AI 의료의 미래

프롤로그

1장 의료 혁신, AI와 의학의 만남
AI 의료의 정의와 범위
AI 의료가 가져온 변화
의료 대란의 역설
AI 의료의 미래

2장 AI 의료의 역사, 의학이 탄생시킨 생각하는 기계
‘러닝’의 등장
영상인식과 분석
엑스퍼트 시스템
생성형 AI로 발전하는 의료

3장 생성형 AI, 새로운 생태계의 출연
LLM, 대형언어모델
LAM, 대형액션모델
LMM, 대형다중모달모델
온디바이스 AI
임베디드 AI
AI 에이전트
생성형 의료 AI 생태계
생성형 의료 AI 활용 방법

4장 영상의학 AI, 아폴로의 눈에 프로메테우스의 불을 더하다
흉부 X-ray 판독, AI 전문가 시대
머신러닝과 수술 시뮬레이션의 결합
유방암 진단
뇌종양 진단
AI 영상의료의 어벤져스
영상의학과 AI 분야의 한국 기업
AI가 영상의학과의사들의 자리를 위협할까?
슈퍼 닥터로 진화하는 영상의학과의사
영상의학과의사 생존 가이드

5장 병리학 AI, 병리학이 르네상스를 맞이하다
디지털 병리 플랫폼과 암 전문 AI 분석 솔루션
딥러닝 기반 분석 알고리즘
내시경 영상 분석 시스템
병리과 AI 기기의 강자
한국 AI 병리학
병리과의사들의 운명
AI를 병리과 비서로 두기 위한 모든 것
병리학의사의 미래

6장 안과 AI, 시력을 지키는 파수꾼
3차원 망막 OCT 영상 분석
녹내장 진단 및 예측
정밀도수 계산 혁명
주요 안과 AI 기업
한국의 안과 AI 기업
안과 AI가 의사의 자리를 넘볼까?
기적을 만들 미래 안과의사
안과의사 생존 전략

7장 내과 AI, 만성질환 관리의 동반자
개인 맞춤형 치료를 가능케 하는 AI
AI 임상 시험 설계
의료 서비스 접근성 향상
내과 AI의 강자들
직업을 잃는 내과의사가 나올까?
2034년의 내과 진료실

8장 정신건강의학과 AI, 마음을 치유하는 따뜻한 손길
퀀텀 스칼펠, 두개골 너머의 디지털 혁명
침묵 속의 외침을 듣다
데이터로 마음을 읽다
디지털 발자국
AI 정신 건강 플랫폼
AI 정신건강의학 솔루션의 강자
한국 정신건강의학 AI 솔루션
AI가 마음을 치유할 수 있을까?
정신건강의학과의사는 어떻게 진화할 것인가?
정신건강의학과의사들의 필수 학습

9장 재활 AI, 회복의 마법사
재활 치료
재활 로봇
재활 평가
재활 예측과 재활 훈련
AI 재활의학기기 글로벌 기업
AI는 친구일까 적일까?
엑소스켈레톤 시대와 인간 플랫폼
AI 학습 가이드

10장 치과 AI, 치의학의 재정의
빅데이터 치과 혁명
치과 영상 분석의 달인
스마트 교정
의사들의 조력자, 치과 AI 기업
AI와 치과의사는 대척점에 서는가?
한국의 치과 AI 교육

11장 외과 AI, 메스를 든 낯선 존재
패러다임을 전환시킨 외과 AI
수술실의 혁신
예후 예측과 맞춤형 치료
AI 로봇 수술
외과 AI 솔루션의 춘추전국
한국의 외과 수술용 AI 로봇 시장
외과의사의 미래

12장 한의학 AI, 심연에 빛을 비추다
1980년대의 도전과 극복
한의학의 지혜를 과학의 언어로
한약 상호작용 예측
침 치료
한의학 교육의 새로운 맥
한의학 AI의 미래

