현대의학과 과학기술에 의해 치유될 수 있는 질병의 범위

본 내용은 " [돌봄과 역사 A+] 현대의학과 과학기술에 의해 치유될 수 있는 질병의 범위 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.04.08

문서 내 토픽

• 1. 의료데이터의 복잡성 증가

  의료 데이터의 복잡성이 점차 심화되어 기존의 접근방식으로 컨트롤하는 것이 불가능해졌다. 동일 질환 환자에 대한 의료진들의 진료 소견이 각자의 데이터 해석 능력에 따라 차이가 발생하기도 하고, 방대하고 다양한 의료 빅데이터 중 진료과정에서 활용할 유의미한 데이터의 선별에 어려움이 있었다.

• 2. 오진율 증가

  암과 관련한 오진 건수가 최근 3년간 296건에 달하며 이는 전체 오진 건수의 61.7%에 해당한다. 컴퓨터를 이용한 보조진단 기술이 나오기도 했지만 정확도에 문제가 있었고 의사의 컨디션이나 숙련도에 따라 판독 결과가 달랐다. 개인 간 차이 고려가 부족한 인구집단의학은 불필요한 검사나 치료의 가능성이 높고 비용 증가를 야기하기도 했다.

• 3. 의료서비스 질 및 의료비용 불만

  박리다매식 진료를 할 수밖에 없는 구조로 인해 국내 의사의 노동 강도는 OECD 평균의 4~5배에 이르며, 과잉진료에 대한 국민의 의혹으로 신뢰도 붕괴 시켰다. 질병 치료는 많은 비용이 들어가는 서비스로 주로 질병이 발병한 후에 환자를 치료하는 반응적인 의료 시스템은 엄청난 비용을 야기했다.

• 4. AI 의료기술 활용 분야

  인공 신경망 기술로 전립선암, 직장결장암, 유방암 등 각종 암 질환과 녹내장, 심혈관질환, 심장질환, 후두암, 유전질환, 췌낭포성 등 여러 가지 질병 질환을 조기 진단 및 검출하고 치료하는 분야와 환자의 수면 장애 호흡 또는 심장 발작을 치료하는 진단치료 및 재활치료 분야, 그리고 약물 부작용 감지와, 치료제 내성 예측, 약제 투여량 최적화에 필요한 의약 분야와 예후 예측을 위한 사전 예측 분야, 사후 관리 분야까지 AI를 접목한 보건의료 기술은 진료, 의약개발, 의료서비스, 의료정보 등 다양하게 활용되고 있다.

• 5. AI 의료기술 상용화 및 제도 마련

  AI 의료분야 상용화가 높아지면서 환자에게 안정적으로 활용될 수 있도록 이와 관련된 제도와 정책이 하루 빨리 마련될 필요성이 높아지고 있다. 산업적 측면에서 의료데이터 표준화, 관련 규정 및 가이드 라인 보완, 사회적 측면에서는 AI 의료사고 대비, 의료불평등 해소 노력과 사회적 수용성 등을 제고해야 할 것이다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 의료데이터의 복잡성 증가

  의료 데이터의 복잡성이 증가하고 있는 것은 사실입니다. 의료 기술의 발전과 함께 환자 정보, 진단 결과, 치료 기록 등 다양한 형태의 데이터가 생성되고 있습니다. 이러한 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 중요한 과제가 되고 있습니다. AI 기술을 활용하여 이러한 복잡한 의료 데이터를 분석하고 활용할 수 있다면 의료 서비스의 질 향상과 비용 절감에 기여할 수 있을 것입니다. 하지만 이를 위해서는 데이터 보안과 개인정보 보호에 대한 철저한 대책이 마련되어야 할 것입니다.

• 2. 오진율 증가

  오진율 증가는 의료 서비스의 질적 저하와 직결되는 문제입니다. 의료 기술의 발전에도 불구하고 오진율이 증가하는 것은 의료 시스템의 복잡성 증가, 의료진의 업무 과중, 환자 정보 관리의 어려움 등 다양한 요인이 작용하고 있기 때문입니다. AI 기술을 활용하여 의료 데이터를 분석하고 진단 과정을 지원한다면 오진율을 낮출 수 있을 것입니다. 또한 의료진의 업무 부담을 줄이고 환자 정보 관리를 효율화함으로써 오진율 감소에 기여할 수 있을 것입니다. 하지만 이를 위해서는 AI 기술의 신뢰성과 안전성에 대한 검증이 필수적이며, 의료진과 AI 시스템의 협업 체계 구축이 중요할 것입니다.

• 3. 의료서비스 질 및 의료비용 불만

  의료서비스의 질과 의료비용에 대한 불만은 오래전부터 지속되어 온 문제입니다. 의료 기술의 발전에도 불구하고 의료서비스의 질이 개선되지 않고 있으며, 의료비용 또한 지속적으로 상승하고 있습니다. 이는 의료 시스템의 복잡성 증가, 의료진의 업무 과중, 의료 기관의 수익성 추구 등 다양한 요인이 작용하고 있기 때문입니다. AI 기술을 활용하여 의료 서비스의 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다면 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 하지만 이를 위해서는 AI 기술의 안전성과 신뢰성 확보, 의료진과 AI 시스템의 협업 체계 구축, 의료 기관의 경영 혁신 등 다각도의 노력이 필요할 것입니다.

• 4. AI 의료기술 활용 분야

  AI 기술은 의료 분야에서 다양한 방면으로 활용될 수 있습니다. 먼저 의료 데이터 분석을 통해 질병 예측, 진단 지원, 치료 계획 수립 등에 활용할 수 있습니다. 또한 의료 영상 분석, 의약품 개발 및 처방 지원, 수술 보조 등 다양한 의료 서비스 개선에 기여할 수 있습니다. 나아가 AI 기반 건강관리 서비스, 원격의료 등 새로운 의료 서비스 모델 개발에도 활용될 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스의 질 향상, 비용 절감, 접근성 제고 등의 효과를 기대할 수 있습니다. 다만 AI 기술의 안전성과 신뢰성 확보, 의료진과의 협업 체계 구축, 관련 규제 및 제도 마련 등 다양한 과제가 해결되어야 할 것입니다.

• 5. AI 의료기술 상용화 및 제도 마련

  AI 의료기술의 상용화와 제도 마련은 매우 중요한 과제입니다. 현재 AI 기술은 의료 분야에서 다양한 가능성을 보여주고 있지만, 실제 임상 현장에서의 활용은 아직 미미한 수준입니다. 이를 위해서는 AI 기술의 안전성과 신뢰성을 확보하고, 의료진과의 협업 체계를 구축하는 것이 필요합니다. 또한 AI 의료기술 관련 법적 및 윤리적 기준, 의료 데이터 활용 및 보안 정책, 의료기관의 AI 도입 지원 등 다양한 제도적 기반이 마련되어야 할 것입니다. 이를 통해 AI 의료기술이 실제 임상 현장에서 안전하고 효과적으로 활용될 수 있도록 해야 할 것입니다. 이러한 노력이 이루어진다면 AI 의료기술은 의료 서비스의 질 향상과 비용 절감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.