"AI가 바꾸는 헬스케어, 규제와 기술적 진보의 필요성"

(전국= KTN) 김도형 기자= 한국바이오협회 바이오경제연구센터가 최근 정기 발간한 브리프에서 생성형 AI(Generative AI)와 헬스케어 산업의 융합이 미치는 영향에 대한 분석을 제시했다. 이번 브리프는 ChatGPT 등 생성형 AI의 도입이 헬스케어 분야에서 어떻게 활용되고 있는지와 이에 따른 과제에 집중한다.

텍스트와 이미지 생성을 통해 다양한 콘텐츠 제작이 가능해진 생성형 AI는 헬스케어 산업에서도 빠르게 영향력을 확대하고 있다. 생성형 AI의 기술 발전과 더불어 신약 개발, 의료 진단, 임상 문서화, 환자 교육 등 다양한 분야에서 새로운 방식의 지원과 혁신을 가능하게 하고 있다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 대규모 언어 모델(LLM), 멀티모달 모델(LMM) 등 첨단 AI 기술이 헬스케어 데이터의 다양한 형태(텍스트, 이미지, 비디오)로 확장되며 활용 사례가 증가하는 추세다.

헬스케어 산업의 복잡한 특성은 AI 기술의 정확성 확보와 신뢰성 제고를 위한 과제를 동반한다. 이를 해결하기 위해 복잡한 프롬프트와 파인튜닝 기술, 환각현상 완화를 위한 검색증강생성(RAG) 기술이 지속적으로 연구되고 있다. 헬스케어에 특화된 생성형 AI 모델의 필요성 역시 강조되며, 헬스케어에 적합한 AI 솔루션 개발이 주요 과제로 떠오르고 있다.

마이크로소프트, 엔비디아와 같은 글로벌 테크 기업들은 헬스케어 분야에 생성형 AI를 적용하기 위해 적극적인 파트너십을 체결하고 있으며, 국내 기업들도 이 기술을 헬스케어 서비스에 접목하는 움직임을 보이고 있다. 그러나 신약 개발과 같은 고난이도 영역에 AI 기술이 도입되면서 이에 대한 안전성 확보와 규제 필요성이 대두되고 있다.

EU가 발 빠르게 AI 규제법을 제정함에 따라 미국 등 주요국도 이에 동참하고 있다. 생성형 AI가 부정확한 진단과 치료 등 잠재적 위험성을 내포하고 있는 만큼, 한국 역시 국가 차원의 엄격한 규제와 철저한 검증 시스템이 필수적이라는 요구가 높아지고 있다. 특히 타깃 시장의 지침과 규제를 모니터링하여 국내 기업의 AI 제품 및 서비스 개발에 필요한 지원이 강화될 필요가 있다.

생성형 AI와 헬스케어의 융합은 분명 새로운 기회를 열어가고 있지만, 이를 성공적으로 안착시키기 위해서는 기술적, 규제적 장치가 뒷받침되어야 한다는 지적이 나오고 있다.

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