다양한 헬스케어 기술을 통한 의료 혁신이 빠르게 이뤄지고 있어 인류의 삶의 질이 급속히 개선될 전망이다. 현재 의료 산업은 인공지능, 모바일 기술, IoT, 웨어러블과 같은 새로운 기술이 유기적으로 연결되면서 급속히 발전하고 있다. 현대의료기술을 발전시키고 있는 핵심 자원은 각종 디지털 기술과 방대한 양의 데이터로, 이를 어떻게 효율적으로 융합시키느냐가 관건으로 제시되고 있다. 

글로벌 전염병의 영향으로 모든 산업 중에서 의료가 가장 많이 변화했다. 의료 서비스에 대한 높은 접근 수요와 보호된 건강 정보의 디지털화를 지원하는 데 필요한 기술과 방법이  상당한 발전을 이루었다. 의료 산업은 뛰어난 서비스 품질을 지속적으로 제공하기 위해 새로운 방식으로 진화했다.

미래를 내다볼 때, 헬스케어 기술을 이끄는 트렌드를 염두에 두는 것이 중요하다. 레거시 소프트웨어와 인프라는 현대 병원과 요양원의 성공에 매우 중요하지만, 이러한 시스템이 새로운 기술과 통합될 수 있는 방법 또는 궁극적으로 보다 안정적인 시스템으로 대체되는 방법을 고려하는 것이 중요하다. 신뢰성이나 접근성을 희생하지 않으면서 성능, 생산성, 효율성 및 보안을 개선하는 데 중점을 두어야 한다. 헬스케어 산업을 디지털 혁신으로 이끄는데 가장 중요한 기술을 살펴보겠다.

여러 산업 분야에서 AI는 특히 의료 분야에서 유용한 기술로 큰 파장을 일으켰다. 판데믹은 우리 사회에 지대한 영향을 미쳤지만 첨단 기술은 우리가 앞서 나갈 수 있도록 도왔다. 실제로 캐나다 토론토의 한 회사는 코로나19가 전 세계적으로 퍼질 것이라고 예측할 수 있었다. BlueDot이라는 응용 프로그램은 매일 65개 이상의 다른 언어로 100,000개의 미디어 소스를 스캔하여 거의 실시간으로 위험한 발병을 확인할 수 있다.

백신 개발도 머신 러닝의 발전으로 많은 진전이 이루어졌다. 기계 학습을 사용하여 단백질 조각을 식별함으로써 COVID-19 백신은 어느 때보다 훨씬 짧은 기간에 개발되었다.

AI는 군중의 온도 데이터를 분석하는 데도 도움이 되었다. 이것은 잠재적으로 증상이 있는 개인을 식별하기 위한 열 검사를 훨씬 더 실행 가능한 옵션으로 만든다. AI 기반 안면 인식의 발전으로 얼굴 마스크를 착용한 경우에도 개인을 식별할 수 있게 되었다. 또한 사용자가 특정 장소에서 마스크를 착용하고 있는지 감지할 수 있다.

AI는 전염병을 치료하고 대응하는 것 외에도 많은 응용 프로그램이 있다. AI는 정보 처리 및 의사 결정의 효율성을 높이는 데 매우 유용하다. 의료 산업에서 머신 러닝은 신약 개발과 진단 프로세스의 효율성에 매우 유용하다.

AI는 COVID-19의 영향으로 치료를 받는 사람들을 위해 CT 스캔을 분석하여 폐렴을 감지 하도록 돕고 있다. 마이크로소프트는 방사선 치료 AI 도구인 Project InnerEye를 개발했다. 이는 환자의 3D 윤곽 처리 프로세스를 가속화하여 완료 시간을 몇 시간이 아닌 몇 분으로 단축한다. 프로젝트는 깃허브(GitHub)의 오픈 소스다. Project Hanover는 펍메드(PubMed)의 생의학 연구 논문을 목록화하기 위한 또 다른 마이로소프트 AI 시스템이다. 이는 암 진단 시간을 줄이는 데 도움이 되며 각 환자에게 어떤 약물을 사용해야 하는지 결정하는 데 도움이 된다.

