“인공지능 의료시스템 상용화가 진단‧치료 분야 혁명 가져올 것” 
“인공지능 의료시스템 상용화가 진단‧치료 분야 혁명 가져올 것” 
  • 우정호 기자
  • 승인 2021.12.30 14:23
  • 댓글 0
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비앤빛 강남밝은세상안과 김진국 대표원장 인터뷰
인공지능 의료 시스템이 도입 시 진단영역 등에서 인간보다 훨씬 크게 역량 발휘할 수 있어
인공지능 의료 시스템 상용화 위한 사회적 합의 및 정책적 지원 필요
김진국 비앤빛 강남밝은세상안과 대표 원장 ⓒ위클리서울 /비앤빛 제공
김진국 비앤빛 강남밝은세상안과 대표 원장 ⓒ위클리서울 /비앤빛 제공

[위클리서울=우정호 기자] 2020년 대를 살아가는 지금, 의료 분야에서의 인공지능은 우리 삶에 이미 깊게 관여하고 있다. MRI 및 CT 촬영 검사 결과를 판독하기도 하고, 성장판 검사를 통해 성장기 아동들의 키를 예측하기도 한다. 안과 분야에서는 인공지능을 통해 시력을 교정하는 기술까지 개발됐다.

의료 인공지능의 선구자들은 방대한 데이터를 바탕으로 한 의료 인공지능이 현재의 제한적인 역할을 뛰어넘어 환자의 진단 및 치료, 병의 예방까지도 보조할 수 있다고 주장한다.

서울 비앤빛 강남밝은세상안과 김진국 대표원장을 만나 인공지능을 활용한 의료 서비스 전반에 관해 얘기를 나누었다. 

- 의료 인공지능이 우리에게 중요한 포괄적 이유를 알고 싶습니다.

인공지능이 의사보다 진단을 잘 할 수 있을 가능성이 커지기 때문입니다. 최신 인공지능이 영상과 같은 고차원 데이터에서 매우 복잡한 패턴을 사람보다 더 잘 찾아냅니다. 데이터의 질과 양이 갖춰진 상태라면 사람이 인공지능보다 나은 예측을 하기가 쉽지 않겠죠. 

특히나 조직 슬라이드를 가지고 판단하게 되는 대장암 진단과 같이 까다로운 분야는 병리 의사들 사이에서도 예측 편차가 매우 크다고 알려져 있습니다. 숙련된 의사와 평균적인 또는 비숙련된 의사 사이의 서비스 품질 차이(또는 진단 정확도 차이)는 분명하게 존재하는 이런 분야에서 인공지능은 제 역할을 충분히 해낼 수 있을 것입니다.

- 현재 인공지능 의료 시스템이 가장 활발하게 쓰이는 분야는 진단 분야인가요?

진단 영역에서 가장 많이 쓰이고 있고, 대사질환 예측이나 성장판 예측 등에도 인공지능이 쓰입니다. 인공지능 기반 의료 영상 진단 보조 플랫폼인 ‘루닛’이 상장되면서 X-ray 분야, 임상 병리 분야도 활발해질 것으로 보입니다. 루닛은 암 진단에 있어 병리 검사를 인공지능화를 추구하고 있습니다. 안과 분야에서도 여러 컬러 이미지들의 모양과 숫자들을 통해 정상적인 눈인지, 시력교정 수술이 가능한지 판단하는데 인공지능이 사용되고 있습니다.

- 인공지능 의료 시스템이 도입이 대중화될 경우 구체적으로 어느 정도까지 발전할 수 있을까요? 

먼저 빅데이터를 구성해 인공지능이 의료계에서 활발해지면 질병을 더 정밀하게 예측해 오진율을 크게 줄일 수 있겠지요. 

