ChatGPT는 AI 발전 과정의 최신 이정표이며 출시 이후 끊임없 화제가 되고 있습니다. 앞서 미국 ‘비즈니스 인사이더’에서 GPT-4는 미국 의사 자격시험에서 문제의 90%를 맞히고 몇 초 만에 유병률이 10만 분의 1에 불과한 선천성 부신 비대증까지 진단했다고 보도했습니다. 과연 의료업계와 AI의 합작은 어떤 시너지 효과를 낼 수 있을까요? 

사실상 과학과 의학의 결합은 처음 있는 일이 아니며 특히 코로나19 기간 동안 사람들의 행동이 제한되었고 의료 수요는 급증하면서 글로벌 온라인 진료, 원격 의료 및 기타 서비스가 촉진되었기에 환자들에게 빠르고 편리한 치료 방안을 제공했으며 인터넷 의료도 이에 따라 빠르게 발전했습니다. 

코로나19가 점차 통제됨에 따라 의료 기관과 기업은 코로나 이후에 온·오프라인 서비스의 통합을 강화하여 서비스 품질과 사용자 체험을 향상시켰습니다. 의료 데이터의 축적과 AI 기술의 지속적인 발전과 대중화됨에 따라 빅 데이터, 기계 학습, 자연 언어 처리 및 기타 기술을 사용하여 의료 분야의 진단, 치료, 예측, 모니터링 및 관리를 지원하며 의료 서비스의 품질과 효율성을 향상시키는 것은 피할 수 없는 과정입니다. 

AI는 의료 업계 새로운 발전을 추진하였고 관련 투자 블록도 시장의 주목을 불러일으켰습니다. 이 글에서는 여러분들과 함께 ‘AI+의료’의 첨단 정보를 소개해 드립니다. 

AI 역량으로 의료 비용 절감, 창신성  효율성 증가 

‘AI+N’은 현재 다양한 분야에서의 발전 추세이며 AI는 의료 혁신, 비용 절감 및 효율성 향상을 보여줍니다. 그중 질병 치료가 가장 광범위하게 사용되고 의료 영상 분석이 가장 완전하며 약물 연구 개발이 가장 빠릅니다. 

질병 치료 

온라인 원격진료는 AI 의료의 표준이 됐고, 앱을 이용한 온라인 약품 구매, 예약 접수도 흔하게 사용되고 있는 서비스입니다. 또한 머신 러닝 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 기반으로 한 스마트 문진 시스템을 구축하여 의사가 신속하게 환자의 상태를 진단할 수 있도록 지원하는 것도 발전 추세 중 하나입니다. 

빅데이터에 저장된 정보를 통해 AI는 머신 러닝 알고리즘을 통해 개인 건강 데이터를 분석하고 예측할 수 있으며 한편으로는 당뇨병, 신장병 및 기타 만성 질환의 위험을 예측할 수 있습니다. 다른 한편으로는 환자의 개인 식단, 수면 및 기타 습관에 따라 건강한 생활 방식을 지지하고 심도 있는 건강 관리를 실현할 수 있습니다. 이러한 전자 건강 파일과 의료 기록은 의료 기관의 자원 관리를 간소화할 뿐만 아니라 의사가 환자를 위한 맞춤형 치료 계획을 세워 정확하고 효과적으로 질환을 개선하는 데 도움이 됩니다. 

의료 영상 분석 

AI 의료 분야에서 의료 영상 기술이 가장 성숙되었습니다. 이는 초음파, X선, 내시경, CT, 자기공명 영상 등 의료 영상의 처리 및 분석을 가속화하는 동시에 의사의 임상 진단 및 치료 결정을 보조하는데 효과적입니다. 

AI는 딥러닝, 컴퓨터 비전 등의 기술을 통해 영상의 병변 영역, 혈관 영역 등 다양한 조직 구조를 자동으로 분할하고 영상의 질감, 모양 등의 특징을 자동으로 추출해 의사가 병변의 위치와 특징을 빠르게 선별할 수 있도록 도와 질병을 보다 정확하게 진단할 수 있습니다. 또한 AI는 여러 의료 영상을 비교 및 분석하여 스마트하게 정렬할 수 있어 의사의 영상진단 시간을 크게 절약하고 오진율을 줄일 수 있습니다. AI는 컴퓨터 비전 기술을 통해 의료 영상을 3차원적으로 재구성해 의사가 수술 등 치료 과정에서 병변의 위치와 형태를 명확하게 찾을 수 있도록 돕습니다. 

