더 중요. 아직은 인공지능이 사진자료만으로 판단하기 때문인데, 정상인도 MRI를 찍으면 80%는 이상이 있는 것처럼 나와서 의사가 개입해야 함.
- 식품의약품안전처 식품의약품안전평가원은 클라우드 컴퓨팅 등 인공지능과 의료용 빅데이터를 적용해 개발되는 의료기기의 안전관리 기본방안을 오는 10월까지 마련할 계획
- 정보통신(IT)업계를 비롯한 산업계, 관련 학계, 의료기관 등의 전문가들로 구성된 전문가 협의체를 꾸려 운영할 계획
- 협의체는 관리에 나설 의료기기의 범위와 분류 기준을 정한 뒤 어떤 방식으로 안정성을 평가할지, 어느 정도 수준을 안전하다고 판단할지 등 기준을 제시할 방침
- 진료기록, 생체 측정정보, 의료영상, 유전정보 등 다양한 의료 빅데이터 정보를 클라우드 컴퓨팅으로 분석해 질병을 예측, 진단하고 최적의 치료법을 제공 가능
- 수술 도중에 얻어진 정보를 실시간으로 판단에 반영해 최적의 수술방법을 조언 가능.
- 아직 초기 단계이지만 국민건강보험공단은 보건의료 빅데이터를 이용해 개인별 맞춤형 건강관리 프로그램 서비스를 제공
- 흡연, 음주, 운동, 비만 등 생활습관에 대한 설문결과와 건강검진기관에서 실시한 개인의 건강검진 정보 결과를 연계해 건강나이를 알려주고 뇌졸중, 심장질환, 골다공증성 골절에 대한 10년내 질병 예측 위험도를 제공
건강보험 웹사이트에 들어가봐야겠네요. ^^
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