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Nov 03. 2024
21세기 첨단의료 2부 1장 4화, 5화
의료 AI와 수리(數理), 일차진료기관의 순환기 의료
2부 1장 4화: 의료와 함께 진화하는 AI와 수리
「21세기 메디컬 AI 포럼 2024」 제5회 강의(11월 5일(화) 14:00~16:00)에서 가와카미 에이료(川上英良: 치바대학 대학원 의학연구원 인공지능(AI) 의학교수, 이화학연구소 정보통합본부 첨단데이터사이언스프로젝트 의료데이터수리추론팀 팀장) 씨가 '의료와 함께 진화하는 AI와 수리'라는 제목으로 강연한다.
21세기 메디칼 연구소 사무국에서는 최근 생성형 AI의 붐이 도래하고 있는 가운데, 많은 전문가의 요구에 부응하는 형태로 「21세기 메디컬 AI 포럼 2024」를 시작했다. AI에 관련된 첨단 기업, 제약회사, 의사, 아카데미아라고 하는 다양한 시점에서 의료 AI에 대해 강연을 듣는 전 5회 시리즈로 전달하고 있다.
본 포럼의 좌장은 AI 개발이나 딥 러닝에 관한 연구를 실시하는 일본 최고의 유니콘 기업인 ㈜Preferred Networks의 집행임원이자 의사인 고바야시 히로유키(小林啓之) 씨, 부좌장은 IQVIA 리얼 월드 & 아날리틱스 솔루션즈 매니지먼트 컨설팅 헤드인 다카노 아츠시(高野敦司) 씨에게 부탁했다.
제1회는 좌장 강연으로서 고바야시 히로유키 씨에게 '생성형 AI는 전기 양(羊)의 꿈을 꾸는가? 의료업계에서 AI의 꿈과 현실'이라는 제목으로 AI는 어디까지 진화해 나갈 것인가를 주제로 총론적인 이야기를 들었다.
제2회는 일본마이크로소프트 업무집행임원 퍼블릭섹터 사업본부 헬스케어 통괄본부장 오야마 쿠니히로(大山訓弘) 씨에게 마이크로소프트가 어떻게 생성 AI를 활용해 의료에 공헌하는 것을 목표로 해 나갈 것인지에 대한 강연을 들었다. 강연 제목은, ‘첨단기술이 구현하는 더 나은 의료의 형태’였다.
제3회는 신약의 관점에서 아스텔라스제약 디지털어낼리틱스 & 테크놀로지 디지털리서치솔루션즈 헤드인 쯔노야마 카즈히사(角山和久) 씨, 에피덴스베이스드 대표이자 추가이제약의 아오키 코토나리(靑木事成) 씨에게 강연을 들었다. 쯔노야마 씨는 ‘AI가 변혁하는 창약(創藥) 연구의 현재와 미래’, 아오키 코토나리 씨는 ‘역학 공중보건학과 의료 AI의 태그’가 강연 주제였다.
제4회는 국립순환기병연구센터 예방의학·역학정보부 부장 니시무라 쿠니히로(西村邦宏) 씨가 산업계 시점이 아닌 아카데미아의 시점에서 AI의 의료 활용과 그 미래에 대해 강연해 주었다. 강연 제목은 ‘전자 진료기록카드 데이터를 활용한 호스피털 모델’이었다.
「21세기 메디컬 AI 포럼 2024」 최종회인 5회째 본회는, 치바대학 대학원 의학연구원 인공지능(AI) 의학교수이자 이화학연구소 정보통합본부 첨단데이터사이언스프로젝트 의료데이터수리추론팀 팀장인 가와카미 에이료 씨가 강연을 해 주기로 하였다.
가와카미 씨의 연구팀에서는 AI나 기계 학습, 네트워크, 통계라고 하는 여러 가지 수리 과학을 유연하게 응용하고 있다. 건강/질환 상태의 이해와 한 사람 한 사람의 특성에 근거한 예측 모델의 확립을 목표로 한 연구를 하고 있다. 그 수리 전문가인 가와카미 씨가 의료 AI는 앞으로 어떻게 진화해 나갈지, 그리고 어떤 과제가 있는지 등의 전망에 대해 발표해 줄 예정이다.