AI 혁신은 신체 건강에만 적용되는 것이 아니다. MIT와 하버드 대학교 연구원은 머신 러닝을 활용하여 COVID-19 전염병과 관련된 추세와 정신 건강을 추적했다. AI 모델을 사용하여 그들은 수천 개의 온라인 레딧(Reddit) 메시지를 분석하여 자살 충동과 외로움에 대한 주제가 일정 기간 동안 거의 두 배로 증가했음을 발견할 수 있었다. 이것은 더 많은 인구의 정신 건강에 대한 우리의 이해를 변화시킬 잠재력이 있다.

챗봇은 원격 의료의 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있다. UCLA의 연구원들은 챗봇 기술과 AI 시스템을 결합하여 VIR(Virtual Interventional Radiologist)을 만들었다. 이는 환자가 스스로 진단할 수 있도록 돕고 의사가 환자를 진단하는 데 도움을 주기 위한 것이다. 자연어 처리로 구동되는 챗봇은 1차 진단을 제공할 수 없지만 프로세스를 지원하는 데 사용할 수 있다. 또한 적절한 치료가 시작되기 전에 환자로부터 정보를 얻을 수 있도록 잘 갖추어져 있다.

의료 분야에서 AI의 성공을 좌우하는 가장 중요한 요소는 데이터다. 머신 러닝으로 구동되는 소프트웨어는 훈련 데이터 세트의 품질을 결코 능가하지 못한다. 모델에 제공하는 데이터의 품질과 폭이 높을수록 성능이 향상된다. AI 팀은 최고의 결과를 얻기 위해 협력할 수 있는 숙련된 소프트웨어 개발자와 데이터 과학자로 구성하는 것이 중요하다.

원격 의료는 2020년 판데믹이 시작된 이후 먼 길을 왔다. 2022년에는 의료 제공자가 인터넷을 통해 환자와 정기적으로 화상 회의를 갖고 우려 사항을 논의하고 조언을 제공한다. 이를 지원하는 인프라가 크게 향상되었다. 원격 의료는 2026년까지 1,856억 달러로 성장할 것으로 예상된다. 

그 가능성을 고려하기 전에 원격 의료의 가장 중요한 문제 중 하나는 규정 준수다. 2020년 판데믹의 절정기에 일부 제한이 완화되었지만 의료 제공자가 환자와 의사 소통하는 데 사용하는 응용 프로그램을 고려하는 것이 중요하다. 개인 건강 정보를 처리할 수 있는 보안 및 인증이 요구된다.

많은 경우에 법적 개인 정보 보호 요구 사항을 보다 구체적으로 준수할 수 있는 전용 솔루션이 필요하다. 원격 의료 전용 앱이 필요한 경우 가장 중요한 기술 중 하나가 웹 브라우저와 모바일 애플리케이션을 연결하고 오디오, 비디오 및 데이터를 전송할 수 있는 오픈 소스 API 기반 화상회의 시스템인 WebRTC다. 이것은 원격 회의에 특히 유용하다.

대부분의 클라우드 스토리지 서비스에 데이터를 저장하는 것은 상대적으로 안전하지만 보호되는 건강 정보에 대한 규정을 반드시 준수해야 하는 것은 아니다. 규정을 준수하는 클라우드 호스팅 솔루션은 EVR(전자 건강 기록)이 필요한 모든 의료 운영의 기능과 효율성을 유지하는 데 중요하다.

그러나 원격 회의 및 데이터 호스팅이 조직에 유용할 수 있는 유일한 기능은 아니다. 보안, 위치 서비스, 예약 관리, 보안 메시징, 의료 제공자 리뷰, 방문 기록 및 웨어러블 통합과 같은 기타 기능은 모두 잠재적으로 유용한 기능이다.

