업계 통찰력 : 질병 예방에서 AI의 새로운 역할

인공 지능 (AI)은 건강 관리 산업에서 크게 발전하고 있습니다. 질병을 예방하기 위해 의료 전문가는 이제 의료 센서와 유전체학, 게놈의 기능, 구조 및 매핑을 다루는 분자 생물학 분야의 데이터를 활용할 수 있습니다. 이는 예측 분석이 오늘날 BI (비즈니스 인텔리전스) 도구에서 새로운 트렌드와 기회를 식별하는 데 사용되는 것과 같이 빅 데이터가 질병 위험이있는 환자를 식별하는 데 도움이되는 "예측 의학"이라는 트렌드의 일부입니다.

Scripps Research Translational Institute는 게놈 데이터를 사용하여 개인의 건강 구성을 더 잘 이해합니다. Scripps는 Nvidia와 협력하여 유전체학 및 스마트 워치, 혈압 커프 및 포도당 모니터의 디지털 센서에서 통찰력을 얻을 수있는 AI 및 딥 러닝 사례를 개발하고 있습니다. 데이터 과학자들은 새로운 Apple Watch Series 4에서 나오는 의료 데이터에 딥 러닝을 적용 할 수도 있습니다. Nvidia와 Scripps는 두 회사 시설 모두에서 새로운 우수 센터의 일부로이 연구를 수행 할 것입니다.

AI와 빅 데이터가 의료 센서에서 통찰력을 얻는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 자세히 알아보기 위해 PCMag는 주요 디지털 건강 전문가이자 심장 전문의 인 Dr. Eric Topol과 이야기했습니다. 그는 또한 Scripps Research Translational Institute의 디렉터이자 설립자입니다.

PCMag (PCM): Scripps는 Nvidia와 어떻게 함께 되었습니까?

에릭 토폴 (ET): 나는 그것을 시작했다. 나는이 주제에 관한 책이 곧 나오기 때문에 딥 러닝과 AI의 전 분야에 대한 그들의 기여에 대해 많은 것을 읽었습니다. 나는 많은 연구를 해왔고, 그들은 무인 자동차, 암호 해독, 비디오 게임 및 건강 관리를 포함하여 AI 하드웨어 및 지역 분야의 많은 혁신에서 업계의 선두 주자라는 것을 깨달았습니다. 그래서 우리는 함께 일할 수있는 방법에 대해 이야기하기 시작했습니다.

PCM: Nvidia와 협력 할 새로운 우수성 센터의 목표는 무엇입니까?

ET: 가장 중요한 목표는 인간의 건강을 증진시키는 것입니다. 센서 데이터와 전체 게놈 시퀀스를 분석 할뿐만 아니라 모든 데이터를 한 사람 씩 모으려면 딥 러닝, AI 및 모든 하위 유형을 적용 할 수 있어야합니다. 이 데이터에는 착용중인 센서와 생물학적 층의 데이터가 포함됩니다. 그것은 DNA, 단백질, 장내 미생물, 대사 물 등뿐만 아니라 모든 이전 약물과 환경입니다.

모든 데이터를한데 모으고 실시간으로 개인의 가치를 추출하지 못했습니다. 그것은 광범위한 목표이지만, 거기에 도달하기 위해 우리는 센서 데이터를 처리 할 수있는 능력을 갖추어야하는데 이는 매우 풍부하고 밀도가 높습니다. 일반적으로 센서는 지속적으로 데이터를 전송하며 시간이 지남에 따라 이미지 및 전체 게놈 시퀀스를 포함하여 다른 것보다 많은 데이터를 생성합니다.

• 비즈니스에서 인공 지능을 채택하는 10 단계 비즈니스에서 인공 지능을 채택하는 10 단계
• 이 응용 프로그램은 개발 도상국의 의사에게 AI의 힘을 가져옵니다이 응용 프로그램은 개발 도상국의 의사에게 AI의 힘을 가져옵니다
• 헬스 케어를 건강 관리로 바꾸는 '바디 컴퓨팅'헬스 케어를 건강 관리로 바꾸는 '바디 컴퓨팅'

PCM: 데이터는 어떻게 개인의 가치를 추출합니까?

