美 과학 기술 전문 매체 Knnit, 의학계 동향 보도

암 진단, 신약 발견, 서베일런스, 게놈 특성화 분야에 접목되고 있는 인공지능 기술 (사진=Shutterstock)
암 진단, 신약 발견, 서베일런스, 게놈 특성화 분야에 접목되고 있는 인공지능 기술 (사진=Shutterstock)

기계는 인간의 삶을 한결 편하게 도와준다. 육체 노동을 줄여주는 것은 물론이고 작업 시간도 단축해준다. 인공지능(AI)은 이런 기계를 몇 단계 더 유용하게 만들어주는 역할을 한다. 사람이 개입하지 않아도 기계 스스로 동작해 생활 수준을 한층 더 편하게 만들어 준다. 

미국 과학 기술 전문 매체인 Knnit에 따르면, AI가 '질병치료'와 '생명연장'에도 관여하는 시대가 열리고 있다. 일례로 종양학 분야에서는 AI가 그동안 불가능하거나 너무 많은 시간을 필요로 했던 부분에 혁신을 이뤄내기 시작했다.

암은 인간이 가장 두려워하는 질병 중 하나다. 통계청은 1983년 이후 한국인 사망원인 1위로 암을 기록하고 있다. 인공지능이 이런 암을 진단하고 치료하는 데 지대한 공헌을 하기시작했다. 진단, 신약개발, 감시, 게놈 특성화 등 분야에서 기대 이상의 역할을 하고 있다.

영국 암 연구소(Cancer Research UK)는 2018년 한 해에만 약 1700만건의 암 진단 사례가 발생했고, 2024년에는 1000만건 이상 늘어난 2750만건이 될 것으로 예측한 바 있다. 

인공지능은 신약 개발에도 관여한다. 세계 각국의 의료기관은 이미 방대한 의료데이터를 보유하고 있다. 인공지능은 이를 활용해 치료 방법을 강구한다. 데이터 마이닝으로 세트화한 후 암 세포의 게놈 구성 요소를 파악하면 암 치료제를 찾아내는 것은 쉬워질 수 있다.

딥러닝 기술은 암 감시에도 적용된다. 암 환자 데이터를 암 통계데이터와 대조해 특정 암 정보를 분석할 수 있다. 미국 국립암연구소(NCI)는 SEER(Surveillance, Epidemiology and End Results) 자료와 실시간 데이터 분석을 통해 암 환자 치료를 임상 실험과 연계할 수 있다. SEER은 암세포가 전이된 환자 720여만명의 1992~2015년 의료기록을 수록한 데이터다.

미국 하버드 대학 국제팀과 NCI는 최근 IDH 돌연변이를 식별하는 데 사용할 수 있는 유용한 딥러닝 기술을 개발했다. 이 방법은 돌연변이를 식별하기 위해 MRI 스캔을 이용한다. 

인공지능이 자율주행차와 AI 법정 등에 이어 인간의 생명과 직결되는 의료 분야에도 본격 적용되기 시작했다.