NHS, 당뇨병 위험을 10년 전에 발견할 수 있는 AI 기술 시험 진행

런던의 두 개 NHS 병원 트러스트가 인공지능(AI)을 활용하여 증상이 나타나기 10년 전에 당뇨병 2형의 위험을 파악하는 선구적인 방식을 도입하고 있다는 소식이 처음으로 BBC에서 보도되었습니다.

임페리얼 칼리지와 첼시와 웨스트민스터 NHS 재단은 심장질환의 미묘하고 초기 경고 신호를 분석하는 데 설계된 AI 시스템인 Aire-DM의 훈련을 시작했습니다. 전심도(ECGs)를 분석하는 것입니다.

이 기술은 의사들이 도움 없이는 감지하기 어려운 심전도(ECG) 심장 파형의 미묘한 변화를 감지하는 데 초점을 맞추고 있습니다. “ECG의 이 부분이나 저 부분이라고 단순히 말하는 것이 아닙니다,”라고 BBC에게 밝힌 주 연구자인 Fu Siong Ng 박사는 설명했습니다. “묘한 것들의 조합을 보는 것입니다.”

BBC는 예비 실험 결과가 Aire-DM이 당뇨병 위험을 약 70%의 정확도로 예측할 수 있음을 제안하고 있다고 보도했습니다. 연령, 성별, 혈압, 체중과 같은 다른 환자 데이터와 결합하면 시스템의 정확도는 향상됩니다. 2025년에 예정된 임상 시험은 그 효과를 더 평가하는 것을 목표로 하고 있습니다.

ECG는 심장의 전기 활동을 기록하여 맥박과 리듬과 같은 문제를 확인합니다. Aire-DM은 이 데이터를 활용하여 초기 당뇨병 탐지에 혁명을 일으킬 수 있는 통찰력을 제공합니다.

BBC에 따르면, 두 기관에서 최대 1,000명의 환자들이 이 실험에 참여할 것이며, 연구자들은 이를 통해 NHS의 보다 넓은 범위로의 적용을 가능하게 할 것을 희망하고 있습니다. 그러나 전문가들은 건강 서비스 전반에 걸친 이러한 구현이 최소한 5년은 걸릴 수 있다고 경고하고 있습니다.

이 프로젝트를 지원하는 영국 심장 재단은 이 프로젝트가 생명을 구하는 데 중요한 잠재력을 가지고 있다고 강조하고 있습니다.

“이 흥미로운 연구에서는 강력한 인공지능이 ECG를 분석하여, 일반적으로 수집된 건강 데이터에서는 보통 관찰할 수 없는 것들을 AI가 어떻게 발견할 수 있는지를 보여줍니다.”라고 영국 심장 재단의 최고 과학 및 의료 책임자인 브라이언 윌리엄스 교수가 BBC에 전했습니다.

“이런 통찰력은 2형 당뇨병 발병 위험을 예측하는 데 있어서, 그 병이 시작되기 수년 전부터 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다.”라고 그는 덧붙였습니다.

영국 당뇨병 협회의 Faye Riley 박사는 조기 개입의 중요성을 강조했습니다. “AI가 지원하는 스크리닝 방법은 2형 당뇨병을 발병할 확률이 높은 사람들을 수년 전부터 발견하는 새로운 유망한 방법을 제공합니다. 이를 통해 그들이 적절한 지원을 받을 수 있게 하고, 심장 부전이나 시력 상실과 같은 심각한 합병증을 예방할 수 있습니다.”라고 그녀는 BBC에 말했습니다.

이번 프로젝트는 AI를 헬스케어에 통합하는 증가 추세를 반영하고 있습니다. 당뇨병 예측을 넘어, NHS는 이미 AI를 활용하여 골절 탐지와 폐암 진단에 적용하고 있습니다.

또한 이번 달 초, NHS는 AI와 High Intensity Use (HIU) 서비스를 활용하여 응급실을 자주 이용하는 환자들을 파악하고 맞춤형 치료를 제공한다고 발표했습니다. 이 프로젝트는 빈곤과 사회적 고립과 같은 근본적인 문제를 해결하고, 일부 지역에서는 응급실 방문률을 절반 이상 줄이는 방안을 제시합니다.

AI는 위험군 환자를 예측하여 예방적 지원을 제공하고 NHS의 부담을 완화합니다. 전반적으로, NHS는 주장합니다 AI가 반복적인 작업을 자동화하고, 더 빠르고 정확한 진단을 가능하게 하며, 오류를 줄이고 비용을 낮춤으로써 의료 서비스를 혁신하고 있다고 말합니다.

AI는 환자에게 건강 정보에 대한 직접적인 접근을 제공함으로써 치료의 민주화를 촉진합니다. 그러나, 데이터 프라이버시, 표준의 부재, 책임과 투명성과 같은 윤리적 고려사항을 포함한 여러 도전이 계속되고 있습니다.

그러나 NHS는 AI 시스템이 항상 임상 현실을 반영하지 않을 수 있는 훈련 데이터에 의존한다고 지적하며, 이는 현실적인 기대를 필요로 합니다. 의료진은 AI를 언제 어떻게 사용할지, 결과를 해석하고 효과적으로 의사소통하는 방법을 배워 적응해야 합니다.

이러한 변화는 AI의 이점을 극대화하면서 복잡성을 탐색하고, 공정하고 신뢰할 수 있는 의료 서비스 제공을 보장하기 위해 업데이트된 훈련을 요구합니다.