일부 애플리케이션은 구글 Fit 및 애플 HealthKit과 같은 소비자 기기의 피트니스 데이터를 저장해야 할 수 있다. 이러한 통합을 안전하고 효율적인 방식으로 유지할 수 있으면 환자와 간병인에게 큰 도움이 될 수 있다. 

증강 현실(AR), 가상 현실(VR) 및 혼합 현실(MR)을 포함하는 포괄적인 용어인 확장 현실(XR)은 의료 산업에서 많은 잠재력을 가지고 있다. 수술 지원에서 원격 의료 애플리케이션 지원에 이르기까지 AR 및 VR 기술은 의료 산업을 크게 개선할 수 있다.

AR과 MR은 다양한 의료 환경에서 유용하다. 이 기술의 가장 인기 있고 유용한 형태 중 하나는 외과의가 마이크로소프트 Hololens 2와 같은 MR 헤드셋을 사용하는 것이다 . 헤드셋은 수술 중에 두 손을 사용할 수 있도록 하는 동시에 외과의에게 헤드업 정보를 제공할 수 있다.

이러한 수술은 헤드업 정보를 통해 강화될 수 있을 뿐만 아니라 협업 및 원격 노력이 될 수 있으며 교육 목적을 지원할 수 있다. 헤드셋의 헤드 마운트 카메라 보기를 통해 다른 의사가 수술을 관찰하고 조언을 제공할 수 있다. 장치의 '홀로그램' 특성은 교육을 강화하는 데에도 사용할 수 있다. AR 헤드셋을 활용하여 유사한 애플리케이션이 가능하다. 향후 다양한 수술 유형으로의 활용을 확대하기 위해서는 보다 전문화된 소프트웨어 솔루션이 필요할 것이다.

AR은 헤드셋과 수술실에만 국한되지 않는다. 이 기술은 간호사가 혈액을 채취할 정맥을 찾는 데도 사용할 수 있다 .

증강 현실 개발은 AI와 특수 센서에 크게 의존하여 작동한다. 모바일 장치용으로 개발하든 다른 종류의 하드웨어용으로 개발하든 적절한 데이터 및 소프트웨어 전문 지식이 필요하다. AR 개발자는 이러한 제품을 성공적으로 만들기 위해 대상 하드웨어의 소프트웨어 프레임워크와 함께 AI를 활용하는 데 중점을 둔다.

페이스북이 메타(Meta)로 브랜드를 변경하고 소셜 가상 현실 경험에 중점을 두는 것이 정당한지 여부에 대한 큰 논쟁이 있다. 메타버스가 지나치게 과장된 경우라도 의료 환경에서 가상 현실은 가능성이 있다.

헬스케어 분야에서 현재 사용 중인 VR의 가장 유용한 애플리케이션 중 하나는 훈련이다. 의사를 위한 가상 교육 상황을 생성하면 의사가 기술을 향상하고 수술을 준비하는 데 도움이 될 수 있다. VR은 또한 치료를 위해 일부 상황에서 사용될 수 있다. 예를 들어, VR 치료를 사용하여 고소 공포증 및 PTSD(외상 후 스트레스 장애)와 같은 공포증으로 고통받는 사람들을 돕는다. 노인들의 과거 기억을 깨우고 정서적 웰빙을 개선하기 위해 VR 치료가 활용되기도 한다.

메타의 만화 스타일 회의로의 전환은 VR 치료에 유용할 수 있지만 전통적인 원격 회의를 대신하는 이것의 효과는 아직 두고 봐야 한다. 그러나 공간 오디오와 같은 이 분야의 일부 기술은 보다 몰입감 있는 디지털 경험을 제공함으로써 원격 의료 시스템의 효율성을 향상시킬 가능성이 있다.

웨어러블과 IoT 기술이 대중화되면서 의료 산업에서 웨어러블의 잠재력이 크게 성장했다. 이러한 추세는 원격 의료 및 원격 의료 기술에 적용하기 위해 많은 사람들이 의료 사물 인터넷에 마이크로 프로세싱을 도입하면서 비롯되었다.

