ㅁ 의료 AI

ㅇ 정의:
인공지능 기술을 활용하여 의료 분야의 진단, 치료, 예측, 관리 등을 지원하는 시스템 및 응용 기술.

ㅇ 특징:
– 대규모 의료 데이터(영상, 유전체, 임상 기록 등)를 분석하여 의사결정을 보조.
– 규제와 윤리적 검토 필요성이 높음.
– 실시간 분석과 예측 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 의료 영상 판독, 질병 조기 예측, 신약 개발 등.

ㅇ 시험 함정:
– 의료 AI는 의사를 대체하는 것이 아니라 보조하는 역할이라는 점.
– 데이터 편향과 개인정보 보호 이슈를 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “의료 AI는 대규모 의료 데이터를 분석하여 진단을 보조한다.”
X: “의료 AI는 의사를 완전히 대체하는 기술이다.”

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1. 약물 발견 AI

ㅇ 정의:
인공지능 알고리즘을 활용하여 신약 후보 물질을 발굴하고, 약물-표적 상호작용을 예측하며, 임상시험 성공 가능성을 높이는 기술.

ㅇ 특징:
– 화합물 구조와 생물학적 타겟 간의 관계를 학습.
– 분자 시뮬레이션, 가상 스크리닝, 화합물 최적화 등을 자동화.
– 개발 기간과 비용을 크게 절감.

ㅇ 적합한 경우:
– 기존 방법으로는 시간이 오래 걸리는 신약 후보 발굴.
– 희귀질환 치료제 개발.

ㅇ 시험 함정:
– 약물 발견 AI는 임상시험 단계를 완전히 대체할 수 없다는 점.
– AI가 제안한 후보물질이 반드시 상용화되는 것은 아님.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “약물 발견 AI는 가상 스크리닝을 통해 후보물질을 신속히 발굴할 수 있다.”
X: “약물 발견 AI는 임상시험 없이 신약을 출시할 수 있게 한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

약물 발견 AI 관련 주요 개념 정리

1. in silico 실험
컴퓨터 시뮬레이션을 활용하여 약물 후보물질의 효과와 안전성을 예측하는 실험 방식으로, 실제 실험 전에 가상 환경에서 데이터를 분석하고 결과를 예측함.

2. QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship)
화합물의 화학 구조와 생물학적 활성 간의 상관관계를 수학적으로 모델링하여 새로운 화합물의 활성을 예측하는 기법.

3. 화합물 라이브러리
다양한 화학 구조를 가진 화합물들을 모아둔 데이터베이스로, 신약 후보물질 탐색과 스크리닝에 활용됨.

4. 약물 재창출 (Drug Repurposing)
기존에 승인된 약물의 새로운 적응증을 탐색하는 방식. AI가 이를 분석하여 개발 기간을 단축하고 실패 위험을 줄일 수 있음.

5. 약물 발견 AI의 한계
– 데이터 품질 문제: 부정확하거나 불완전한 데이터는 예측 성능 저하로 이어질 수 있음
– 실험실 검증 필요성: AI 예측 결과는 반드시 실험을 통해 검증해야 함
– 규제 승인 절차: AI가 도출한 후보물질도 기존 신약과 동일하게 규제 기관의 승인 과정을 거쳐야 함

시험 주의사항
‘AI가 임상시험 단계를 생략할 수 있다’는 진술은 오답임. AI는 임상시험 단계를 대체할 수 없으며, 보조적 도구로만 활용됨.