AI Doctor

인공지능이 바꾸는 의료의 미래

헬스케어 산업의 혁신을 이끄는 인공지능의 약속과 현실

지난 한 세기 동안 진단 기술과 데이터의 발전은 인류의 수명을 획기적으로 연장시켰다.

이제 헬스케어의 다음 혁신은 쏟아지는 방대한 데이터를 어떻게 “이해”하고 “활용”하느냐에 달려 있으며, 그

유일한 해답은 바로 인공지능(AI)이다.

『AI Doctor』에서 로널드 M. 라즈미(Ronald M. Razmi) 박사는 AI가 의료 분야에 가져올 현재의 변화와 미래의 가

능성을 명료하고 통찰력 있게 풀어낸다.

심장 전문의이자 벤처 캐피털리스트로서 임상 현장과 비즈니스 최전선을 모두 경험한 그는, 복잡한 헬스케어 생태

계에서 AI 혁신이 성공하기 위해 필요한 임상적/기술적/경제적 요인들을 360도 시각에서 제시한다.

이 책은 단순한 기술 해설서가 아니다. 새로운 의학적 돌파구를 찾는 연구자, 더 나은 의료 서비스를 제공하려는

의료인, 그리고 지속 가능한 비즈니스 모델을 고민하는 투자자와 창업가를 위한 실전 가이드이다. 비전문가도 쉽게

이해할 수 있는 서술로, AI가 어떻게 의료의 판도를 바꾸고 비즈니스의 성공을 이끌어낼지 그 구체적인 로드맵을

보여준다.

발간사

현재 컴퓨터를 사용하며 인터넷에접속할 수 있는 환경에 있는 사람이라면누구나 AI를 무료로 활용하여 특정질문에

대한 텍스트 또는 영상 기반답변을 신속히 받을 수 있는 시대가열렸다. 이를 “AI 시대”라고 부르기도한다. 그러

나 다른 산업 분야와 비교했을때 의료 영역에서 AI의 활용은 비교적느린 속도로 진행되며 완만한 성장세를보이고

있다. 이는 여러 원인이 있겠으나, 근본적으로 의료인의 AI에 대한 기초적인이해 부족이 큰 이유 중 하나라고생각

된다. 이러한 문제를 극복하고자나는 AI를 선구적으로 적용하고 있는캐나다 토론토 대학병원과 2024년에노벨 물리

학상을 수상한 Geoffrey Hinton 교수가설립한 Vector Institute에서 연수를 경험했다. 연수 기간 동안 헬스케어 분

야에서AI 기술이 지닌 잠재적 영향력을 깊이공감하며, 이 책을 번역하는 결심을하게 되었다.

현재 전 세계적으로 AI 헬스케어기술이 급격히 발전하고 있으나, 국내에서는 관련 정보와 논의가부족한 현실에 놓

여 있다. 이 책은AI 헬스케어 분야의 현황과 과제를심층적으로 다루며, 한국의 의료계가나아가야 할 방향을 모색하

는 데중요한 시사점을 제공한다고 판단했다. 특히 빠르게 변화하는 의료 환경속에서 AI는 단순한 기술적 도구를넘

어 의료 서비스의 질을 향상시키고접근성을 높이는 핵심 동력이 될것이라 믿는다. 이를 바탕으로, 이책은 한국 의

료계가 세계적 트렌드와발맞춰 혁신적 발전을 이루는 데기여하기 위해 번역하였다.

수십년 동안 의료 분야는 진단, 치료 및예방 등 다양한 영역에서 괄목할만한 성장을 이루어 왔다. 하지만여전히 불

확실성이 존재하며, 환자개개인의 특성과 치료 반응에 따라결과가 크게 달라지는 경우도 많다. 이러한 상황에서 AI

기술은 의료데이터를 분석하고 예측하는 데커다란 잠재력을 보여주고 있다. 그러나 데이터 부족, 윤리적 문제, 기

술적 한계 등 해결해야 할 과제가산적해 있는 것도 사실이다. 이 책은이러한 도전과제를 극복하고, AI를의료 영역

에 성공적으로 적용하기위한 실질적 방안을 제안하고 있다.

