[CES2025]Foundation Model War shape the future of healthcare AI(기반 모델 전쟁, 의료 AI의 미래를 결정)

글로벌 의료 기술 크로스보더 네트워크인 메디온테크는 CES 2025에서 공개된 최신 의료 AI 기술 동향에 대한 심도 있는 디브리핑 세션을 개최했다. 이 행사에서는 캐나다의 저명한 AI 전문가인 산 리가 의료 분야의 AI 혁신에 대한 포괄적인 분석을 제공했다.

2025년 의료 AI의 주요 트렌드

리 전문가는 의료 AI 기술의 여러 핵심 트렌드를 강조했다.

다중 모달 AI 센서: 이 첨단 센서들은 지속적인 모니터링과 IoT 통합을 통해 포괄적인 데이터 수집을 가능하게 하여, 다양한 의료 분야에서 환자 모니터링과 진단을 크게 개선한다.

의료 영상에서의 컴퓨터 비전: AI 기반 컴퓨터 비전 기술이 방사선학과 병리학 분야를 혁신하고 있으며, 초음파, X-레이, CT, MRI 스캔 분석을 향상시키고 세포 계수 및 바이오마커 검출을 개선하고 있다.

시계열 데이터 분석: AI는 활력 징후, ECG, EEG와 같은 시계열 데이터 분석에 탁월한 성능을 보이며, 이는 중환자실 환자 모니터링, 만성 질환 추적, 치료 반응 모니터링에 중요하게 활용된다.

기반 모델: 의료 분야에서 "기반 모델 전쟁"이 진행 중이며, 트랜스포머 기반 모델이 다양한 응용 분야에 적용되고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 기반 의료 정보 처리에, 시계열 모델은 시간에 따른 의료 데이터 분석에 활용되고 있다.

신약 발견에서의 AI: AI는 신약 발견 분야에서 상당한 진전을 이루고 있으며, 방대한 의학 문헌 및 임상 시험 데이터베이스에 접근하고 분석하며, 복잡한 생물학적 주제를 평가하고, 약물 개발을 위한 분자 표적을 식별하는 데 활용되고 있다.

정밀 의학과 단백질 공학

리 전문가는 유전체 데이터 분석과 정밀 의학 분야에서의 AI 활용에 대해 논의했다. Truveta와 같은 기업들이 세계 최대 규모의 유전자 데이터베이스를 AI로 분석하여 고유한 치료 반응을 가진 환자 하위 그룹을 식별하고 부작용 위험을 예측하는 데 활용하고 있다.

단백질 공학 및 약물 개발 분야에서는 NVIDIA의 BioNeMo Blueprint를 통한 생성적 단백질 결합체 설계, OpenAI의 GPT-4b 마이크로 모델을 이용한 단백질 인자 재설계 등 다양한 AI 접근 방식이 적용되고 있다.

실제 응용과 효율성

복잡한 AI 모델이 빠르게 발전하고 있지만, 리 전문가는 의사결정 트리와 같은 더 단순한 모델들도 여전히 의료 분야에서 실용적인 응용을 찾고 있다고 강조했다. 특히 해석 가능성 때문에 이러한 모델들이 중요하며, 의료 전문가들이 쉽게 이해하고 구현할 수 있는 효율적이고 해석 가능한 모델을 개발하는 데 초점을 맞추고 있다.

규제 및 정책 고려사항

AI가 계속해서 의료를 변화시킴에 따라 다음과 같은 사항들이 강조되고 있다.

1. AI 기반 의료 기기 및 소프트웨어에 대한 규제 승인 간소화
2. 규제 샌드박스를 통한 혁신 친화적 정책 촉진
3. AI 기반 의료 솔루션의 투명성과 책임성 강화

이 프레젠테이션에서 샌 리는 또한 SpaceX와 같은 다른 산업에서 배울 수 있는 교훈과 의료 시설을 위한 혁신적인 에너지 솔루션에 대해 논의하며 의료 분야에서의 효율성의 중요성을 강조했다.

산 리는 "의료 분야에서 AI 주도 혁명이 임박했다"며 "의료 및 헬스케어 응용을 위한 AI 모델 개발 시 특정 사용 사례, 데이터 특성, 해석 가능성과 유연성 사이의 균형을 고려해야 한다"고 강조했다. 또한 이 빠르게 진화하는 분야에서 성공하기 위한 핵심 요소로 규정 준수와 틈새 응용 분야 발굴의 중요성을 언급했다.

MedionTech Hosts Comprehensive CES 2025 Medical AI Technology Trends Debriefing

On January 25, 2025, MedionTech, a global medical technology cross-border network, hosted an in-depth debriefing session on the latest medical AI technology trends unveiled at CES 2025. The event featured San Lee, a renowned Canadian AI expert, who provided a comprehensive analysis of AI innovations in the medical field.

Key Trends in Medical AI for 2025

Lee highlighted several pivotal trends in medical AI technology:

Multi-modal AI Sensors: These advanced sensors enable comprehensive data collection through continuous monitoring and IoT integration, significantly improving patient monitoring and diagnostics across various medical fields[1].

Computer Vision in Medical Imaging: AI-driven computer vision is revolutionizing radiology and pathology, enhancing the analysis of ultrasound, X-ray, CT, and MRI scans, as well as improving cell counting and biomarker detection.

Temporal Data Analysis: AI excels in analyzing time series data such as vital signs, ECG, and EEG, crucial for patient monitoring in ICUs, tracking chronic diseases, and monitoring treatment responses.

Foundation Models: The medical field is experiencing a "Foundation Model War," with transformer-based models being adapted for various applications. Large Language Models (LLMs) are used for text-based medical information processing, while time series models analyze medical data over time.

AI in Drug Discovery: AI is making significant strides in drug discovery, accessing vast databases of medical literature and clinical trials, evaluating complex biological topics, and identifying molecular targets for drug development.

Precision Medicine and Protein Engineering

Lee discussed the application of AI in genomic data analysis and precision medicine. Companies like Truveta are leveraging AI to analyze the world's largest genetic databases, enabling the identification of patient subgroups with unique treatment responses and predicting risks of adverse events.

In protein engineering and drug development, AI is being applied through various approaches, including NVIDIA's BioNeMo Blueprint for generative protein binder design and OpenAI's GPT-4b micro model for re-engineering protein factors.

Real-world Applications and Efficiency

While complex AI models are advancing rapidly, Lee emphasized that simpler models like decision trees still find practical applications in healthcare, particularly for their interpretability. The focus is on developing efficient, interpretable models that can be easily understood and implemented by healthcare professionals.

Regulatory and Policy Considerations

As AI continues to transform healthcare, there is a growing emphasis on:

1. Simplifying regulatory approvals for AI-powered medical devices and software
2. Promoting innovation-friendly policies through regulatory sandboxes
3. Enhancing transparency and accountability in AI-driven healthcare solutions

The presentation also touched on the importance of efficiency in healthcare, drawing lessons from other industries like SpaceX and discussing innovative energy solutions for healthcare facilities.

San Lee concluded by emphasizing that the AI-driven revolution in healthcare is imminent. He stressed the importance of developing AI models for medical and healthcare applications that consider specific use cases, data characteristics, and the balance between interpretability and flexibility. Compliance and finding niche applications were highlighted as key factors for success in this rapidly evolving field.