약물 연구 개발 

AI는 분자를 대규모적으로 계산하고 최적화하여 분자 간의 상호 작용과 약물 효력 관계를 시뮬레이션할 수 있습니다. 

첫째로는 과학자들이 잠재적인 약효가 있는 화합물을 신속하게 선별할 수 있도록 도울 수 있습니다. 다른 하나는 보다 정확하고 효율적인 약물 분자 구조를 설계하여 약물 연구 개발의 효율성을 높이는 것입니다. 

AI는 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용해 의료 데이터에서 적합한 환자를 선별해 임상 결과를 예측하고 시험 설계를 최적화해 시험 효율성과 성공률을 높일 수도 있습니다. AI 및 바이오 컴퓨팅을 기반으로 한 신약 개발 파이프라인은 평균 1~2년 안에 임상진 약물 개발을 완료할 수 있어 기존 모델에 비해 40~60%의 시간이 절약됩니다. Tech Emergence는 AI가 신약 개발 성공률을 10%에서 14%로 끌어올리는 데 도움을 줘 연간 수십억 달러의 연구개발비를 절감할 수 있다고 밝혔습니다. 

투자 열풍을 불러일으킨 AI 의료기업 

중국은 최근 ‘의료 및 보건 서비스 시스템의 추가 개선에 관한 의견’, ’14차 5개년 계획’, ‘농촌 의료 및 보건 시스템의 건전한 발전을 촉진하기 위한 개혁 심화에 관한 의견’과 같은 의료 분야에서 AI의 적용에 관한 많은 관련 정책을 발표했습니다. 전반적인 AI 의료는 완전한 산업 표준과 시스템을 가지게 되었으며 성숙한 산업 감독은 산업의 건전한 발전에 도움이 됩니다. 

또한 빅 테크 업체 바이두는 ‘문심 일언’을 공식 발표한 뒤 GBI Health 인수합병을 발표했습니다. 시장에서는 바이두가 ‘문심 일언’과 방대한 의료 데이터를 보유한 GBI Health를 결합해 완전하고 스마트한 의료 전문 브레인을 만들 것을 고도로 기대하고 있습니다. 

GBI Health가 바이두 건강, 영의 지혜 등 핵심 업무에 바이두 핵심 AI 기술까지 깊게 융합되면 의료 산업을 위한 인공지능 앱 모델이 탄생할 수 있습니다. 업계 선두주자가 AI 의료 분야를 한 단계 발전적으로 배치하는 현상에 시장은 AI 의료의 미래를 매우 낙관적으로 보고 있으며 AI 의료 투자를 ‘황금 레이스’에 비유하여 AI+ 의료를 점차적으로 트렌드로 추진 진하였습니다. 

현재 AI 의료를 진행하고 있는 기업은 그야말로 다종다양합니다. 질병 치료의 경우 이두 테크놀로지가 자체로 개발한 ‘의료 지능 두뇌(YiduCore)’가 가장 좋은 사례입니다. YiduCore는 NLP 및 기타 기술을 이용하여 데이터를 효율적으로 처리하고 딥러닝, 지식 맵 또는 기타 AI 기술을 통해 모델을 출력하고 통찰합니다. 의도 과학기술은 여러 중국 최고의 연구 병원 및 규제 기관 정책 입안자에게 설루션을 제공하고 있으며, 2022년 9월 30일 현재 YiduCore는 7억 명 이상 환자의 30억 건 이상 의료 기록을 처리 및 분석했으며 업계에서 매우 경쟁력 있는 의료 스마트 인프라입니다. 

