VITAL.
생명과학 탐구 프로젝트

VITAL

근대 의학의 태동부터 인공지능이 진단과 신약개발에 관여하는 오늘날까지 — 생명을 다루는 기술이 걸어온 길과, 그 기술이 채울 수 없는 자리를 함께 살펴봅니다.

10517 신승아  ·  10515 배수민  ·  10523 임다은  ·  10519 윤다현
SCROLL

연표 : 근대에서 현대까지

16C
베살리우스는 당시의 규범에서 벗어난 행동을 통해 교육받은 의사의 신분으로 손수 해부하고 관찰함으로써 의학의 시대를 엶
17C
만들어진 현미경으로 세균, 벼룩의 암수 등을 관찰하여 그당시 만연했던 자연발생설 대신에 생물속생설을 확립하는데 공헌함
18C
제너가 발견한 우두법은 인두법보다 더 안전하고 뛰어난 효과를 보여주며 그를 통해 백신접종의 효율성을 입증함
19C
파스퇴르의 세균설을 토대로 인체는 무균이지만 공기에서 온 세균이 병을 일으킨다는 서구의학의 새로운 패러다임이 생성됨
20C
곰팡이에게 세균을 사멸시킬 수 있는 물질을 가지고 있음을 활용하여 세균감염증을 치료하는데 항생제가 사용되기 시작함
21C
과학자들은 인간게놈의 DNA염기서열 분석이 끝남으로써 인류 건강과 질병에 유전적 요인이 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있게 됨

AI의 특징

개인화

생성형 AI의 확산으로 기존 포털 중심의 뉴스 소비가 줄어들고 개개인의 관심사에 맞춘 나만의 맞춤형 뉴스 큐레이션이 핵심 트렌드로 자리 잡았다.

"생성형 AI 시대=개인 맞춤 뉴스 시대" — 오마이뉴스

초자동화

현대 경제는 최초의 산업혁명 이후 견실하게 임금과 고용 성장을 경험했으며, 자동화가 특정 작업을 수행하는 사람을 대처함에 따라 생산 프로세스에서 인간이 비교 우위를 차지하게 하는 기술이 등장했다.

"자동화의 미래, 초자동화" — 삼성SDS

융합기술발전

AI가 생명과학, 의료 교육, 자동차 등 다양한 분야와 결합해 새로운 분야를 만들고 사회를 발전시켜나갔다.

"AI-첨단융합, 미래 혁신을 열다" — 한국과총

AI 활용사례

영상 진단

인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 알고리즘은 건강기록과 의료영상 등 방대한 데이터를 신속·정확하게 분석하고 잠재적인 질병 징후를 탐지할 수 있어 질병 예측과 여러 질환의 진단에 활용되고 있다. 특히 AI 기반 의료 영상은 사람의 눈으로 식별하기 힘든 미세한 변화와 패턴을 감지해 진단의 정확성과 효율성을 높여줄 수 있어 크게 발전하고 있는 분야 중 하나이다.

신약 개발

제약업계에서는 AI를 활용한 신약 개발에 주목하고 있다. 임상시험을 통한 의약품 개발에는 막대한 시간과 비용이 소요되는데, AI 기술은 사전 조사부터 임상시험, 제조, 인허가, 약물 감시에 이르는 전 단계에서 프로세스를 획기적으로 단축하고 비용 효율성을 높이는 데 기여한다.

12년평균 개발 기간
$26억평균 개발 비용
15배발굴 시간 단축
70%비용 절감 최대치

선택한 질문

Q

보호자와 환자는 AI의 설명만으로 만족할 수 있을까?

AI 기술이 정밀한 모니터링과 반복적인 행정 업무를 완벽히 대체하더라도, 질병으로 인해 환자가 느끼는 죽음에 대한 공포와 고독감 같은 정서적 고통까지 해결할 수는 없습니다. 인간의 진정한 가치는 환자의 미묘한 표정 변화와 언어 이면의 불안을 읽어내고, 따뜻한 손길과 깊은 공감으로 심리적 안정감을 제공하는 돌봄에 있습니다. 따라서 미래의 의료인은 AI가 제공하는 정밀한 데이터를 비판적으로 수용하는 동시에, 기술이 대체할 수 없는 인간 존엄성과 치료적 관계를 극대화하는 주도적 역할을 수행해야 합니다.