[논문 리뷰] Artificial intelligence in medicine and healthcare: a review and classification of current and near-future applications and their ethical and social Impact

Emilio Gómez-González, Emilia Gómez외 8명|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 22.

Artificial Intelligence in Healthcare and Education인용 수 19

한 줄 요약

이 논문은 의료 및 헬스케어 분야에서 현재 및 근래의 인공지능 응용을 검토하며, 윤리적 및 사회적 영향, 이점, 위험 요소에 따라 분류한다. '확장된 개인화 의료'라는 프레임워크를 제안하고, 인공지능 기반 바이오해킹과 디지털 헬스 스캠 등의 심각한 윤리적 과제를 규명하며, 신뢰성, 형평성, 안전성을 확보하기 위해 의료 분야의 인공지능 규제에 대한 공적이고 다학제적 논의의 필요성을 제기한다.

ABSTRACT

This paper provides an overview of the current and near-future applications of Artificial Intelligence (AI) in Medicine and Health Care and presents a classification according to their ethical and societal aspects, potential benefits and pitfalls, and issues that can be considered controversial and are not deeply discussed in the literature. This work is based on an analysis of the state of the art of research and technology, including existing software, personal monitoring devices, genetic tests and editing tools, personalized digital models, online platforms, augmented reality devices, and surgical and companion robotics. Motivated by our review, we present and describe the notion of 'extended personalized medicine', we then review existing applications of AI in medicine and healthcare and explore the public perception of medical AI systems, and how they show, simultaneously, extraordinary opportunities and drawbacks that even question fundamental medical concepts. Many of these topics coincide with urgent priorities recently defined by the World Health Organization for the coming decade. In addition, we study the transformations of the roles of doctors and patients in an age of ubiquitous information, identify the risk of a division of Medicine into 'fake-based', 'patient-generated', and 'scientifically tailored', and draw the attention of some aspects that need further thorough analysis and public debate.

연구 동기 및 목표

• 의료 및 헬스케어 분야의 기존 및 신규 인공지능 응용을 윤리적 및 사회적 영향에 따라 검토하고 분류하는 것.
• 인공지능, 게놈학, 디지털 헬스 기술을 통합하는 새로운 범주인 '확장된 개인화 의료' 개념을 탐구하는 것.
• 의료 분야의 인공지능과 관련된 논의가 부족한 윤리적 및 사회적 위험 요소, 특히 바이오해킹, 디지털 헬스 스캠, 환자-의사 신뢰의 위협을 규명하는 것.
• 특히 기술 활용 및 신뢰 확보에 중점을 두고 향후 10년간의 세계 보건에 대한 WHO의 긴급 우선순위와 연구 결과를 일치시키는 것.
• 고위험 인공지능 응용을 관리하기 위해 핵 기술 규제 모델을 기반으로 한 투명하고 정보 기반의 공적 논의 및 규제 프레임워크를 제안하는 것.

제안 방법

• 2016~2019년 기간 동안의 과학 논문, 기술 보고서, 신뢰할 수 있는 출처의 미디어를 포함한 총 588건의 문헌을 종합적으로 검토한 바탕으로 수행된 문헌 리뷰.
• 의료 영상, 게놈학, 웨어러블 센서, 수술용 로봇, 증강현실, 디지털 헬스 플랫폼, 유전자 편집 도구 등 다양한 인공지능 응용을 분석.
• 윤리적 및 사회적 영향에 따라 인공지능 응용을 '과학적으로 맞춤형', '가짜 기반', '환자 생성' 의료로 분류.
• 기존 연구 및 미디어 보도를 통합하여 공중이 의료 분야의 인공지능에 대해 어떻게 인식하고 있는지 평가.
• 고위험 인공지능 도구에 대한 접근을 제한하기 위해 핵 기술 규제 모델을 기반으로 한 규제 프레임워크를 제안.
• 특히 기술, 신뢰, 형평성, 전염병 대응 준비도에 중점을 두고 WHO의 13개 긴급 우선순위에서의 통찰을 통합.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 의료 및 헬스케어 분야의 현재 및 신규 인공지능 응용은 윤리적 및 사회적 영향에 따라 어떻게 분류되는가?
• RQ2 의료 분야의 인공지능이 개인화 의료와 환자 자율성과 관련하여 주는 주요 이점과 위험 요소는 무엇인가?
• RQ3 인공지능 기반 도구는 의사-환자 관계와 의료 전문성의 핵심 개념을 어떻게 도전하는가?
• RQ4 유전자 편집과 결합될 경우, 게놈학, 바이오해킹, 생물학적 테러주의 윤리적 및 사회적 영향은 무엇인가?
• RQ5 의료 분야의 인공지능 신뢰를 유지하면서도 '디지털 헬스 스캠'이나 '가짜 의학'에 의한 악용을 방지하기 위한 방법은 무엇인가?

주요 결과

• 의료 분야의 인공지능 응용은 영상의학, 수술, 내과, 전염병학 등 모든 임상 및 조직 영역에서 급속도로 확산되고 있다.
• AI, 게놈학, 디지털 페노타이핑, 실시간 모니터링을 통합하는 통합 프레임워크로 '확장된 개인화 의료' 개념이 등장하고 있다.
• 중요한 위험 요소로는 검증되지 않은 인공지능 도구가 환자를 오도하고 임상적 신뢰를 약화시킬 수 있는 '가짜 기반' 및 '환자 생성' 의료의 확산이 있다.
• 특히 유전자 편집과 융합된 인공지능 기반 도구는 저감도 탐지 및 암시장에서의 은밀한 배포 가능성이 있어 바이오해킹과 생물학적 테러의 실질적 위협을 가진다.
• 의료 분야의 인공지능에 대한 공중 인식은 아직 부족한 연구 대상이며, 오해를 방지하기 위해 투명하고 접근 가능하며 신뢰할 수 있는 정보 제공이 절실한 필요성이 있다.
• 본 연구는 WHO의 13개 긴급 우선순위 중 6개와 일치하며, 특히 신기술 활용, 형평성 확보, 위험한 의료 혁신으로부터 인구 보호에 중점을 두고 있다.