가톨릭대학교 서울성모병원 평생건강증진센터 건강증진의학과 함은재 임상교수(영상의학과)

 세상을 바꾼다는 인공지능의 시대가 도래하고 있습니다. 인공지능이 의료에서는 어디까지 접근하였는지가 궁금해집니다. 인공지능 AI가 우리의 헬스케어, 그중 특히 유방암 관리에 미치는 영향 및 앞으로 어떻게 유방암 건강진단이 달라지게 될 지 살펴보겠습니다.

  올해 초 유방암진단에서 AI판독이 전문의의 수준을 뛰어넘었다는 구글의 보도가 있었습니다. 의료 분야 중 유방촬영 부분에서는 특성상 판독 의사간의 견해차이와 판독 소견의 애매모호함이 비교적 다른 검사에 비하여 많아 진단에 어려움이 있었지만, 이제 인공지능(AI)의 도움으로 한층 수검자의 신뢰를 얻을 수 있게 되었다고 할 수 있습니다.

 이에 앞서 2017년도에서도 구글은 유방암이 림프샘으로 전이가 됐는지 진단하는 인공지능(AI)이 개발되었는데 진단 민감도가 92%로 나와서 73%대인 의사를 앞질렀다고 설명한 적이 있었습니다.

 2020년 1월에 영국 임페리얼 칼리지 런던과 구글헬스 연구원들은 2만9000명의 유방암 검진용 X선 촬영영상을 토대로 유방암 검진용 컴퓨터 모델(AI)을 개발해냈습니다. 인간이 만든 인공지능(AI)은 보고 듣고 생각하고 분석하며 결정을 내리는 능력, 즉 사람만이 할 수 있다고 여겨진 일들을 거뜬히 해내고 있어 그 능력의 한계치는 어디일 지 예측이 불가능합니다. 바로 그 인공지능이 이제 사람의 건강을 관리하고 삶의 질을 높이기 위한 일들을 하기 시작하였습니다. 헬스케어 인공지능 시스템이 유방암 진단의 정확성을 높일 수 있다는 겁니다. 구글 헬스 연구팀은 유방암 진단의 정확성을 높여 오진을 낮출 수 있는 AI시스템을 개발해냈습니다. 이 인공지능 시스템은 암의 조기 진단을 가능하게 하고 오진을 낮춰 암 환자를 정확히 판별할 수 있었습니다. 이번 연구는 구글의 딥 마인드와 영국 임페리얼 칼리지, 미국 노스웨스턴 대학 연구진이 참여했습니다. 테스트는 유방암 진단영상을 AI시스템에 입력한 후 암 환자의 특성을 자가 학습하도록 했고 AI와 방사선 전문의 6명에게 500장의 이미지를 주어 유방암을 진단하도록 시험하였는데 오진율이 의사보다 AI가 낮았습니다. 또한 AI시스템이 의료진의 정확한 진료에 대한 부담감을 줄여줄 수 있다는 것도 확인되었습니다. 의사와 AI가 함께 암 여부를 진단할 경우 진료와 진단의 부담이 88%나 감소하였습니다.