또한 본서는 AI헬스케어 분야에 대한 깊이 있는이해를 돕는 동시에 의료의 미래를고민할 수 있는 다양한 질문과 통

찰을제공한다. 따라서 이책은 의료계 종사자뿐만 아니라정책 입안자, 투자자, 일반 대중 등 의료 혁신에관심을 가

진 모든 이들에게 추천할만하다. 예를 들어, 미래 의료를 고심하는 의료인은AI 기술이 실제 진료 현장에서어떻게

나타날 수 있는지 구체적인사례를 통해 확인할 수 있다. AI 헬스케어 분야에투자하려는 투자자는 시장 동향과성공

적인 비즈니스 모델에 대한통찰을 얻을 수 있으며,의료 정책을 책임지는 정책 입안자는AI 도입과 관련된 윤리적ﾷ

법적 문제에 대한 고민을시작하는 계기가 될 것이다. 또한 건강에 관심이 높은일반 대중은 미래 의료의 모습과AI

기술이 자신의 삶에미칠 영향에 대해 폭넓은 이해를얻게 될 것이다.

AI 기술은끊임없이 발전하고 있으며 헬스케어분야에서의 응용 가능성은 무한하다. 이 책에서 제공하는 통찰과 분석

은의료계, 학계, 산업계가 협력하여AI 헬스케어의 잠재력을 실현하고더 나은 의료 서비스를 제공하는데에 일조할

것이다. 이 번역본이한국에서 AI 헬스케어 분야의 혁신을촉진하고 건강과 복지를 증진시키는데 의미 있는 기여를

하기를 바란다.