당일 어젠다는 아래와 같이 예정되어 있다.
「21세기 메디컬 AI 포럼 2024」 제5차 회의(최종회)
일시: 2024년 11월 5일(화) 14:00~16:00
회장(WEB회의 발신 스튜디오): 21세기 메디컬 연구소(도쿄 분쿄구 고이시카와)
프로그램
1. 개회사(5분)
2. 좌장 인사: 고바야시 히로유키(의사, Preferred Networks 집행임원, VP of Healthcare and Wellness), (5분)
3. 부좌장 인사: 다카노 아츠시(IQVIA 리얼 월드 & 어낼리틱스 솔루션즈 매니지먼트 컨설팅 헤드), (5분)
4. 강연: 「의료와 함께 진화하는 AI와 수리」, (60분)
강사: 가와카미 이이료(치바대학 대학원 의학연구원 인공지능(AI) 의학교수, 이화학연구소 정보통합본부 첨단데이터사이언스프로젝트 의료데이터수리추론팀 팀장)
5. <질의응답> (좌장·부좌장의 코멘트에 이어 참가자의 질문), (30~40분)
6. 폐회사(사무국에서 다음 회 이후의 안내 등 포함), (5분)
보충 설명: 의료 분야에서 AI와 수리 추론(mathematical reasoning)의 결합은 진단, 치료, 그리고 연구 효율성을 크게 향상하고 있다. 두 기술은 주로 데이터 분석, 예측 모델링, 최적화, 영상 분석 등에 활용되며, 복잡한 의료 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다.
1. AI의 의료 분야 적용
영상 분석: AI 알고리즘은 방사선, CT, MRI 스캔과 같은 의료 영상을 빠르고 정확하게 분석한다. 이를 통해 암과 같은 질병의 초기 진단이 가능해지고, 진단 속도와 정확성을 높이는 데 기여한다.
예측 모델링: AI는 환자의 데이터를 분석해 미래의 건강 상태를 예측하거나 질병의 진행을 추적하는 모델을 구축한다. 이를 통해 예방적 의료 조치를 취할 수 있다.
의약품 개발: AI는 분자 구조 예측 및 약물 효능 예측에 사용되어 신약 개발 과정을 가속화하고, 비용 절감을 도울 수 있다.
개인 맞춤형 치료: AI는 유전자 정보와 의료 데이터를 기반으로 개인에게 최적화된 치료 방법을 제안하며, 이를 통해 효과적인 치료가 가능해진다.
2. 수리 추론의 의료 분야 적용
통계 모델링과 데이터 분석: 의료 데이터는 방대하고 복잡하므로, 수리 추론을 통해 질병 발생 패턴을 모델링하거나 치료 효과를 예측할 수 있다.
최적화 문제: 수술 스케줄 최적화, 의료 자원 분배와 같은 문제는 수리적 모델을 통해 효율적으로 해결된다.
생체 신호 해석: 심박수, 혈압, 뇌파 등 다양한 생체 신호 데이터를 분석하여 건강 상태를 모니터링하고, 이상 징후를 감지하는 데 수리적 접근이 필요하다.
정밀 의학에서의 알고리즘: 유전자 분석을 통해 질병과 관련된 특정 유전자 변이를 찾아내거나, 특정 약물에 대한 반응을 예측하는 데 수리적 추론이 중요한 역할을 한다.
3. 결합의 시너지
의료 분야에서 AI와 수리 추론이 결합될 경우, 진단과 치료에서 더욱 정확하고 신속한 의사 결정을 지원할 수 있다. AI가 제공하는 예측과 수리 모델의 해석이 맞물려, 의료인과 환자 모두에게 더 나은 결과를 제공하게 된다.
2부 1장 5화: 일차진료기관의 순환기 의료
