일본산업뉴스요약

AI가 지탱하는 ‘의료의 질’
심각한 전문의 부족에 대응

인공지능(AI)의 활용이 여러 영역에서 추진되고 있다. 의료에서는 검사영상 및 데이터 등을 유효 활용해 AI를 개발하는 움직임이 활발하다. 저출산 고령화로 의료 수요가 커지고 있는 가운데 의사 부족이 문제가 되고 있다. 나아가 개별 의료 등으로 고도화되고 있어 한 명의 의사에게 요구되는 업무량이 증가하고 있다. 의료의 질 향상과 효율화를 위해서는 의료 데이터를 유효 활용해 AI를 이용한 서포트를 도입해 나가는 것이 필수적이다.

암은 일본인의 사망 원인 1위로 매년 새롭게 100만 명이 암에 걸린다고 여겨지고 있다. 2명에 1명이 암에 걸리고 3명에 1명이 암으로 사망한다고 한다. 고령화 사회가 진행되어 암 환자는 증가 추세에 있지만 암의 진단을 실시하는 의사의 부족이 문제가 되고 있다. 전국의 병리 전문의 수는 약 2,200명 정도이지만 모든 인구에 대한 병리 전문의의 비율은 0.0016%로 미국의 3분의 1에서 4분의 1 정도다.

2018년도 조사에 따르면 후쿠시마현은 10만 명 당 병리 전문의 수가 전국에서 밑에서 두 번째로 심각한 상황이다. 이러한 배경에서 후쿠시마현립 의과대학은 현 내 6개의 의료기관과 병리정보회선을 연결해 각 의료기관의 병리 전문의가 서로 진단을 지원할 수 있는 네트워크 ‘후쿠시마현 원격 병리 진단 네트워크’를 구축했다. 병리의가 없는 병원에서도 병리 진단 및 수술 중 신속 진단을 원격으로 실시할 수 있다.

현재 이 후쿠시마현 원격 병리 진단 네트워크를 활용해 병리 진단 AI의 실증 실험을 추진하고 있다. 일본 병리학회가 가진 내시경 등의 영상을 토대로 개발된 AI의 정확도를 실증하고 있다. 현 내의 연계하는 의료기관으로부터 보내진 영상에 대한 AI의 판정 결과를 후쿠시마현립 의과대학의 병리전문의가 평가해 진단과 관련된 영상이 병리학회에 보내진다. 이로 인해 AI 진단 시스템의 정확도가 향상된다.

이러한 AI의 보급은 특히 병리의가 적은 병원에서 힘을 발휘한다고 한다. 후쿠시마현립 의과대학 의학부의 하시모토(橋本) 교수는 “여러 명의 병리의가 있는 경우 진단을 망설이면 다른 병리의가 확인하지만 병리의가 한 명 밖에 없는 병원에서는 그것이 불가능하다. AI가 있어서 진단의 확인이 가능하다.”고 말한다. 한편으로 안전한 네트워크 구축 및 병리영상의 전자화 등은 비용이 소요된다. 전국 전개를 위해서는 비용 측면에서 개선이 필요하다.

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