개인 맞춤형 의료시대의 차세대 개척자, 버추얼 휴먼 트윈

이미지 출처: Wongstorn/stock.adobe.com, AI로 생성

브랜든 루이스(Brandon Lewis), 마우저 일렉트로닉스

게시일: 2025년 3월 14일

최근 몇 년 간 디지털 트윈은 다방면에서 그 가치를 입증해 왔다. 이와 같은 정교한 모델을 활용하여 다양한 산업에서는 이전에는 불가능했던 방식으로 복잡한 시스템 동작을 예측하고 중요한 결과를 크게 개선할 수 있다.

디지털 트윈 기술은 제조, 자동차, 항공우주 분야 전반에 걸쳐 구현되고 있지만, 디지털 트윈의 가장 큰 잠재력은 의료 및 생명과학 분야에 있을 수 있다. 버추얼 휴먼 트윈 (Virtual Human Twin, VHT)은 수술 계획과 생의학 연구부터 질병 예방에 이르기까지 모든 것을 완전히 바꿀 수 있다.

이 글에서는 이 같은 최첨단 버추얼 트윈의 생성 과정, 사용 사례, 개인화된 의료 서비스에서의 잠재력에 대해 살펴본다.

디지털 트윈과 버추얼 휴먼 트윈

디지털 트윈은 물리적 시스템, 객체 또는 프로세스의 가상 모델이다. 디지털 트윈의 설계는 일반적으로 개별 부품의 표현으로 시작하여 더 복잡한 시스템으로 조립된다.[1] 그런 다음 이 가상 복제본은 원래 시스템과 그 주변 환경에서 생성된 데이터를 수신하면서 진화하여 예측 모델링을 위한 새로운 정보를 생성하고 활용한다.

버추얼 휴먼 트윈(VHT)은 개별 세포부터 조직과 장기 시스템까지 모든 것을 포괄하는 정교한 인체 디지털 트윈이다.[2] VHT는 생물학적 특성 외에도 환경적, 행동적 요인과 과정도 고려한다. 예를 들어, 환자의 심장을 버추얼 트윈으로 만든 심장 전문의는 콜레스테롤이 많은 식단과 운동 부족이 10년 동안 장기를 어떻게 변화시키는지 모델링할 수 있다.

VHT 기술은 아직 개발 단계에 있기 때문에 전신 시뮬레이션은 적어도 10년은 더 기다려야 할 것으로 보인다.[3] 하지만 개별 장기나 신체 부위에 대한 디지털 트윈은 이미 임상 시험에 들어가 환자 치료에 활용되기 시작했다.[4]

유럽연합 집행위원회(European Commission, EC)는 버추얼 휴먼 트윈 이니셔티브를 통해 VHT의 지속적인 개발에 핵심적인 역할을 해왔다. 2023년 12월에 출범한 이 이니셔티브는 VHT 연구를 가속화하고 EU의 파편화된 VHT 생태계를 통합하는 것을 목표로 한다. 이미 이 기술에는 약 1억 1,000만 유로가 투자되었으며, 가까운 시일 내에 최소 2,000만 유로가 추가로 투입될 예정이다.[5] 캐나다와 미국에도 유사한 프로그램이 존재한다.[6],[7]

VHT의 생성 과정

이론적으로 VHT 생성 과정은 다음 단계로 구성된 정교한 디지털 트윈의 생성 과정과 비슷하다:[8]

1. 초기 데이터 수집: 의료 기록, 웨어러블 기술, 생체 인식 센서 데이터, 연결된 의료 시스템 등의 소스를 통해 개인에 대한 정보를 수집한다.

2. 데이터 처리: 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 수집된 데이터를 분석하고 조직한다.

3. 모델 생성: 처리된 데이터를 사용하여 트윈으로 결합할 세포, 조직 또는 장기의 3D 모델을 생성한다.

4. 실시간 데이터 수집: 신체 기능, 행동, 환경 요인을 모의 실험하면서 버추얼 트윈에 실시간 정보를 지속적으로 제공한다.

5. 예측 모델링 사용: AI 기반 분석을 활용하여 가능한 건강 상태를 예측하고, 환경 변화의 영향을 평가하고, 잠재적인 의료 응급 상황을 경고하고, 새로운 약물의 부작용을 예측할 수 있다.

실제로 인간의 신체와 행동을 모델링하는 것은 최첨단 산업 시스템보다 정보적으로 더 복잡하다. 한 개의 신체 기관만 모델링하더라도 높은 수준의 기능부터 개별 세포 프로세스에 이르기까지 잠재적으로 수십억 개의 변수를 고려해야 한다.

