AI가 건강을 재창조하는 5가지 방법

 

(#1) 진단사/MD 조종사

거금을 쓰거나 병원에 가기 전에 암, 심장병 또는 기타 생명을 위협하는 질환을 발견할 수 있다면 어떨까? AI 기반 의료 진단의 미래에 오신 것을 환영한다.

의료 진단은 증상을 설명하는 질병이나 질환을 판별하는 과정이다. 전통적으로 이는 인간의 전문성과 해석에 의존해 왔다. 하지만 이제 AI는 새로운 세대의 영상, 혈액 검사 및 센서와 결합하여 더 빠르고 정확하며 접근성이 높은 진단을 약속한다.

ChatGPT가 2023년 초에 미국 의료 면허 시험에서 합격했을 때 의료계에 충격을 주었다. 이제 AI가 향후 10년 동안 의학에서 얼마나 더 발전할지 상상해 보자. AI와 의료 종사자 간의 파트너십은 그저 오는 것이 아니라 이미 존재하며 전체 산업에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있다.

AI 진단사와 MD 조종사의 새로운 분야에 걸쳐 헬스케어를 혁신하고 있는 여러 회사를 살펴보겠다.

 

 

PathAI는 머신러닝과 컴퓨터 비전으로 병리학을 혁신하고 있다. 이 회사의 AI는 병리학 슬라이드를 분석하여 암과 기타 질병을 탐지하여 기존 방법에 비해 진단 정확도를 20% 높이고 오류를 25% 줄인다. 최근 PathAI는 Roche와 협력하여 전 세계적으로 디지털 병리학 워크플로에 기술을 통합했다.

방사선학에서 AI는 상당한 진전을 이루고 있다. 80,000명의 여성을 대상으로 한 스웨덴 연구에 따르면 AI를 사용하는 한 명의 방사선과 의사가 이 기술을 사용하지 않는 두 명의 방사선과 의사보다 20% 더 많은 암을 탐지했다. 이를 통해 정확도가 향상될 뿐만 아니라 인적 업무량을 44% 줄여 인력 부족 문제도 해결할 수 있다.

 

Kheiron Medical Technologies는 유방암 탐지의 경계를 넓히고 있다. 이 회사의 AI 도구인 Mia는 25,000명 이상의 여성을 대상으로 한 연구에서 인간만 사용하는 것보다 최대 13% 더 많은 유방암을 탐지했다. 인상적인 점은 이러한 추가 암의 83%가 침습적이라는 점인데, 이는 Mia가 중요한 조기 발견에 대한 잠재력을 강조한다.

 

Aidoc은 AI 기반 방사선학 솔루션으로 시간에 민감한 진단을 해결하고 있다. FDA 승인을 받은 플랫폼은 진단 시간을 최대 50%까지 단축하고 플래그가 지정된 결과에 대한 민감도 95%를 자랑한다.

 

Color Health는 AI 기반 암 조종사로 한계를 뛰어넘고 있다. OpenAI와 협력하여 개발된 이 보조 장치는 의사가 개인화된 암 검진 및 치료 계획을 수립하는 데 도움이 된다. 환자 데이터와 임상 지침을 수집하여 사람이 걸리는 시간의 일부만으로 가상 치료 계획을 생성한다. 임상 시험에서 임상의는 이 조종사를 사용하여 단 5분 만에 환자 기록을 분석했다.

최근 발표된 OpenAI와 Thrive의 파트너십은 Thrive AI Health로 다른 접근 방식을 취하고 있다. 이 벤처는 수면, 영양, 피트니스, 스트레스 관리 및 사회적 연결에 중점을 둔 고도로 개인화된 AI 건강 코치를 개발하고 있다. Google의 전 CEO인 데카를로스 러브(DeCarlos Love)가 이끄는 이 코치는 90%가 만성 질환에 사용되는 4조 1,000억 달러에 달하는 미국의 의료비 지출을 해결하는 것을 목표로 한다. 건강 데이터, 습관, 목표를 알고 24시간 전문가 수준의 웰빙 조언을 제공하는 JARVIS와 같은 AI가 있다고 상상해보자.

 

(#2) 24시간 상시 모니터링

역사적으로 의학은 일회적이고 반응적이며 회고적이었다. "검진"을 위해 일년에 한 번 병원에 가거나 아플 때 병원에 간다.

이제 우리는 의료가 잠들지 않는 시대로 전환하고 있다. AI가 신체, 신체 내부 및 집 주변의 센서에서 데이터를 지속적으로 소비하여 개인 의료 AI에 데이터를 제공한다. 이는 공상 과학 소설이 아니다. 지금 일어나고 있다.

이 의료 혁명을 선도하는 일부 회사는 다음과 같다.