2021년 초에 연결된 IoT 장치는 113억개였다. 글로벌 IoT 의료 장치 시장은 2021년 265억 달러에서 2026년 942억 달러에 이를 것으로 예상된다. 이러한 기술을 통해 의료 산업이 점점 더 연결됨에 따라 IoT를 무시할 수 없다. 

의료 산업에서 가장 중요한 혁신 중 하나는 웨어러블 기술의 발전이다. 원격으로 하루 종일 환자의 상태를 모니터링하거나 개인이 자신의 상태를 모니터링하는 기능은 매우 중요하다. 딜로이트(Deloitte)가 실시한 설문조사에 따르면 사용자의 39%가 스마트워치를 가지고 있는 것으로 나타났다. 소비자용 스마트워치가 더 널리 보급됨에 따라 의료 애플리케이션에 사용될 가능성에 주목해야 한다.

사람의 건강을 모니터링하는 데 유용할 수 있는 스마트워치가 제공할 수 있는 가장 기본적인 것 중 하나는 심박수다. 그러나 스마트워치가 측정할 수 있는 것은 이것만이 아니다. 이 장치는 만보계와 혈액 산소 포화도를 통해 신체 건강을 모니터링할 수도 있다. 낮은 혈중 산소 포화도는 특수 센서 없이 감지하기 어렵다. 이것은 생명을 위협하는 상태일 수 있으므로 이 센서가 있는 스마트워치는 생명을 구할 수 있다.

스마트워치는 또한 사용자의 혈액 활력을 측정하는 능력도 향상되고 있다. PPG(Photoplethysmography)는 혈액량과 구성의 변화를 측정할 수 있는 광학 기술이다. 스마트워치에 사용하기 위해 소형화했기 때문에 사용자에게 그 어느 때보다 많은 혈액 바이탈 데이터를 제공할 수 있다. 의료 제공자는 이 데이터를 사용하여 환자에게 조언하고 진단을 완료할 수 있다.

스마트워치는 의료 산업에 잠재력이 있는 유일한 웨어러블이 아니다. 바이오 패치와 스마트 보청기는 비슷한 수준의 영향을 미친다. 바이오 패치는 스마트워치를 사용하지 않고도 사람의 생체 정보를 더 잘 이해할 수 있게 해준다. AI는 또한 보청기의 소음 차단을 개선하는 데 사용될 수 있다.

의료 분야의 IoT 기술에 대한 가장 심오한 응용 프로그램 중 하나는 사물 인터넷을 신체 인터넷으로 변환하는 스마트 알약의 개념이다. 스마트 알약은 의약품 역할을 할 뿐만 아니라 의료 제공자에게 환자에 대한 귀중한 정보를 제공할 수 있는 식용 전자 제품이다. 2017년에 최초로 미국 FDA가 승인한 스마트 알약이 출시된 바 있다.

업계에서는 수많은 마이크로컨트롤러를 동시에 사용하는 경향이 있어 이러한 모든 컴퓨터가 서로 통신하도록 하는 것이 어려울 수 있다. 극복해야 할 또 다른 장애물은 거의 모든 제조업체가 자체 독점 프로토콜을 사용하여 장치가 서로 통신하도록 하는 것이다. 이는 통합을 어렵게 만들 수 있다.

많은 환경적 요인이 통신을 방해할 수 있으므로 연결성도 문제가 될 수 있다. 이를 극복하기 위해서는 로컬 마이크로컨트롤러의 버퍼링 방식이 더욱 강력해져야 한다. 보안도 항상 걱정거리이기도 하다.

효율성과 치료 품질의 범위를 넘어 개인 정보 보호와 보안은 의료 산업에서 중요한 우선 순위를 차지한다. HealthITSecurity.com에 따르면 550개 이상의 조직이 작년에 4천만 명 이상의 사람들에게 영향을 미치는 데이터 침해를 겪었다.

조직이 개인 정보 보호 규정을 준수하는지 확인하는 것은 값비싼 데이터 침해를 피하기 위한 필수적인 첫 번째 단계다. 국제적으로 환자에게 서비스를 제공하는 경우 유럽 연합의 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 규정을 고려하는 것이 좋다.