에필로그
참고문헌

우리는 현재 의학과 첨단기술이 서로 교차하는 새로운 시대를 맞이하고 있다. 특히 AI는 의학 분야에서 놀라운 가능성을 보여준다. 이는 우리 사회와 의료 시스템에 중대한 영향을 미치고 있다. AI와 의학의 결합은 단순한 기술 발전을 넘어 의료 서비스의 질을 향상시키고 환자 치료에 혁신을 가져오는 새로운 의료 혁신의 시작점이 되고 있다.
AI는 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하고 학습하는 컴퓨터 시스템이다. 방대한 데이터를 처리하고 분석하는 능력, 복잡한 패턴을 인식하는 능력, 그리고 스스로 학습하고 발전하는 능력을 갖췄다. 이러한 특성은 의료 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있다.
AI는 이미 의료 현장 곳곳에서 놀라운 성과를 보여준다. 영상 판독, 질병 진단, 치료 계획 수립, 심지어 수술까지 활용 범위는 빠르게 확장되고 있다. IBM 왓슨 헬스, 구글 딥마인드 헬스 등 글로벌 IT 기업들은 앞다투어 AI 의료기술 개발에 뛰어들었으며, 그 결과물들은 의료 서비스의 질을 향상시키는 데 크게 기여하고 있다.
딥러닝 기술의 발전은 인간 의사의 숙련된 경험과 직관을 뛰어넘는 성과를 만들어냈다. 2017년, 스탠퍼드대학교 연구팀이 개발한 AI모델은 피부암 진단에서 피부과 전문의보다 더 높은 정확도를 보였으며, 2020년, 구글 딥마인드의 알파폴드2는 단백질 구조 예측 분야에서 혁신적인 성과를 거두며 AI가 의학의 전통적인 경계를 넘어설 수 있음을 강력히 시사했다. 이러한 흐름은 시간이 지나며 더욱 가속화되었고, 2024년 5월 8일 알파폴드3가 공식 출시되면서 그 가능성이 한층 더 확장되었다. 알파폴드3는 단일 단백질 구조 예측을 넘어 단백질-단백질, 단백질-핵산, 단백질-리간드 등 거의 모든 유형의 단백질 기반 생체 분자 복합체의 3차원 구조를 놀라운 정확도
로 예측하는 능력을 갖추며 이전 버전들을 뛰어넘는 진화를 이루어냈다.
구글 딥마인드의 CEO 데미스 허사비스는 노벨상 수상 소감에서 “알파폴드가 AI를 활용한 과학적 발견을 가속화할 수 있는 잠재력을 보여준 첫 번째 증거로 기억되길 바란다.”고 밝히며, 이 기술의 지속적인 발전과 영향력에 대한 기대를 강조했다. 알파폴드3의 출시는 이러한 비전을 더욱 확고히 다지는 계기가 되었으며 AI가 과학과 의학의 미래를 새롭게 정의할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡았음을 보여준다.
---의료 혁신, AI와 의학의 만남

AI 의료의 역사를 논하기 전에 놀랍게도 AI의 개념 자체가 의학에서 출발했다는 사실을 짚고 넘어가야 한다. 인류는 오래전부터 인간을 닮은 존재를 만들고자 하는 열망을 품어왔다. 그 결과 인체의 모방은 다양하게 이루어졌다. 컴퓨터 과학 및 수학에 근거하여 자동으로 작동하는 기계인 초기의 오토마타부터 인체의 순환 시스템을 모방한 자동 장치까지, 인간의 역설계는 끊임없이 이어져왔다.
이러한 노력의 최종 목표는 인간의 사고 구조를 역설계하는 것이었다. 즉 뇌를 모방하여 생각하는 기계를 만드는 것이다. 뇌 연구를 통해 밝혀진 신경망의 존재는 AI 개발에 새로운 가능성을 열었다. 인간의 신경망을 모방한 머신러닝 알고리즘을 개발하면 ‘생각하는 기계’, 즉 AI를 만들 수 있겠다는 결론에 이르렀던 것이다.
인공 신경망을 최초로 생각해낸 사람은 신경 생리학자 워런 맥컬럭(1898~1969)과 인문학자 월터 피츠(1923~1969)다. 이들은 1943년 ‘맥컬럭 피츠 뉴런’ 모델을 탄생시킨 논문 〈신경 작용에 내재한 개념에 대한 논리적 해석〉에서 신경망에 대한 수학적 모형을 처음으로 제시했다. 그들은 이 논문에서 인간의 두뇌를 이진법 원소들의 집합으로 설명하고 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 설명하는 수학적 모델을 만들었다. 지금의 AI를 탄생시킨 학문적 토대를 마련한 것이다. (…)
맥컬럭과 피츠의 뉴런 이론이 발견한 것은 뉴런의 작용이 0과 1의 정보 전달로 이루어지는 이진법 논리 회로라는 사실이었다. 따라서 맥컬럭과 피츠는 당시 전신에서 사용하던 ‘릴레이’라는 장치로 논리 회로를 만들 수 있다고 생각했다. 이들의 이론에 큰 영향을 받았던 수학자 존 폰 노이만(1903~1957)은 이 릴레이를 진공관으로 대체해서 프로그램을 내장한 컴퓨터를 생각하게 되었다. 결국 이런 이론을 토대로 진공관을 사용하여 만든 전자식 계산기, 에니악이 탄생했다. 인공 신경망 이론이 최초의 컴퓨터를 탄생시키는 산파 역을 한 셈이다.
--- AI 의료의 역사, 의학이 탄생시킨 생각하는 기계