 

Biolinq는 지속적인 포도당 모니터링을 위해 최소 침습적 바이오센서를 사용하고 젖산 및 케톤을 사용하며 임상 시험에서 인상적인 95%의 정확도를 자랑한다. Biolinq의 패치와 같은 센서는 피부에 착용하여 간질액을 측정하여 실시간 포도당 데이터를 제공한다. 참고: Biolinq는 다가올 장수 플랫티넘 여행(Longevity Platinum Trip)에 함께하는 사람들과 공유하게 되어 기쁜 회사 중 하나이다.

 

Klick Labs의 스마트폰 앱은 단 10초의 AI 기반 음성 분석으로 2형 당뇨병을 최대 89%의 정확도로 예측할 수 있다.

 

Casana는 맥박수와 혈중 산소 포화도를 감지하고 곧 혈압을 모니터링하는 스마트 변기 기술을 개발했다.

 

Omron HeartGuide는 FDA 승인을 받은 유일한 혈압 스마트워치이다. 오실로메트릭 기술을 사용하는 이 기기는 사람들이 의사의 진료실에서 사용할 수 있는 팔 커프와 비슷하게 손목 주위에 팽창하는 작은 커프가 있다.

 

Canary Speech의 플랫폼은 40초 음성 녹음에 대한 AI 분석을 수행하여 스트레스, 기분 및 에너지 수준을 평가하고 불안, 우울증 및 치매를 90% 이상의 정확도로 스크리닝한다. 마찬가지로 Sonde Health의 AI는 음성 바이오마커를 사용하여 인지, 정신 및 호흡기 건강을 모니터링한다. 스마트폰에서 단 6초의 음성을 사용하여 Sonde Health는 기침, 호흡 곤란, 호흡 곤란 및 가슴 답답함과 같은 호흡기 증상을 평가할 수 있다.

 

보스턴 대학의 연구원들은 자연어 처리를 사용하여 인터뷰를 분석하여 알츠하이머병 위험과 관련된 미묘한 언어적 바이오마커를 감지하는 AI 도구를 개발했다. 그들의 AI는 저널 알츠하이머병과 치매에 게재된 바와 같이 6년 동안 인지 저하를 예측하는 데 78.5%의 정확도를 달성했다.

 

세계에서 가장 인기 있는 웨어러블 기기인 Apple Watch는 단순한 스마트워치가 아니다. 심박수, 걸음 수, PO2 수치, 소모 칼로리, FDA 승인 ECG, 낙상 감지, 월경 주기 추적, AFib 등의 지표를 따르는 포괄적인 건강 모니터링 시스템이다.

 

(#3) AI 약물 발견

Insilico Medicine은 이 분야의 선구자이다. 알렉스 자보론코프(Alex Zhavoronkov) 박사가 설립한 Insilico의 AI 플랫폼은 기존 제약 회사가 5,000명으로 하는 일을 50명으로 달성한다. 이들은 생성 적대 네트워크(Generative Adversarial Networks) 또는 GAN이라는 것을 사용하여 질병을 치료하기 위한 독특한 분자를 설계, de-novo하는 데 도움을 준다. 최근의 이정표는 인상적이다. AI 설계 치료법에 대한 FDA 승인, 특발성 폐 섬유증에 대한 2상 시험, 항노화 및 뇌종양 치료를 위한 이중 목적 표적 식별이다. 2024년 4월, AI 설계 약물 ISM3412는 고형 종양에 대한 FDA IND 승인을 받았다.

이는 AI가 수조 달러 규모의 제약 산업을 파괴하는 미래이다.

 

Insilico에 이어 여러 새로운 AI 약물 발견 회사가 등장했다.

Xaira는 무려 10억 달러의 자금을 조달하며 현장에 등장했다. 샌프란시스코 베이 지역에 있는 이 강력한 회사는 머신러닝, 데이터 생성, 치료 제품 개발을 결합한다. 단백질 설계 전문가인 데이비드 베이커 박사가 공동 설립한 Xaira는 RFdiffusion 및 RFantibody와 같은 고급 모델을 활용하여 생물학적 표적, 엔지니어링된 분자, 인간 질병 간에 새로운 연결을 구축한다.

 

Rubedo Life Sciences는 연령 관련 질병에 정면으로 맞서고 있다. AI 기반 접근 방식은 머신러닝과 단일 세포 RNA 시퀀싱을 사용하여 노화 세포를 표적으로 하는 치료법을 개발한다. 초기 전임상 연구에서 동물 모델에서 건강 수명이 30% 향상되어 나이가 들면서 활력이 연장될 수 있다는 희망을 제공한다.

