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Personalized
Health Care, AI

미래혁신기술, 인공지능

제4차 산업혁명이라는 전환적 패러다임의 거대 변화 속에서 인공지능(AI:Artificial Intelligence) 이 핵심기술로 크게 부각되며 이는 거대한 시대의 흐름이 됐습니다.
인공지능은 단순 이머징 기술(emerging technology)을 넘어 제조, 의료, 도시, 교통, 홈, 국방, 에너지 등 거의 모든 산업과의 융합을 통해 기하급수적인 생산성의 향상을 촉발할 뿐만 아니라 각종 사회 문제 해결의 돌파구로서의 활용가치가 매우 클 것으로 기대됩니다.
특히 의료 분야와 인공지능의 만남은 의료 서비스의 혁신을 촉진함으로써 인간이 추구하는 건강하고 행복한 삶을 보다 앞당겨줄 것으로 전망됩니다

의료패러다임의 변화 : 치료 중심에서 맞춤형 의료로

최근 의료 패러다임이 치료중심에서 사전 진단, 예방, 맞춤형 의료로 변화하고 있으며 그 중심에 인공지능이 있습니다.
기존의 의료가 표준적·경험적 치료 중심의 전통적인 방식이 강조되었다면, 앞으로는 질병을 사전 예방, 진단하고 개인 맞춤형 치료를 지향하는 형태로 의료의 패러다임이 변화할 것입니다. 유전정보, 진료정보, 생활습관 정보 등의 방대한 의료 빅데이터의 출현과 이를 분석하고 활용하는 인공지능 기술이 핵심입니다. 이러한 인공지능을 활용한 의료는 예방·예측-진단-치료·처방의 의료 서비스 전 주기 과정에서 환자 개개인의 건강과 질병 상태에 따른 보다 정확하고 효율적 대응이 가능한 개인 맞춤형 의료 서비스 제공을 촉진할 것으로 기대됩니다.

인공지능 기술은 의료 분야에 새로운 변화의 혁신을 촉진하기 시작 했습니다. 우선 예방 . 예측 단계에서의 인공지능은 유전체 정보, 의료정보, 생활습관 정보 등을 분석해 향후 발생 가능한 질병을 예측함으로써 사전에 개인의 질병 발생에 대한 대응을 가능하게 합니다. 이러한 인공지능은 암, 패혈증, 심장병, 성인병 등 다양한 질병 예측에 활용됩니다.
의료기기 전문회사인 매드트로닉은 IBM의 AI기술을 활용해 환자의 식습관, 생활습관, 인슐린 사용 습관 등을 분석해 혈당 변화 추이를 예측하는 혈당 앱 ‘슈거아이큐’를 개발함으로써 당뇨환자의 혈당 관리를 체계적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있도록 했습니다. UC버클리와 인천대는 공동연구를 통해 AI와 유전자 빅데이터 분석으로 암의 위험도를 예측하는 논문을 발표했으며, 런던 암연구소와 에딘버러 대학은 AI 기술을 활용해 종양 데이터의 변화 패턴을 분석하고 진화 방향을 예측함으로써 개인별 맞춤형 치료의 가능성을 열어주었습니다.

매드트로닉이 개발한 혈당 앱 ‘슈거아이큐’

다음으로 인공지능은 질병의 진단 정확성을 높여줌에 따라 개별 환자의 질병 상태에 맞는 보다 효과적인 치료 및 처방의 교두보 역할을 합니다. 특히, 이미지, 영상 데이터 분석에 있어 딥러닝 기술의 발전은 의료 분야의 판독 즉 진단 영역의 획기적인 발전을 촉진하고 있습니다.
국내 AI 스타트업인 뷰노는 골연령 판독 AI와 치매 진단 AI를 개발했습니다. 구글과 국내 기업 루닛은 환자의 흉부 영상을 딥러닝을 통해 학습해 폐암 여부를 진단하고 있습니다. GSK는 지난 2019년 미국 캘리포니아 대학교와 유전자 편집 기술을 신약발굴에 활용하기 위한 제휴를 체결했습니다. 이 협력은 GSK가 유전정보 분석회사인 23andMe와 맺은 기존 제휴와 연계해 진행될 예정입니다.
인공지능과 머신러닝을 적용해 유전적 변이와 질병의 상관관계를 확인함으로써 가장 큰 혜택을 받을 가능성이 있는 환자군을 임상시험에 선발해 약물 개발과정을 가속화 할 예정입니다.

마지막으로 인공지능은 질병의 예측 및 진단 결과를 바탕으로 치료법 제시, 신약개발 등의 치료와 처방으로 연결됩니다. IBM ‘왓슨 포 온콜로지’는 암의 진단 수준에 따라 치료법을 상이하게 제시하며 구글은 딥러닝을 활용하여 치료를 받고 있는 환자의 치료 결과를 예측합니다. 한편 기술 구현 가능성 즉 성공 가능성이 매우 불확실한 신약개발에 들어가는 시간과 비용을 단축하기 위한 인공지능 활용이 가속화 되고 있습니다. 인실리코 메디슨은 딥러닝 기술과 빅데이터 분석을 이용하여 암, 파킨슨병, 알츠하이머 등의 치료를 위한 초기 약물후보군을 찾아내는 프로그램을 개발했습니다.