디지털 헬스에서 인공지능의 의미... #5

의료인을 빼고서는 인공지능은 의미가 없다. 그리고, 데이터를 렌더링 한다

약인 공지 능의 관점에서는 딥러닝이 제대로 된 의미를 가지고 위해서 어떻게 트레이닝하느냐에 대한 것은 논리적으로 경험과 지식을 구분할 수 있는 의료인의 경험과 지식이 가장 중요하다.

분명한 것은 병원이 이러한 약인 공지 능과 결합하면서 변화하는 것을 예측해본다.

병원의 의미를 다시 한번 정의해보자.

병원은 다음과 같은 일을 수행한다.

1. 알려진 치료법으로 질병 치료

2. 알려진 치료법이 없는 질병 치료

3. 질병을 처음으로 만나게 되는 문제 해결

4. 진단과 치료의 복잡성을 해결하려 함.

5. 대형 수련 병원을 중심으로 수련 행위가 중요시됨.

6. ICU(집중치료실)은 병원의 핵심임.

환자들을 치료할 수 있는 능력과 지식들을 포괄적으로 가지는 곳이 바로 병원이다.

약인공지능 이전에 관심을 가질만한 내용은 Big Data를 다룰 수 있는 능력과 적당한 비용으로 이 능력을 가지기 시작했다는 것이다.

이제, 미시적 관점의 유전체 정보로부터 거시적 관점의 사회경제적 요인까지 전체적인 데이터를 렌더링 할 수 있는 IT기술과 이를 구현할 수 있는 소프트웨어 개발 능력을 의료기관이 사용할 수 있게 되었다.

HIS는 외부의 connected 되는 정보들과 연계하고, 환자 개인의 블로그나 소셜 정보들을 분석할 수 있으며, 인스타그램의 식사 사진만으로도 기분이나 느낌, 사회적인 요인까지 판단할 수 있는 시대가 되었다.

이를 필자는 Aider-Healthcare라고 정의한다.

Aider의 사전적인 의미는 '돕다', '조력하다'라는 의미로 약인공지능을 가진 Device를 의미하는 단어이다. 약인공지능을 탑재한 스마트 디바이스는 '도움을 줄 수 있는 의미의 정보'인 Aider Signal을 의료기관의 HIS와 connected 하면서 데이터를 수집하고 전달하고, 의사의 진단과 판단의 프로토콜을 기반으로 학습되어진 약인공지능이 계속 업데이트되면서 이를 통해서 Aider-healthcare를 제공받는다.

환자의 증상을 기반으로 만들어진 진료기록과 근거할 수 있는 데이터들이 조합되면서 의료서비스 공급자인 의사들은 자신들의 경험을 증폭할 수 있는 도구로써 약인공지능을 강화시켜나갈 수 있다.

어느 정도 의미 있는 형태로 만들어진 인공지능 의사에게 자신의 경험을 계속 트레이닝하는 방법으로 자신이 원하는 의료서비스를 완성해간다.

이건이 Aider Healthcare의 개념이다.

매우 당연하지만 symptom based medicine( 증상 중심의 의학 )에서 Evidence based medicine( 근거 중심의 의학 )과 같은 궤도로 설명된다.

Evidence data는 계속 축적되고 딥러닝 되는 약인공지능을 사용하여 강화된다.

이러한 Aider Healthcare는 근본적으로 의료서비스의 Human Err를 회피하는 수단으로 활용되며, Doctor Algorithm을 반복할 수 있게 하는 수단으로 활용된다.

환자들이 직접 정해진 알고리즘으로 증상이 수집되는 관점들을 지원하고, 충분한 가설을 세울 수 있도록 지원되는 형태로 사용될 것이다.

데이터를 통합하고 자가 관측된 PHR정보와 융합되면서 의료 예측을 위한 지향성을 위한 가시성을 확보하는 형태로 진화되며, 해당 시스템으로 인공지능과 헬스케어는 융합될 것으로 생각된다.

필자가 생각하는 헬스케어에서의 인공지능의 의미는 이런 형태라고 생각한다.