 

Verge Genomics는 신경 퇴행성 질환을 해결하기 위해 AI가 개발한 약물에 중점을 둔다. 머신러닝 플랫폼은 질병 메커니즘을 매핑하고 새로운 치료 표적을 발견하여 약물 후보 식별 시간을 50% 단축한다. 전임상 개발 중인 여러 화합물을 통해 Verge는 복잡한 신경계 질환을 치료하는 데 큰 진전을 이룰 준비가 되었다.

참고사항: Rubedo와 Verge Genomics는 모두 제가 다가올 장수 플래티넘 여행(Longevity Platinum Trip)에 참여하여 주요 연설을 할 회사이다.

 

(#4) YOU의 AI 모델 / Designer Meds

Alphabet의 일부인 DeepMind는 AI를 사용하여 생명 분자의 상호 작용을 모델링하고 있다. 이 분야에서 그들의 첫 번째 알고리즘인 AlphaFold는 그야말로 놀라웠다. 2018년 AlphaFold는 아미노산 서열만으로 단일 단백질의 구조를 예측하는 코드를 해독했다. 2020년까지 350,000개의 단백질을 매핑하여 사이언스의 "올해의 혁신"을 수상했다. 2022년 AlphaFold는 박테리아에서 인간에 이르기까지 2억 개가 넘는 단백질의 구조를 공개하여 약물 개발과 진화 연구의 새로운 지평을 열었다.

 

2024년 5월에 공개된 AlphaFold 3에 들어가본다. 이 획기적인 모델은 단백질을 넘어 DNA, 지질, 탄수화물의 구조와 상호 작용을 전례 없는 정확도로 예측한다. AlphaFold 3는 예측 정확도를 최소 50% 향상시키고 때로는 중요한 범주의 경우 두 배로 높이기도 한다.

AlphaFold 3의 가장 흥미로운 기능 중 하나는 동적 분자 상호 작용을 모델링하는 기능이다. 단백질이 다른 분자와 결합할 때 모양이 어떻게 변하는지 예측할 수 있는데, 이는 약물 설계의 중요한 측면이다. 이 기능은 이미 새로운 항체와 소분자 약물 설계의 획기적인 진전을 이루었다.

 

그렇다면 이 기술은 다음으로 어디로 갈까? 전체 인간 세포 내의 생화학적 상호 작용을 모델링하여 고유한 세포 환경을 매우 명확하게 볼 수 있는 기능은 어떨까?

이 작업을 주도하는 두 조직은 Chan Zuckerberg Initiative(CZI)와 DeepLife로, 각각 AI를 활용하여 가상 세포 모델을 만들고 약물 발견을 획기적으로 가속화하고 정밀 의학을 발전시키고 있다.

 

AI 책임자인 테오파니스 카랄레초스(Theofanis Karaletsos)가 이끄는 CZI는 약 1억 개의 세포에서 데이터를 통합하여 세포 행동을 예측하는 가상 세포 플랫폼을 구축하고 있다. 1,000개가 넘는 GPU를 자랑하는 고성능 컴퓨팅 클러스터는 이 방대한 데이터 세트를 처리하여 포괄적인 세포 모델을 생성한다.

 

한편, DeepLife는 2,000만 개 이상의 단일 세포로 구성된 30개 이상의 아틀라스를 매핑하여 실리코 약물 테스트를 위한 디지털 트윈을 생성했다. 이 플랫폼은 수십억 개의 약물 조합을 빠르게 평가하여 약물 발견 프로세스를 크게 간소화할 수 있다.

이러한 기술은 이미 유망성을 보이고 있다. DeepLife는 바이러스 감염 및 암 치료에 대한 세포 반응을 성공적으로 예측했으며, CZI의 오픈 사이언스 접근 방식은 이 분야에서 전례 없는 협업을 촉진하고 있다.

이 작업의 의미는 깊고 광범위하다.

 

신속한 실리코 테스트를 가능하게 함으로써 이러한 가상 세포 모델은 약물 개발 일정을 수년에서 수개월로 단축하여 수십억 달러의 R&D 비용을 절감할 수 있다. 환자 수가 적은 희귀 질환의 경우 이러한 모델은 광범위한 임상 시험 없이 치료를 테스트할 수 있는 방법을 제공한다. 게다가 개인화된 세포 모델을 만드는 기능은 정밀 의학에 혁명을 일으켜 의사가 치료를 투여하기 전에 다양한 치료에 대한 환자의 반응을 예측할 수 있게 해준다. 이는 치료 효능이 개인마다 크게 다를 수 있는 암과 같은 복잡한 질병에 특히 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 기술이 성숙해짐에 따라 동물 실험의 필요성도 줄어들어 약물 개발의 윤리적 문제를 해결할 수 있다. 궁극적으로 AI와 생물학의 융합은 약물 발견을 민주화하고 광범위한 질병에 대한 새로운 치료법의 홍수로 이어질 가능성이 있다.