ET: 언젠가 가상 의료 코치가있을 것입니다. 오늘처럼 안내 나 답변을 제공하는 스마트 스피커가 있거나 Google 디지털 어시스턴트가 일정에 대해 알려주거나 공항에 일찍 출발해야하는지 여부를 알려줍니다. 글쎄, 그것은 오늘에는 좋지만, 앞으로 건강 관리를 위해 많은 것을 할 수 있습니다. 당뇨병과 고혈압과 같은 것으로 시작하지만 결국 많은 사람들을위한 예방 전략이 될 것입니다. 아직 그것을 조립 한 사람은 없지만 여기에 도달하기위한 초기 단계입니다.

PCM: AI가 실제로 질병 예측 및 예방에 혁명을 일으키도록 어떻게 도울 것입니까?

ET: 달성 할 수있는 많은 방법이 있습니다. 예를 들어, 오늘날 당뇨병 환자의 경우 존재하는 유일한 알고리즘은 포도당이 올라가거나 내려가는 것입니다. 그것은 멍청한 알고리즘입니다. 우리가 아는 것은 포도당 조절과 상태가 사람이 먹는 것뿐만 아니라 수면, 활동, 장내 미생물 및 기타 요인의 영향을 받는다는 것입니다. 따라서 우리가 할 수있는 것은 모든 데이터를 가져 와서 더 나은 포도당 조절을 달성하고 안구 질환, 신장 질환 및 혈관 질환과 같은 상태의 합병증을 예방하기 위해 개인에게 돌려주는 알고리즘을 개발하는 것입니다. 알고리즘은 발작, 천식 및 심장 마비를 예방하는 데 도움이되는 중요한 데이터를 제공 할 수도 있습니다. 위험에 처한 사람들을 알게되면 개인을위한 모든 데이터를 고려하여 필요한 피드백을 줄 수있는 스마트 알고리즘이 있습니다.

PCM: 오늘날 AI와 질병 예측 예방에 실질적인 진전이 있습니까? 아니면 미래에 보게 될 것입니까?

ET: 글쎄요. 실제로 이륙하기 시작했습니다. 약 5 가지의 전향 적 연구가 발표되었습니다. 그래서 그들은이 알고리즘을 클리닉에서 테스트하고 있습니다. 우리는 이미 작년에 미국 식품의 약국 (FDA)이 승인 한 15 개의 AI 알고리즘을 보았습니다. 아직 AI 개발 초기 단계이지만 지금은 시작되고 있습니다. 1 년 전에는 그렇지 않았지만, 올해 후반에 우리는 이것이 현실화되고 있다는 증거가 가속화되고 있습니다.

PCM: AI가 Apple Watch와 같은 제품의 디지털 센서를 사용합니까?

ET: 그렇습니다. 그리고 9 월에 대한 소식은 AliveCor라는 신생 기업의 발표로 이어졌습니다. AliveCor는 이미 딥 러닝 알고리즘으로 1 년 전에 FDA 허가를 받았습니다. 따라서 사람들은 휴식과 신체 활동으로 심박수를 모니터링 할 수 있으며, 휴식 중일 때와 심박수가되었을 때 추적이되지 않을 때 경고를받을 수 있습니다. 그들은 시계를 통해 심전도를 찍으라는 지시를 받고 알고리즘에 의해 읽혀지고 심방 세동을 진단 할 수 있습니다. 이제 1 년이 지났으며, 애플에서도 제공되고 있습니다. 이제 AI를 통해 여러 소비자 심장 리듬을 감지했습니다. 그것은 실제 이야기입니다. 우리는 아직 날개에있는 딥 러닝 알고리즘에 대해서는 이야기하지 않습니다. 그들은 지금 진짜입니다.

심방 세동으로 "모든 사람이 Apple Watch가 필요합니까?" 아니요, 그러나 심방 세동 치료를 받았거나 위험에 처한 사람들에게는 뇌졸중의 위험을 증가시키는 중요한 상태입니다. 뇌졸중을 예방하기 위해 혈액 희석제를 사용해야하는 사람들도 있습니다. 따라서 심방 세동이 있고 심장 구조적 이상이 있다면 사소한 문제가 아닙니다.