VHT는 해부학이나 생물학적 차이로 인해 생성된 개인 외의 다른 사람에게도 적용이 제한된다. 예를 들어, 비슷한 생물학적 특성을 가진 두 사람이 임상 약물에 다르게 반응할 수 있다. 예측할 수 없는 인간 행동의 영향을 받는 환경적 요인은 훨씬 더 복잡한 문제를 야기한다.

이러한 복잡성은 또한 VHT를 지원하기 위해 정교한 AI 모델이 필요하다는 것을 의미하며, 이러한 모델에는 엄청난 양의 연산 요구 사항이 따른다. 예를 들어, 2023년에 개발된 인간 심장의 디지털 트윈에는 10억 개의 공간 자유도를 가진 모델이 필요했다. 8대의 NVIDIA A100 디바이스에서 단일 심장 박동을 해결하는 데 약 12시간의 처리 시간이 필요했으며, 후처리 분석을 위해 8TB의 데이터가 생성되었다.[9]

데이터 수집은 또 하나의 커다란 난관이다. 건강 데이터는 산업용 센서에 기록된 정보보다 훨씬 더 민감하다. VHT를 생성하는 데 필요한 광범위한 데이터 수집과 처리는 상당한 개인정보 보호, 보안 및 윤리적 문제를 야기한다.

규제 문제는 차치하더라도, 인간의 정확한 디지털 복제본을 만들려면 세포 수준에서 실시간 데이터 수집이 필요하다. 현재의 생체 인식 기술로는 그 범위와 규모의 데이터를 수집할 수 없다.[10]

좋은 소식은 이와 같은 모든 장애물을 해결하는 시간은 예상보다 앞당겨질 수 있다는 점이다. EU의 이니셔티브 외에도 북미의 여러 기관(NASA 포함)에서 첨단 VHT 기술 개발을 모색하고 있다.[11] 이러한 이니셔티브 중 상당수는 사용 권한과 데이터 소유권에 관한 명확한 가이드라인을 통해 보다 견고하고 현대적인 데이터 보호 프레임워크를 구축하는 데 도움이 될 것이다.

하드웨어는 컴퓨팅 수요와 관련하여 매년 발전을 거듭하며 와트당 더 높은 성능을 제공한다. 한편, 나노봇과 같은 새로운 기술은 인체 내에서 표적화된 실시간 데이터 수집을 지원할 수 있다.

물론 이 같은 조치에 앞서 가장 좋은 방법은 VHT에 대한 투자와 교육을 확대하고, 연구 개발을 촉진하는 동시에 구현 비용과 같은 장벽을 해결하는 일일 것이다.

VHT의 잠재적 사용 사례

첨단 디지털 트윈은 환자 치료 외에도 교육부터 생물의학 연구까지 모든 분야에 활용될 수 있다.

예측적, 사전 예방적 의학

질병을 초기에 발견하면 환자를 조기에 진단하여 치료 결과가 향상되는 경우가 많다. 이 같은 경우 디지털 모델은 치료의 필요성에 대한 사전 경고를 제공하고 예상되는 결과를 예측하는 데 매우 유용할 수 있다.

VHT는 만성 질환을 앓고 있는 사람들에게도 질병과 치료 방법 옵션에 대한 지식을 통해 더 큰 자율성을 제공할 수 있다. 웨어러블 디바이스는 이 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 오늘날 웨어러블 디바이스는 건강과 웰빙에 초점을 맞춰 사용자에게 수면 패턴, 심박수, 혈중 산소량과 같은 정보를 제공한다. VHT는 이러한 데이터를 활용하여 신체 내부에 대한 인사이트를 제공할 수 있다. 이 기술은 편두통과 같은 질환의 근본 원인을 쉽게 파악하거나 퇴행성 질환의 발병을 예측할 수도 있다.

VHT는 또한 인구 전반의 건강 문제를 관리하여 보건 기관이 질병 확산을 추적하고 고위험군을 미리 파악하는 데 도움을 줄 수 있다. ^[12] VHT는 실시간 데이터 수집과 함께 질병 발생을 감시하는 데 매우 유용할 수 있다. 또한 공중 보건 기관에서 향후 팬데믹을 예방하는 데에도 도움을 줄 수 있다.