 

(#5) 로봇 외과의

다음 수술이 AI 기반 로봇에 의해 수행되어 비용의 일부만으로 일관된 결과를 제공하는 것을 상상해 보자.

이것은 공상과학이 아니다. 의료의 미래이며 지금 일어나고 있다. AI 기반 로봇 수술은 기존 관행을 파괴하고 비교할 수 없는 정밀성, 단축된 회복 시간, 전 세계적으로 최고 수준의 수술 치료에 대한 접근성을 민주화할 잠재력을 제공한다.

매년 수백 건의 수술을 수행하는 인간 외과의와 달리 AI 로봇 플랫폼은 수백만 건의 수술에서 영감을 얻어 지속적으로 학습하고 개선할 수 있다. 이러한 시스템은 적외선 및 자외선 이미징을 사용하여 매우 정확한 움직임을 안내하여 인간의 능력을 넘어 볼 수 있다. 이 수술 혁명의 최전선에 있는 몇몇 회사를 살펴보겠다.

 

Intuitive Surgical은 다빈치(da Vinci)로봇으로 선두를 달리고 있다. 이 시스템은 숙련된 외과의가 원격으로 수술할 수 있도록 해주며 지금까지 1,000만 건 이상의 수술을 진행했다. 최근 Intuitive에서 da Vinci 5를 출시했는데, 이는 임상 전 시험에서 조직 힘을 43%까지 줄이는 힘 피드백 컨트롤러를 특징으로 한다. 이전 모델보다 10,000배 더 강력한 컴퓨팅 파워를 갖춘 da Vinci 5는 수술 정밀도와 환자 결과에 혁명을 일으킬 것을 약속한다.

 

코네티컷에 본사를 둔 Medtronic은 AI 통합으로 로봇 지원 수술의 경계를 넓히고 있다. 이 기술은 실시간 데이터 분석과 향상된 수술 기능을 제공하여 최소 침습 수술의 정확성과 효율성을 개선하는 것을 목표로 한다. 초기 임상 시험에서 수술 시간이 25% 단축되고 환자 회복 결과가 30% 향상되었다.

 

Versius Robotic System은 영국에서 큰 인기를 끌고 있으며, 최근 7세 환자에게 최초의 로봇 신장 수술을 실시했다. 이 시스템의 고유한 "손목 회전" 덕분에 절개 부위가 작아져 외상을 최소화하고 회복을 앞당길 수 있다.

 

보스턴에 본사를 둔 신생 기업인 Perceptive는 자동화를 한층 더 발전시키고 있다. 그들은 AI 기반 로봇 시스템을 사용하여 인간에게 최초로 완전 자동화된 치과 시술을 성공적으로 수행했다. Perceptive는 3D 이미징, AI, 로봇을 통합하여 단 15분 만에 크라운 배치를 완료하여 치과의 효율성과 정확성을 획기적으로 개선하는 것을 목표로 한다.

 

Medical Microinstruments(MMI)와 획기적인 로봇 Symani Surgical을 통해 외과의는 0.3mm만큼 작은 혈관을 다시 연결하여 미세수술에 혁명을 일으킬 수 있다. 최근 FDA de novo 승인을 받은 Symani는 미국에서 재건 미세수술을 위한 유일한 상용 시스템이다. 유럽에서는 두개악안면 수술, 사지 재건 및 림프 수술에 사용되었다. Symani는 이러한 복잡한 시술을 수행할 수 있는 의사 풀을 확장하여 전문 외과의의 임박한 부족 문제를 해결할 수 있다. 이 회사는 이번 달에 신경외과 시술에서 Symani를 평가하는 전임상 연구를 완료했다고 발표했다.

 

이것이 중요한 이유

디지털화, 비물질화, 무료화, 민주화된 차세대 의료의 약속으로 우리는 이 분야에서 전례 없는 풍요로움을 창출할 수 있는 능력을 갖게 될 것이다.

결국 건강보다 더 큰 부는 없다.

이러한 발전이 이상하다고 생각하는가? 비현실적이라고 생각하는가? 그렇다면 지난 100년 동안 의학이 얼마나 발전했는지 기억해 보라.

그런 다음 다음 10년 동안 지난 세기만큼 많은 기술 변화를 보게 될 것이라는 사실을 생각해 보라.

의학의 미래는 선형적이지 않을 것이다. 기하급수적이며 상당히 충격적이다.

의료 분야에 종사하고 있다면 이러한 다가오는 혼란을 어떻게 헤쳐 나갈 것인가?

의료 분야에 종사하지 않는다면 의료의 변화가 개인의 건강과 사업에 어떤 영향을 미칠까? 어떤 기회를 창출할까?