PCM: 23andMe와 같은 회사는 200 달러 미만의 유전자 검사를 제공하지만 전체 게놈을 시퀀싱하는 것은 여전히 ​​엄청난 가격표를 가져옵니다. AI가 게놈 시퀀싱을보다 저렴하게 만들 수 있습니까?

ET: 가능합니다. 이를 수행하는 방법 중 하나는 데이터를 훨씬 더 효율적으로 처리하는 것이므로 깊이있게 또는 많은 사람들을 위해 데이터를 시퀀싱 할 필요가 없습니다. 오늘날에도 개별 게놈 전체를 시퀀싱하는 것은 약 천 달러입니다. 따라서 많은 사람들, 수백만 또는 수십억의 사람들에게 그렇게하려면 여전히 큰 비용입니다. AI가 게놈 시퀀싱을 변경하고 확장 할 수있는 방법은 많이 있으며 DNA만이 아닙니다. RNA, 단백질, 대사 산물, 마이크로 바이 옴, AI가 모든 빅 데이터이기 때문에 AI가 접근 할 수있는 모든 생물학적 층입니다. "big data"라고 표시되어 있으면 기본적으로 AI가 깜박입니다.

PCM: 귀하가 National Institute of Health의 "All of Us Research Program"에 참여하고있는 것으로 보입니다. 무엇을 수반합니까?

ET: 수십 년, 아마도 수십 년 동안 자신, 게놈, 마이크로 바이 옴 및 다양한 센서에 대해 배우는 백만 명의 미국인. 그들은 건강을 증진시킬뿐만 아니라 차세대 사람들의 건강을 증진시키는 데 도움이되도록 그 데이터를 공유 할 것입니다. 각각의 인간을 이해하는 이러한 모든 능력은 새로운 것이기 때문에, 우리는 사람들이 자신의 건강을 유지하도록 돕기 위해이 도구를 사용하는 방법을 이해하기 시작했습니다. 우리는 사람들이 자신의 데이터를 이해할 수 있도록 허용합니다.이 데이터는 의사와 협력하여 인류 건강의 미래에 시민 과학자와 개척자가 될 수 있도록 도와줍니다.

PCM: 연속 심장 센서로 무엇을하고 있습니까? 어떻게 작동합니까?

ET: 반창고와 같이 착용 할 수있는 패치가 있습니다. 우리는 11 일 또는 12 일 동안 15, 000 명의 지속적인 심장 박동을 받고 있습니다. 엄청난 양의 데이터입니다. 심장 리듬 장애가 발생하기 전에 부정맥, 심장 리듬 장애를 예측할 수 있고 신호를 알고이를 방지 할 수 있도록하는 것입니다. 사람들은 AI를 사용하여 심장 리듬을 진단했지만 심장 부정맥을 예방하기 위해 AI를 사용하려고합니다. 다음 단계입니다.

PCM: 전체 유전자 시퀀싱은 어떻게 작동하며 노인 인구에서 어떻게 사용합니까?

ET: 우리는 사람들의 표본이 매우 많으며 평균 연령은 89 세입니다. 그들은 결코 아프지 않았으며 그 이유를 알고 싶습니다. 우리는 통제와 비교할 때 이러한 게놈으로부터의 딥 러닝이 방대한 양의 데이터를 통해 우리에게 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다. 이는 극도의 건강 범위와는 다른 "조용한"사람들의 게놈 변형을 이해하는 것입니다. 이 사람들을 모두 모아 순서대로 만드는 데 거의 10 년이 걸렸습니다.

PCM: AI가 우리를 더 건강하게 유지시켜 줄까요?

ET: 우리는보아야 할 것입니다. 한 가지는 약속이고 다른 것은 약속을 이행하는 것입니다. 시간이 말해 줄 것이다. 하지만 오늘이 약속이 많은 것을 본 적이 있는지 모르겠습니다. 그러나 모든 것이 검증되기까지는 시간이 걸릴 것입니다.