편향이라는 난제: 생명과학 분야의 윤리적 AI를 위한 의료 데이터

신약 발견에서 맞춤화된 의약품까지, AI 시스템은 건강과 질병에 대한 우리의 접근방식을 폭넓게 변화시키고 있습니다. 임상 개발 라이프사이클에서 생성되는 방대한 데이터의 잠재력은 의료 영상과 이상사례 탐지에 대한 데이터 어노테이션 같은 AI 도구를 전략적으로 적용해야 완전히 실현될 수 있습니다. 그러나 의료처럼 민감하고 중요한 분야에 AI를 통합하는 일에는 윤리적 의무가 따릅니다. 즉, 편향이 없는 AI 시스템을 구축해야 합니다.

의료 데이터의 편향 문제

임상 데이터의 편향은 오랜 건강 불평등과 헬스케어 접근성 차이에서 기인하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 데이터세트에서 특정 인구가 과잉대표되었다면, 이 데이터로 학습한 AI의 성능은 과소대표된 집단을 대상으로 했을 때 떨어질 수 있습니다. 이렇게 되면 과소대표 집단에 대한 오진이나 부적합한 치료 권장 등 심각한 임상 문제가 발생할 수 있습니다.

또 다른 해결 과제는 데이터 수집 과정 그 자체에서 반영되는 편향입니다. 특정 환자층에게 맞춰진 의료시설에서 수집한 임상 데이터는 의도치 않게 다른 인구계층을 제외시킬 수 있습니다. 또한, 소외된 공동체에서는 특정 질병이 과소진단되어 불완전하거나 왜곡된 임상 데이터로 이어질 수 있습니다. 데이터 수집 과정에서의 이러한 임상적 편향을 파악해야 AI 기반 시스템의 윤리성을 유지하고 모든 환자를 공정하게 돌볼 수 있습니다.

편향 완화: 다측면 접근법

1. 다양한 데이터세트

한 가지 핵심적인 조치는 데이터세트의 다양성 확보입니다.

• 약물 감시와 환자 안전성: 다양한 데이터세트는 안전성 팀이 다양한 환자층의 이상약물반응을 추적 및 적극 대처함으로써 의약품 안전성 보고에 대한 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.
• 소셜 리스닝/모니터링: 다양한 환자층에서 데이터를 수집하면 여러 공동체에서 환자의 정서, 우려, 의견을 보다 포괄적으로 모니터링할 수 있습니다.
• 특허/지식재산(IP) 보호: 데이터가 다양하고 인사이트가 풍부하면 의료기기 개발 과정에서 잠재적인 특허 침해 또는 지식재산권 문제를 보다 쉽게 식별할 수 있습니다.
• 진단: 역동적인 진단 데이터는 과소대표된 인구계층을 대상으로 한 오진의 위험을 줄여주는 보다 정확하고 포괄적인 진단 도구를 만드는 데 도움이 됩니다.

2. 투명한 수집 관행

투명한 데이터 수집 관행과 어디에서, 어떻게, 누구로부터 데이터를 수집했는지 명확하게 문서화하는 것은 필수입니다.

• 약물 감시 및 환자 안전성: 투명한 데이터 수집 관행은 약물 감시 업무의 책임성과 추적성을 개선하여 이상사례를 신속하게 탐지하고 문서화하는 능력을 극대화합니다.
• 특허/지식재산(IP) 보호: 투명한 수집 과정은 데이터 출처와 수집 방법에 대한 명확한 문서화를 통해 지식재산권 보호에 도움이 될 수 있습니다.
• 진단: 투명한 수집 관행은 진단 도구의 공정성과 정확도를 입증하고 규제 당국의 승인을 획득하기 위한 필수 요소입니다.

3. 알고리즘 점검

데이터세트와 알고리즘에 대한 정기적 점검(audit)은 편향 탐지와 교정에 매우 중요합니다.

• 약물 감시 및 환자 안전성: 약물감시 점검은 이상사례의 패턴과 동향을 효과적으로 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히, 다양한 환자층을 분석할 때 유용합니다.
• 소셜 리스닝/모니터링: 점검을 통해 소셜 리스닝에 사용되는 알고리즘이 다양한 공동체와 출처에서 정보를 적절하게 수집하고 분석하는지 확인할 수 있습니다.
• 특허/지식재산(IP) 보호: 알고리즘 점검은 보호 대상 정보의 부적절한 사용을 암시할 수 있는 데이터 동향을 조사하여, 지식재산 침해 사례를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 진단: 진단 알고리즘에 대한 정기적인 점검으로 다양한 환자층으로부터 지속적이고 편향이 없는 결과를 도출하는 능력을 보존함으로써 진단 정확도가 높아집니다.