더 나은 환자 경험

병원에 갔을 때 증상을 설명하기 위해 진료 시간을 소비하지 않아도 된다는 상상을 해보자. 의사는 신체의 버추얼 트윈과 웨어러블의 실시간 데이터를 통해 이미 문제가 무엇인지 파악한 상태에서 진료실로 들어올 것이다.

더 좋은 점은 다양한 치료 옵션의 영향을 직접적으로 확인할 수 있다는 것이다. 의사는 잠재적인 부작용 리스트를 확인시켜주는 대신, 예측 모델링을 사용하여 특정 유형의 약물에 대해 어떻게 반응할 가능성이 있는지 보여줄 수 있다.

원격 의료의 경우 그 혜택은 훨씬 더 클 수 있다. 원격 진료의 가장 큰 어려움은 의사가 환자를 직접 진찰할 수 없다는 점이었다. 의사들은 사진, 비디오, 환자와의 상담 내용을 검토하는 데 그칠 수밖에 없었다. 하지만 VHT와 사물 인터넷(IoT) 지원 원격 기기를 활용하면 의사는 환자의 건강에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있다.[13]

의료 산업 발전의 개척자

VHT는 미래에 광범위한 영향을 미친다. VHT는 질병의 영향 모델링부터 신약 및 의료 기기의 가상 임상 시험 수행에 이르기까지 연구자들에게 점점 더 많은 기능을 제공한다. 또한 의료 정책 입안자들이 제안된 법안의 영향을 시각화하는 데도 도움이 될 수 있다.

VHT는 의료 교육에 대한 접근 방식도 바꿀 수 있다. 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 기술을 기반으로 한 몰입형 교육을 통해 의대생들과 의료 전문가들은 보다 많은 경험과 자신감을 탑재하고 실무 경험을 쌓을 수 있을 것이다.

맺음말

VHT는 의료 분야의 진일보를 의미하며, 여기에서 한 걸음 더 나아가 임상 연구와 환자 치료를 혁신할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 기술 및 법적인 문제가 따르긴 하지만 인류를 이롭게 할 이 기술의 미래는 밝다. 이에 따르는 과제들은 충분히 극복할 수 있다. 공장 현장이나 차량을 실시간으로 모델링한다는 아이디어가 공상 과학 소설의 영역에서나 나올 법한 것처럼 보였던 것이 불과 얼마 전이었던 것과 같은 맥락에서 말이다.

이와 같이 두 가지 기술이 모두 현실화된 것처럼, VHT가 궁극적인 개인 맞춤형 의료 서비스로 자리잡는 것은 결국 시간의 문제일 것이다.

출처

[1]https://www.mouser.com/applications/digital-twinning-types/
[2]https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/virtual-human-twins
[3]https://wired.me/science/human-digital-twins/
[4]https://www.technologyreview.com/2024/12/19/1108447/digital-twins-human-organs-medical-treatment-drug-trialskk/
[5]https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/virtual-human-twins
[6]https://scc-ccn.ca/resources/case-studies/digital-twin-initiative-providing-new-opportunities-canadian-innovators
[7]https://www.nsf.gov/funding/opportunities/fdt-biotech-foundations-digital-twins-catalyzers-biomedical
[8]https://www.mouser.com/applications/digital-twins-offer-insight/
[9]https://www.nature.com/articles/s41598-023-34098-8
[10]https://wired.me/science/human-digital-twins/
[11]https://iacis.org/iis/2024/4_iis_2024_287-298.pdf
[12]https://www.explorationpub.com/Journals/edht/Article/10113
[13]https://www.explorationpub.com/Journals/edht/Article/10113

저자 소개

브랜든 루이스(Brandon Lewis)는 10년 넘게 소프트웨어 스타트업과 세계적인 반도체 회사와 그 사이의 모든 회사들을 위해서 딥 테크 저널리스트, 스토리텔러, 테크니컬 라이터로 활동하고 있다. 주로 다루는 영역은 전자 시스템 통합, IoT/인더스트리 4.0 구축, 에지 AI 활용 사례와 관련한 임베디드 프로세서, 하드웨어, 소프트웨어, 툴이다. 인정받는 팟캐스터, 유투버, 행사 사회자, 컨퍼런스 진행자이기도 하며, 다수의 전자 엔지니어링 전문 잡지에서 편집장과 테크놀로지 편집자를 역임했다. B2B 테크 독자들에게 영감을 불어넣는 일을 하지 않을 때는 TV를 통해서 피닉스 지역의 스포츠 프랜차이즈들을 코칭하는 일을 하고 있다.