연구와 시장 전망, 헬스케어에서 생성형 AI 활용 확대 가리켜

생성형 AI는 기존 컴퓨터과학 팀보다 방대한 의료 데이터세트를 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있었으며, 전 세계 헬스케어 생성형 AI 시장은 2024년 29억2000만 달러에 도달했고 2033년에는 306억8000만 달러에 이를 것으로 예상된다. 이는 **2025-2033년 예측 기간 동안 연평균성장률(CAGR) 35.1%**로 성장하는 수준이다. 연구진은 생성형 AI가 복잡한 의료 데이터세트를 인간 전문가만큼 잘 처리할 수 있는지 시험했으며, 시장 성장은 임상 의사결정, 신약 발굴, 의료영상, 환자 참여를 강화하기 위한 첨단 AI 기술 도입 확대에 힘입고 있다.

보건 연구에서 인공지능의 초기 실제 환경 시험에서 UC San Francisco와 Wayne State University의 과학자들은 생성형 AI가 기존 컴퓨터과학 팀보다 방대한 의료 데이터세트를 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있었고, 일부 경우에는 더 우수한 결과까지 낼 수 있음을 발견했다. 성능을 직접 비교하기 위해 연구진은 서로 다른 그룹에 동일한 과제를 부여했다. 일부 팀은 전적으로 인간의 전문성에 의존했고, 다른 팀은 AI 도구와 함께 일하는 과학자들을 활용했다. 과제는 1000명 이상의 임신부 데이터를 이용해 조산을 예측하는 것이었다.

이 시스템은 정상적으로 작동하는 컴퓨터 코드를 수분 만에 생성했는데, 이는 보통 숙련된 프로그래머에게 몇 시간 또는 심지어 며칠이 걸리는 작업이다. 8개의 AI 챗봇 가운데 사용 가능한 코드를 만든 것은 4개뿐이었다. 이러한 속도 덕분에 주니어 연구자들은 수개월 안에 실험을 완료하고, 결과를 검증하며, 학술지에 결과를 제출할 수 있었다. 이 연구는 2월 17일 Cell Reports Medicine에 게재됐다.

연구진은 9개의 개별 연구 전반에 걸쳐 결과를 추적한 약 1200명의 임신부로부터 마이크로바이옴 데이터를 수집했다. 전 세계 100개가 넘는 팀이 DREAM이라는 글로벌 크라우드소싱 대회에 참여해 조산과 연관된 패턴을 탐지하도록 설계된 머신러닝 모델을 개발했다. 대부분의 그룹은 3개월의 대회 기간 안에 작업을 마쳤지만, 연구 결과를 통합하고 발표하는 데에는 거의 2년이 걸렸다.

AI 시스템은 질 마이크로바이옴 데이터를 분석해 조산의 징후를 식별했고, 혈액 또는 태반 샘플을 조사해 임신 단계를 추정했다. 생성형 AI는 합성 의료 데이터, 개인맞춤형 치료 계획, 자동화된 임상 문서화, 예측 분석의 생성을 가능하게 하며, 헬스케어 시스템 전반의 효율성과 정확성을 향상시킨다.

성장은 또한 의료 제공자, 제약사, 기술 기업의 투자 증가와 함께 머신러닝, 자연어 처리, 클라우드 기반 헬스케어 플랫폼의 발전에 의해 뒷받침되고 있다. 정밀의료, 운영 효율성, 비용 절감에 대한 관심 확대도 전 세계 성장에 추가로 불을 지피고 있다. 시장의 주요 글로벌 기업으로는 IBM, Google LLC, Microsoft, OpenAI, NVIDIA Corporation, Oracle, Johnson & Johnson Services, Inc., NioyaTech, Saxon이 포함된다.

이 시장에서는 임상 문서화와 행정 업무 자동화를 위한 생성형 AI 도입이 강하게 나타나고 있다. Microsoft는 Nuance를 통해 생성형 AI 헬스케어 솔루션을 확장하며 고도화된 임상 문서화와 앰비언트 AI 도구를 도입했다. Google Cloud는 헬스케어 데이터 분석, 의료영상 인사이트, 임상 워크플로 최적화를 위한 생성형 AI 도구를 선보였다. Tempus AI는 유전체 데이터 분석과 개인맞춤형 치료 권고를 포함해 정밀의료를 위한 생성형 AI 연구를 진전시켰다.