4. 포용적인 AI 개발

AI 개발 과정에 이해당사자를 참여시키고 다양한 배경의 환자들을 포함시키면 역동적이고 귀중한 인사이트를 다양한 집단의 요구와 문제에 주입하고 반영할 수 있습니다.

• 약물 감시 및 환자 안전성: 포용적인 AI 개발은 더 광범위한 환자 그룹에서의 더 정확한 보고를 통하여 환자 안전성을 개선하기 위해 이상사례를 탐지하고 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 소셜 리스닝/모니터링: 다양한 이해당사자를 AI 개발에 참여하게 하면 소셜 리스닝 도구에서 다양한 공동체의 요구와 우려 사항을 고려하게 됩니다.
• 특허/지식재산(IP) 보호: AI 개발의 포용성은 윤리성과 합법성을 고려하는 데 도움이 될 뿐 아니라 의료업계의 지식재산권을 보호합니다.
• 진단: 포용적인 AI 기술용 진단 학습 자료를 만들면 다양한 질병과 배경을 가진 환자들이 효율적으로 치료를 받을 수 있게 됩니다.

5. 지속적인 교육

AI 개발자와 사용자에게 윤리적으로 고려할 점과 편향의 잠재적 결과를 지속적으로 교육시키고 훈련시켜야 생명과학 분야에서 책임 있는 AI 사용 문화를 조성할 수 있습니다.

• 약물 감시 및 환자 안전성: 지속적인 교육은 약물 감시의 필수 요소인 안전성 규정에 대해 계속해서 숙지해 나가는 것이 중요함을 강조합니다.
• 소셜 리스닝/모니터링: 윤리적 AI 교육을 실시하면 소셜 리스닝 전문가들이 편향된 데이터 수집과 처리의 잠재적 결과를 알게 됩니다.
• 특허/지식재산(IP) 보호: 생명과학 분야의 복잡한 특허 환경을 전문적으로 다루기 위해서는 지식재산 보호에 대한 교육이 필수적입니다.
• 진단: 지속적인 교육은 진단 도구 개발 시 윤리적인 AI 기준을 유지하여 최종 산출물의 편향을 예방하는 일의 중요성을 강화합니다.

6. 규정 준수

헬스케어의 AI에 대한 규제 당국의 기준과 가이드라인을 준수하면 윤리적인 고려사항에 체계적으로 대처할 수 있습니다.

• 약물 감시 및 환자 안전성: 약물 감시 분야에서는 규제 당국의 기준을 준수해야 환자 안전성을 지키고 보고 규정을 준수할 수 있습니다.
• 소셜 리스닝/모니터링: 데이터 개인정보보호 및 보안 요건 등 규제 준수로 소셜 리스닝 활동에서 환자의 사생활을 보호할 수 있습니다.
• 특허/지식재산(IP) 보호: 지식재산 규제를 준수하는 것은 환자와 의료과학업계의 지식재산 보호에 매우 중요합니다.
• 진단: 규제를 준수하면 임상 환경에서 안전하고 효율적으로 AI 진단 도구를 적용할 가능성이 극대화되며 규제 당국의 승인 획득을 위한 필수 요건을 충족하게 됩니다.

생명과학 분야 AI의 윤리적인 미래 구상하기

AI 활용에서 편향을 인식하고 완화해야 모두에게 공평한 의료 결과를 보장할 수 있습니다. 업계 전반적으로 공정하고 투명하며 포용적인 AI 시스템을 만드는 일을 우선시해야 할 것입니다.

AI의 잠재력을 계속 활용하면서 헬스케어의 핵심인 평등과 신뢰의 원칙을 지키는 일이 매우 중요합니다. DataForce 데이터 수집 및 라벨링 서비스는 윤리적 사항을 우선시하도록 설계되어 고객사의 AI 시스템을 고품질의 다양하고 대표성이 충분한 데이터세트로 학습시킵니다.

고객사의 AI 저장소에 철저하고, 정밀하고, 효율적인 어노테이션 리소스를 확보하면 리얼월드 임상 데이터를 보강하는 일도 수월해집니다. 지금 바로 문의하셔서 윤리적이고 전략적인 AI로 귀사의 임상 데이터를 어떻게 변신시킬 수 있는지 알아보십시오.