의료진의 의사 결정 지원, 업무 효율을 높일 수 있는 과제연구
KT가 인하대병원과 의료 인공지능(AI)을 활용한 진단 및 치료 보조 알고리즘 공동연구를 협력하기로 했다. 의료 AI는 병원의 진단 영상 및 진료 데이터를 빅데이터화하고 이를 분석해 딥러닝 기반으로 새로운 진단 솔루션을 만들 수 있는 기술이다.
KT와 인하대병원은 인천 중구 인하대병원에서 ‘AI 기반 진단 및 치료 보조 알고리즘 공동연구를 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 29일 밝혔다.
KT는 AI, 빅데이터, 클라우드 역량을 바탕으로 인하대병원과 협력해 ▲ 의료진의 의사 결정을 지원하고 업무 효율을 높일 수 있는 과제 연구 ▲ 환자의 불편함을 줄이고 의료비 절감이 가능한 AI솔루션 공동개발 등을 추진한다. 인하대병원은 공동연구를 위해 진단 및 치료 영역의 AI과제 발굴, AI 알고리즘 개발을 위한 의료 데이터 제공, 결과 및 성능 검증을 적극 지원한다. 첫 공동 연구로는 이비인후과, 영상의학과가 주도하는 갑상선 결절 및 암 진단 보조 분야를 선정했다.
갑상선 결절은 건강한 사람 중에서도 19%~68%가 발병하는 흔한 질환이며, 갑상선암은 여성암 중 2위의 발병률을 보인다. 이를 진단하기 위해 초음파 영상진단 및 세침흡입술이 사용되고 있다. 의료 접근성의 증가와 건강검진의 보편화에 따라 갑상선 결절 및 암의 진단은 가파르게 늘어나고 있고, 이에 따라 환자의 진단 비용 증가 뿐만 아니라, 세침검사로 인한 출혈이나 통증 등의 합병증도 문제가 될 수 있다.
진단 및 발병률의 증가에도 갑상선암의 사망률은 큰 변화가 없고 의료비용 증가 등으로 갑상선수술 과잉진료 논란이 있는 만큼 갑상선 결절의 표준화된 진단 과 치료 가이드를 줄 수 있는 의료 AI의 공동연구는 매우 중요한 의미가 있을 것으로 기대된다.
AI 진단 보조 솔루션은 의료진의 이미지 판독 및 의사결정을 보조해 갑상선암 진단의 정확도를 더욱 높여주고, 향후 업무 효율을 높일 수 있는 수단으로도 활용성을 높인다는 목표다. 또 의료기반 시설이 취약한 지역에는 1차적 선별검사의 역할을 할 수 있도록 개발해 나갈 계획이다.
KT는 지난달 대한연하장애학회와 ‘사운드 AI’를 활용한 연하장애 정상‧기도 흡인 스크리닝 모델 연구, 환자 상태 맞춤형 연하식 추천 및 재활운동 콘텐츠 연구 등을 추진하기 위해 공동연구 협력을 맺었다.
6월에는 미국 식품의약국(FDA) 최초 ADHD 치료 전자약 승인을 받은 ‘뉴로시그마’와 업무협약을 맺고 전자약의 국내‧외 사업을 추진하는 등 의료 AI솔루션 개발과 함께 디지털 바이오헬스 신사업을 적극 추진하고 있다.