 하지만 제아무리 뛰어난 인공지능 기술을 국내에 들여와도 우리 수검자들에게 쓰이기 위해서는 외국이 아닌 우리나라의 자료로 학습되어야 합니다. 유방 엑스레이 영상을 인공지능이 분석해 암 조직 등으로 의심되는 병변 부위를 찾아주는데, 특히 유방 같은 경우에는 아시아인과 서양인이 완전히 다른 특성을 보입니다 동양권에서는 유방 밀도가 높아서 판독이 어려운 측면이 있습니다. 아시아 여성은 서양의 여성에 비해 유방영상이 촘촘한 치밀 유방이 많다는 것입니다. 한국 40세 이상 여성 연령별 치밀 유방의 비율은 전체 여성중 50.5%에 달합니다(국립암센터, 2015년 국가 유방암 검진자 조사). 문제는 치밀유방 여성은 유방암 발병 위험이 최대 5배 증가한다는 겁니다(New England journal of medicine, 국립암센터 국제암대학원대학). 치밀 유방의 원인은 동서양 인종적 차별의 크기가 가장 크지만 호르몬 불균형이나 출산량, 운동량이 적은 좌식 생활 비만 등도 원인이 될 수 있다고 합니다. 치밀 유방에 대한 데이터를 많이 학습한 인공지능일수록 우리나라 여성들의 병변 부위를 찾아낼 확률도 더 높아지는 것입니다. 현재 인공지능은 데이터를 가지고 학습하는 형태인데 그 인공지능의 성과는 데이터에 의존할 수밖에 없습니다. 그래서 데이터가 좀 편향되어 있거나 충분히 많지 않은 경우 혹은 질적으로 낮은 데이터로 학습을 하게 된 인공지능이면 충분히 신뢰할 수 있는 AI가 아니므로, 인공지능의 능력치를 높이기 위한 노력을 진행하고 있습니다. 수많은 정보를 담고 있는 단계의 데이터가 쌓이고 쌓여 수십 수백만개의 데이터가 되어 마침내 빅데이터가 되는 것입니다. 특히 엄청난 양의 의료 데이터를 보유한 우리나라는 인공지능이 똑똑해 지기에 좋은 환경이기도 합니다.

 데이터를 컴퓨터에 입력하면 인공지능이 수많은 사례를 접하며 학습을 합니다. 이처럼 컴퓨터가 사람처럼 학습하고 이를 토대로 분석하는 것을 바로 딥(deep) 러닝이라고 부릅니다. 최근 인공지능분야의 기술이 발전하면서 굉장히 다양한 분야에 접목이 되고 있는데 그 대표적인 분야가 의료입니다. 인공지능이 무엇인가 배우거나 검증하기 위해서는 대규모의 데이터가 필요한데 디지털화된 데이터가 많이 있는 대표적인 분야가 의료 분야이고, 그러한 접목을 통해서 지금 빠르게 발전하고 있습니다. 

 헬스케어 AI시스템은 이제 폐암과 안과 질병 신장장애와 함께 유방암도 조기에 진단해 건강이 악화되는 것을 사전에 방지할 수 있게 되었습니다. 이번 연구결과는 네이처 전문지에 게재됐으며 머지않아 헬스케어 AI시스템의 도입이 확산될 것으로 예상됩니다.
 

 실제로 의료분야에서 쓰이는 인공지능 기술의 규모는 나날이 커지고 있습니다. 그렇다면 인공지능의 능력은 향후 어디까지 가능해질까요? 의료 현장에 어디까지 도움을 줄 수 있을지에 대한 기대와 바람을 같이 하게 됩니다. 의료의 생산성이라는 것은 진료의 질과 결과입니다. 결과가 좋으면서도 비용은 떨어져야 되는 것입니다. 이것을 감당하기 위해서는 효율성을 높여야 하는데 그 효율성의 답이 의료 인공지능에 있을 것이라고 확신합니다. 의료 인공지능은 좋다거나 좋지 않다거나의 문제가 아니라 대세가 인공지능으로 가게 되어 있습니다. 인공지능은 앞으로 사람의 건강에 있어 좀 더 신뢰감을 줄 수 있는 의료의 질과 효율성을 같이 높일 것으로 사료됩니다.
 

 이제 AI가 알려주는 유방암 검진의 시대가 곧 열리게 될 것입니다! 신뢰감이 가지 않습니까? 미리미리 진단받아서 적극적으로 대처한다면 완치로 가는 지름길이 됩니다. 앞으로는 인공지능 AI의 도움으로 인간 의사를 뛰어넘는 건강관리가 가능해질 세상이 다가 오고 있습니다. 이제 아프기 전에 미리 인공지능 헬스 캐어 받으셔서 건강하게 장수를 누리셔야 하겠습니다.