현대의학은 질병에 걸렸을 때 많은 의료비를 들여서 병을 낫게 만드는 시스템이죠. 인공지능으로 질병에 걸리기 이전, 나아가 진단하기 이전의 상태가 어떤지 예측하고 싶은 겁니다. 현대의학을 ‘5p 의학’이라고 합니다. 맞춤의학(personalized medicine), 예측의학(predictive medicine), 예방의학(preventive medicine), 참여의학(participatory medicine), 정밀의학(precision medicine)이 그것이죠. 이중 예측과 예방을 통해 삶의 퀄리티를 유지할 수 있게 하자는 데 큰 중점을 두고 있습니다.

진단 영역에서도 인공지능이 중요하지만 제 의견은 의료 빅데이터를 구성해 질병 이전에 미리를 조치를 취하자는 것입니다. 물론, 병이 걸리지 않는다면 의료비용이 발생하지는 않겠죠. 하지만 병을 예방했을 때 그 대가로 금전적 혜택들을 제공하는 시스템도 해외에서 존재하고 있고 그렇게 바뀌어야 한다고 생각합니다. 미국이나 독일 같은 데서는 의료보험을 제정해서 헬스 짐에 가 30분을 운동하면 얼마의 의료 관련 쿠폰 등 보상을 해준다던가 하는 시스템이 있죠.

- 인공지능 활용 의료 서비스 대중화를 위한 단체인 서울의료협회(구 한국지능의료산업협회) 회장을 맡고 계십니다. 의료계 인공지능 상용화에 걸림돌이 되는 부분들도 존재하겠지요?

첫 번째로 의료 인공지능 지불시스템에 대한 논의가 이뤄지지 않고 있다는 점입니다. 인공지능 의료시스템을 이용할 경우 의사들이 받는 돈이나 의료 인력들이 받는 돈을 배분해 인공지능에게 줄 것인가, 아니면 새로운 지불 체계를 만들어서 줄 것인가에 해당하는 논의가 이뤄지지 않고 있어요. 의료 서비스가 산업화되기 위한 구체적 지불체계가 만들어져야 하는데 구체적인 자료들을 아직 제시하지 못하는 거죠.

또, 의료계 인공지능에 필요한 엄청난 개발비와 임상 연구비를 정책 당국에서 어떻게 얼마나 지원할 것이냐 하는 문제도 있습니다. 의료 회사들에게도 개발비는 막대한 부담이 될 것이고 나라에서 어떻게 재정부담을 할 것인지 해결책이 아직 나오지 않았습니다.

이 밖에도, 의료체계 내에서 정확히 어느 부분을 어디까지 법적으로 허용할 것인가. 인공지능이 진단했을 때 그걸 인정을 할 것이냐 말 것이냐부터 얘기가 전부 진행돼야 합니다. 예를 들어 인공지능으로 진단할 경우에도 의사가 사인을 해야 하거든요. 그런 경우 의사는 같은 일을 두 번 하게 되는 걸까요? 이러한 레귤레이션이 아직은 좀 없습니다. 이런 부분들을 시급히 해결해야 인공지능이 의료계에서 더 많은 역할을 할 수 있겠지요.

그럼에도 인공지능이 제 역할을 해야 하는 이유를 말씀드리자면, ”위험한 병의 경우 병원을 최소 3군데는 다녀봐라“라는 얘기가 있듯이 의사들의 예측 편차를 줄이는데 인공지능이 큰 역할을 할 수 있습니다. 인공지능은 한 번 학습된 이후에는 일관된 결과를 지속적으로 내줍니다. 그로 인해 숙련된 의사를 보유할 수 없는 다수의 병원이나 전문의가 부족해 제대로 된 의료 서비스를 받지 못하는 곳에서도 숙련된 의사의 진단과 똑같은 고품질의 균일한 의료 서비스를 받을 수 있게 됩니다.

수많은 혁신들이 그러했듯이 의료 인공지능도 사회 구성원 중 일부를 도태시켜 사라지게 만들겠지만, 인류 전체의 복지를 높이는 방향으로 변화를 이끌 것으로 믿습니다.


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