또한 2023년에는 업계 선두인 웨이링 건강의 동향도 호평을 받고 있습니다. 위닝 건강의 업무는 의료보건정보화와 인터넷 의료건강의 양대 분야를 포괄하며, 가장 눈에 띄는 성적은 2018년 상하이 아동 병원과 공동으로 연구개발한 CH Bone AI 모델로 골연령 영상 인식을 실현하고, 2022년 상하이 명천 통과 협력하여 골연령 초 측정 AI 성과의 보편화를 촉진한 것입니다. 위닝 헬스케어는 2022년 ‘1+X’ 전략으로 공식 업그레이드하고 통일된 대만 WiNEX를 기반으로 ‘X’ 디지털 헬스케어 응용 시나리오를 구축하여 보다 풍부한 의료 정보화 생태계를 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 

AI를 이용하여 약물의 연구개발을 돕는 약석 기술은 단연 최고입니다. 약석 기술의 사업은 CDMO 사업과 분자 블록의 양대 부문을 포괄하고 있으며 현재 세계 20위권의 제약회사 와 수백 개의 중소형 생명공학 회사와 협력하고 있는 글로벌 선도적인 혁신형 화학제품 및 서비스 공급업체입니다. 약석 기술은 분자 블록 핵심자원을 활용해 초대형 의약품 화학 공간에 기반한 인공지능 약물 발견(AIDD) 기술 플랫폼을 개발해 다양한 질병 분야에서 화합물을 추출하고 신약 연구개발의 효율성과 성공률을 높이고 있습니다. 

 
이와 동시에 최근 의료 부문의 블록 자산평가는 사상 최저치에 육박하면서 조정 이후 다시 투자 호기를 맞고 있다는 분석이 나타나고 있습니다. 투자 기관들은 보편적으로 의료분야 투자는 가성비가 높다고 판단하였습니다. 시장이 바닥을 치고 있는 가운데 중장기 투자기회를 배치해 의료분야의 자금 유입이 나날이 증가되었습니다. 4월 13일 6억 7200만 위안의 순유입 자금도 수확했습니다. Shenyin Wanguo (H.K.) Limited 업계 순위에 따르면 제약 바이오가 가장 많은 기관들의 주목을 받았으며 이 중 37주가 ‘매입형’ 등급을 받았습니다. 

업계 한계 변수는 실시간 주목이 필요 

AI 의료의 전망은 정책적 지원과 재정적 지원을 모두 갖추고 있어 좋은 전망을 가지고 있지만 투자자들은 리스크에도 주의를 기울여야 합니다. 

AI 의료는 산업마다 직면하는 경쟁 리스크 외에도 기술적 우려가 있습니다. AI의 선진 기술은 의료 산업을 또 다른 경지로 끌어올릴 수 있지만 일부 기술은 아직 구현되지 않았거나 아직 완벽하지 않을 수 있으며 기술 연구 개발 부족 및 기술 변동과 같은 요인이 기업 운영에 영향을 미칠 수 있습니다. 한편, 관련 기술의 연구개발과 관련된 의료 데이터는 개인의 사생활과 관련이 있으며, 데이터 유출, 데이터 보안 등의 문제는 투자자들의 큰 관심 요인이 될 것입니다. 

기술 개발 비용은 기업의 수익에 영향을 미칠 수 있습니다. 의료 연구개발 비용은 언제나 기타 산업보다 상대적으로 높았고, AI 기술 융합의 지속적인 시행착오로 의료 기관 및 기업의 초기 자본 투자는 반드시 투자 수익을 달성할 수 있는 것은 아닙니다. 또한 사람들에게 혜택을 주는 외에도 기술로 돈을 버는 방법 또한 기업이 직면한 과제 중 하나입니다. 

‘AI+ 관련 섹터’는 현재 시장의 인기 트렌드입니다.’의료 AI 원년’으로 불리는 2023년에는 이 분야가 새로운 투자 열풍으로 될 것을 기대합니다. 물론 시장은 급변하고 있지만 우리는 이 분야에 대한 더 많은 투자 정보에 지속적으로 관심을 기울일 것입니다. 

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Doo Prime은 핀테크를 핵심으로 하는 글로벌 온라인 증권사로 거듭나 투자자들에게 글로벌 금융상품 투자를 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 것을 비전과 사명으로 삼고 있습니다.   

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