역자 조진현

경희대학교 의과대학 강동경희대병원 혈관외과 교수

PART I. 의료 분야 AI 로드맵

Chapter 01. AI의 역사와 의료 분야에서의 가능성 3

1.1 AI란 무엇인가? 6

1.2 기초 AI/기계 학습 알고리즘을 위한 분류 시스템 13

1.3 의료분야의 AI와 딥러닝 19

1.4 의료 분야에서 복합 및 다목적 모델의 등장 21

Chapter 02. 견고한 의료 알고리즘 구축 29

2.1 훈련을 위한 충분히 많고 상세한 데이터셋 확보하기 32

2.2 데이터 접근 법률 및 규제 문제 35

2.3 데이터 표준화 및 임상 워크플로우에의 통합 37

2.4 가능한 해결책의 연합 AI 41

2.5 합성 데이터 (Synthetic data) 43

2.6 데이터 라벨링 및 투명성 47

2.7 모델 설명 가능성 (Explainability) 49

2.8 실제 세계의 모델 성능 55

2.9 로컬 데이터 훈련 58

2.10 알고리즘의 편향 59

2.11 책임 있는 AI 66

Chapter 03. 의료 분야에서 AI 도입의 장벽 73

3.1 증거 생성 78

3.2 규제 문제 81

3.3 환급 84

3.4 제공자 및 지불자와의 워크플로우 문제 86

3.5 의료법적 장벽 88

3.6 거버넌스 (Governance) 91

3.7 구현 비용 및 규모 93

3.8 인재 부족 94

Chapter 04. 의료 분야에서 AI 도입의 원동력 99

4.1 데이터 가용성 100

4.2 강력한 컴퓨터, 클라우드 컴퓨팅 및 오픈소스 인프라 101

4.3 투자 증가 102

4.4 방법론의 개선 103

4.5 정책 및 규제 104

4.5.1 FDA / 1 04

4.5.2 기타 본문 / 1 08

4.6 상환 (Reimbursement) 112

4.7 의료자원 부족 115

4.8 비효율적인 치료 과정과 비개인화된 접근의 문제점 117

PART II. 의료분야에서의 AI 응용

Chapter 05. 진단 125

5.1 방사선학 126

5.2 병리학 133

5.3 피부과 135

5.4 안과학 137

5.5 심장학 139

5.6 신경학 144

5.7 근골결계 (Musculoskeletal) 146

5.8 종양학 147

5.8.1 암의 진단 및 치료 / 1 48

5.8.2 조직병리학적 암 진단 / 1 49

5.8.3 종양 발생 추적 / 1 49

5.8.4 예후 감지 / 1 50

5.9 위장관 (Gastrointestinal) 152

5.10 COVID19 152

5.11 유전체학 (Genomics) 154

5.12 정신 건강 (Mental health) 154

5.13 진단 봇 (Diagnostic bots) 156

5.14 가정 내 진단/원격 모니터링 158

5.15 Sound AI 163

5.16 의료 대중화를 위한 AI 164

Chapter 06. 치료법 171

6.1 로봇공학 (Robotics) 172

6.2 정신 건강 174

6.3 정밀 의학 (Precision medicine) 175

6.4 만성 질환 관리 179

6.5 약물 공급 및 준수 182

6.6 가상 현실 (Virtual reality; VR) 184

Chapter 07. 임상 결정 지원 187

7.1 의사결정 지원 분야의 AI 191

7.2 초기 사용 사례 197

7.3 1차 진료 (Primary care) 199

7.4 특별 관리 203

7.4.1 암 관리 / 2 03

7.4.2 신경학 / 2 03

7.4.3 심장학 / 2 04

7.4.4 전염병 / 2 05

7.4.5 COVID19 / 2 05

7.5 장치 (Devices) 206

7.6 EndofLife AI 207

7.7 환자 결정 지원 208

Chapter 08. 인구 건강과 웰빙 213

8.1 영양 214

8.2 피트니스 218

8.3 스트레스와 수면 220

8.4 인류 건강 및 관리 222

8.5 리스크 평가 225

8.6 실제 데이터 사용 (Real world data) 227

8.7 약물 순응도 (Medication adherence) 228

8.8 원격 참여 및 자동화 228

8.9 사회적 결정 요인 (Social determinants of health; SDOH) 231

8.10 노화 (Aging in place) 232

Chapter 09. 임상 워크플로우 (Clinical Workflows) 239

9.1 문서 어시스턴트 240

9.2 품질 측정 248

9.3 간호 및 임상 어시스턴트 248

9.4 가상 어시스턴트 (Virtual assistant) 250

Chapter 10. 관리 및 운영 255

10.1 공급자 (Provider) 257

10.1.1 문서화, 코딩 및 청구 / 2 57

10.1.2 관리 및 운영 실무 / 2 60

10.1.3 병원 운영 / 2 62

10.2 지불자 (Payer) 266

10.2.1 지불자 관리 기능 / 2 66

10.2.2 사기 / 2 70

10.2.3 개인 맞춤형 커뮤니케이션 / 2 71

Chapter 11. 생명과학에서의 AI 응용 275

11.1 신약 발견 (Drug discovery) 277

11.2 Clinical Trials 287

11.2.1 정보 엔진 / 2 90

11.2.2 환자 분류 / 2 93

11.2.3 임상 시험 운영 / 2 95

11.3 의료 및 산업 298

PART III. 의료분야에서 AI 비즈니스 사례

Chapter 12. 어떤 건강 AI 애플리케이션이 준비가 되었나? 305

12.1 방법론 (Methodology) 306

12.2 임상 치료 (Clinical care) 309

12.3 관리 및 운영 318

12.4 생명과학 320

Chapter 13. 의료 AI 솔루션 구매자를 위한 사업모델 325

13.1 임상 케어 (Clinical care) 329

13.2 관리 및 운영 336

13.3 생명과학 340

13.4 의료 AI 솔루션 구매자 평가 가이드 343

Chapter 14. 최고의 의료 AI 기업을 구축하고 투자하는 방법 347

14.1 진입 장벽 및 지적 재산권 (Intellectual property; IP) 348

14.1.1 방어 가능한 제품 만들기 / 3 50

14.2 스타트업 대 대기업 352

14.3 판매와 마케팅 354

14.4 초기 고객 357

14.5 소비자 직접 판매 (D2C) 359

14.6 기업인의 의료 AI 계획하기 360

14.7 투자자들에 의한 기업 평가 363

14.7.1 의료 AI 기업이 투자할 수 있는 주요 분야 / 363