서울성모병원 평생건강증진센터 건강증진의학과 함은재 교수
헬스케어 영역에서의 인공지능(AI)은 진료기록, 의료영상 등 다양한 의료 데이터를 활용해 주요 질병을 개인 특성에 맞춰 진단 및 치료를 지원하는 소프트웨어입니다. 인공지능(AI)이 영상의학 진료에서 미치고 있는 영향력은 아직은 크다고 볼 수 없는 상황입니다. 많은 분야에서 연구가 활발하지만 아직 실제 진료의 영역을 차지하고 있지는 않습니다. 그래도 특정 분야에서는 어느 정도 유용성을 가지고 쓰이는 분야가 있는데, 흉부촬영과 유방촬영 검사는 인공지능(AI)이 실제 진료에서 참고치로 활용되기도 합니다.
흉부촬영 검사는 아주 정교하게 검사를 하는 것이 아니기 때문에 폐암과 같은 종괴나 폐렴 등 몇몇 주요 폐 질환을 인공지능(AI)이 찾아주는 역할을 하고 있고, 유방촬영 또한 유방암, 유방 종괴를 발견하는 게 주목적이라 인공지능(AI)이 두드러진 병변을 찾는 역할을 하고 있습니다. 인공지능(AI)의 딥러닝 기술에 의해 정확도가 많이 올라가고는 있지만 수치를 기반으로 한 인공지능(AI)의 판단에 잘못된 부분이 많이 일어나고 있습니다. 결론적으로 데이터를 통해 전문가의 직관과 경험이 섞여서 최종적으로 판단이 내려져야 여러 문제를 줄일 수가 있고 더 좋은 방향으로 결과를 얻을 수 있습니다. 진료나 치료의 방향은 단순히 수학적, 공학적 결과만으로 결정되는 것이 아니고, 다양한 임상적인 요인과 심지어 사회적, 지리적인 요인들까지도 고려돼서 최종 판단이 내려지게 됩니다. 하지만 이러한 과정을 빼고 기계적으로 판단을 내릴 경우에는 똑같은 데이터에서 다른 결과가 나올 수도 있습니다. 게다가 인공지능(AI)은 객관적인 기준이 없는 상황에 놓일 수가 있어서 항상 전문가에 의해 관리·감독 받은 후 최종판단이 내려지는 것이 중요합니다. 개발 초기에는 단독으로 의료분야에 인공지능(AI)이 쓰이면 사람들이 편해지고 의사들이 할 일이 없어질 것이라는 예측도 있었지만, 최근 몇 년 사이에 인공지능(AI)의 현실적인 문제가 발생되면서 새로운 AI 알고리즘이나 의료기기가 나오지 않고 있는 상황입니다. 인공지능(AI)은 반복적이고 제한된 환경에서는 우수한 결과를 만들어 내지만 그 범주를 벗어나는 예외적인 상황이 발생되면 오류가 발생해 치명적인 결과가 나타날 수 있습니다. 따라서 그런 상황이 발생되면 전문가가 관여하여 문제를 바로잡는 역할을 해줘야 합니다. 이런 점을 보완하기 위해서는 인공지능(AI)이 정해진 범위 내에서 반복적인 일들을 맡아 사람의 실수를 줄여주고, 전문가는 이러한 데이터를 통해 적절한 판단을 내리는 역할을 해야 된다고 생각합니다(대한영상의학회 임상연구네트워크 박성호 교수).
그렇다면 구글 인공지능(AI) 컴퓨터 알파고가 이세돌 9단과의 세기의 바둑 대결에서 이겼던 것처럼 언제 인공지능(AI)이 의료 분야에서 인간을 뛰어넘을 수 있을까요? 그렇게 되기 위해서는 인공지능(AI)은 의료 전문가가 일일이 분석할 수 없었던 질병의 기조와 원인을 새로운 관점에서 파악하고, 인간보다 먼저 조기진단을 하며, 개별 맞춤형 치료를 통해 최소의 부작용으로 최대의 치료 효과를 얻을 수 있게 개발되어야 합니다. 하지만 아직 인공지능(AI)은 인간의 능력을 뛰어넘는 압도적인 모습을 보여주고 있지는 못하고 있습니다. 비슷한 영역으로 구글이란 최첨단 회사에서 추진해온 무인 자동차 자율주행 소프트웨어 웨이모의 개발도 아직은 갈 길이 멀어 보이고 테슬라의 FSD(fullselfdriving)도 심지어는 사기라는 오명을 받고 있는 것이 현실입니다.
인공지능(AI)이 의료환경에서 제공해주고 있는 범위는 아직 일부 데이터 분석 정도이기 때문에 앞으로의 가능성은 무궁무진하겠으나, 생명을 다루는 막중한 책임을 져야 하는 관점에서 볼 때 의료 영역은 아직 인간인 의료전문가들, 의사들의 몫이라고 생각합니다.
그렇지만 필자는 어느 날 문득 인공지능(AI)이 상상을 초월하는 속도의 완성형으로 우리 앞에 나타나 경탄을 자아낼 수 있을 거라 기대합니다. 이를 향해 만들어가야 하는 부분도 의사를 포함한 인간들의 몫이기 때문에 앞으로도 인공지능(AI)의 진료 수준을 높이기 위한 노력은 계속되어야 하겠습니다.