호환되는 화상 회의 소프트웨어가 이미 존재하지만 때로 더 맞춤화된 솔루션을 만들어야 하는 경우가 있다. 기존 데이터 인프라가 사용 가능한 옵션과 잘 통합되지 않는 경우 특히 그렇다. 더 중요한 것은 의료 제공자가 기존 시스템을 사용하여 타사 소프트웨어를 통해 환자와 ePHI(Electronic protected health information)를 교환하려는 경우 공급업체와 비즈니스 제휴 예외를 받아야 한다는 것이다.

타사 프로그램이 환자 데이터를 완전히 보호할 수 있다는 보장은 아직 없다. 또한 원격 의사 호출을 통해 정보를 안전하게 유지하기가 어렵다. ePHI 데이터는 구조화된 형식으로 전송되어야 하며 이러한 호출은 프로세스를 복잡하게 만들 수 있다.

2028년 까지 세계 이식 시장 규모가 265억 달러에 이를 것으로 예상됨에 따라 장기 이식은 확실히 의료 산업의 중요한 부분이다. 매튜 에브리(Matthew Everly)에 따르면 매년 미국에서 약 2,000건의 심장 이식이 이루어진다. 그러나 50,000명 이상이 심장 이식을 필요로 하는 것으로 추산된다. 

이 문제에 대한 접근 방식 중 하나는 장기 관리 기술을 개선하는 것이다. 이것은 장기가 몸 밖에 있는 동안 이를 돌보는 것을 의미한다. 트랜스메딕스(Transmedics)가 개발한장기 관리 시스템은 좋은 예다. 이 장치는 적절한 관리, 열 및 중요한 영양소 공급을 통해 몇 시간 동안 심장, 폐 또는 간을 신체 외부에 유지할 수 있다.

이 기술의 미래는 더 오랜 기간 동안 장기를 보존하기 위해 의사의 개입 없이 자동으로 조치를 취하는 AI에 의존할 수 있다.

아마도 더 중요한 것은 머신 러닝이 보존 중인 장기가 이식에 적합한지 여부를 더 잘 결정할 수 있다는 것이다. 이것이 빨리 결정될수록 더 빨리 생명을 구할 수 있다.

장기를 신체 외부에서 유지하는 것 외에도 다른 옵션도 탐색해야 한다. 공상 과학 소설처럼 들릴지 모르지만  3D 인쇄 장기는 개발 중이지만 이미 임상 테스트에 들어간 매우 실제적인 기술이다. 귀, 각막, 뼈 및 피부는 모두 3D 바이오프린팅을 위한 임상 테스트 가능한 신체 기관이다.

프로세스는 기존의 3D 프린팅과 크게 다르지 않다. 먼저 조직의 디지털 모델을 만들어야 한다. 프린팅 공정에 사용되는 재료는 말 그대로 바이오잉크(bioink)라고 불리는 살아있는 세포이기 때문에 해상도와 매트릭스 구조에 세심한 주의가 필요하다 . 그런 다음 자극으로 기관의 기능을 테스트해야 한다.

장기의 거부반응을 예방할 수 있는 방법 중 하나는 이식이 필요한 환자의 세포를 사용하는 것이다. 이 세포는 배양에서 성장한 다음 인쇄에 필요한 바이오 잉크로 배양될 수 있다.

바이오프린팅은 과거에도 이루어 졌지만 아직 주류를 이루지는 못했다. 장기 및 수용자 환자 특성의 AI 분석을 통해 장기가 새로운 숙주와 호환되도록 더 잘 설계될 수 있다.

의료 기술은 모든 영역에서 계속 향상될 것이다. 업계 전반에 걸쳐 보안이 향상되지만 위협은 항상 진화하며 대응보다는 예방을 통해 처리해야 한다. AI, 머신 러닝 및 XR과 같은 혁신적이고 진화하는 기술로 인해 치료의 품질과 효율성이 계속 향상될 것이다.