의대 정원 확대로 인한 정부와 의료계의 갈등이 지속되면서 국민의 우려와 불편이 커지고 있다. 전공의 파업은 의료공백을 불러왔고 결국 정부는 비대면 진료를 전면 확대했다.
원격의료산업협의회에 의하면 이번 조치 후 비대면 진료는 5.5배 급증했다. 이는 비대면 진료가 동네의원을 중심으로 경증 환자들의 진료를 담당할 수 있고, 그 수요 역시 크다는 것을 보여준다.
의료계는 비대면 진료가 오진 위험을 높일 수 있다는 이유로 제도화에 반대해왔지만 이번 총선에서 여야 모두 비대면 진료 제도화를 공약으로 내세웠다.
비대면 진료 제도화에 대한 목소리가 커지면서 의료AI에 대한 관심도 높아지고 있다.
의료AI의 가장 큰 장점은 비용절감이다. 이코노미스트에 의하면 의료 AI를 전 세계에 배포할 경우 미국에서만 연간 의료비 지출 총액의 2000~3000억 달러를 절감할 것으로 기대한다. 현재 미국에서는 GDP의 17%에 해당하는 연간 4조5000억 달러를 의료비 지출에 사용하고 있다.
의료 인력 부족에 대한 보완 역할도 한다. 2030년까지 전 세계에 1000만 명에 이르는 의료 인력(의사 포함, health-care workers) 부족이 예상된다. 이는 현재 세계 의료 인력의 약 15%에 해당한다. 충분하지 않은 의료진으로 인한 오진 피해 또한 상당한데 업계에서는 의료 AI가 이런 문제의 해결책이 될 수 있다고 본다.
실지로 오픈AI의 챗GPT는 이미 미국과 일본의 의사 면허시험을 통과했다. 또 환자의 말하는 패턴만으로도 초기 알츠하이머 환자를 80% 정확도로 판별했다. 심지어 동일한 내과 분야 질문에 대한 의사와 챗GPT의 답변을 블라인드 처리해 평가해 본 결과 진단의 질과 공감도 모두 챗GPT가 우수하다는 연구 결과까지 나왔다.
임상의와 환자 두 관점을 학습했다고 알려진 구글의 진단AI모델인 에이미(AMIE)는 환자와의 대화를 통해 병력을 이해하고 질병을 진단한다. 역시 블라인드 실험 결과 진단의 정확성과 신뢰도, 지식의 정확성, 의사의 정직도, 공감 능력, 환자의 건강관리에 이르는 6개의 의료 전문 분야 모두에서 AMIE가 인간의사에 필적하거나 초과한 점수를 얻었다.
현재 의료AI는 진단 판독에 대거 활용되고 있다. X선, CT, MRI, 초음파, 내시경 영상 등을 AI 영상 분석 솔루션으로 분석하고 질환 발생 여부를 분석하는데 사람의 눈으로 식별하기 힘든 미세한 변화와 패턴을 감지해 진단의 정확성과 효율성을 높여준다. 영상의학과 전문의 2명이 참여하는 이중 판독 상황에서 의사 1명 대신 AI를 활용하기도 한다.
국내 의료AI 기업 루닛과 튀르키에 연구팀에 의하면 유방촬영술 AI 영상분석 솔루션을 활용한 결과 의료진의 업무량이 70% 가까이 줄었고 전체 유방암 환자의 23%를 평균 30개월 더 빠르게 진단하는 결과를 얻었다고 한다.
최근에는 의료AI 기술이 단순히 질병 징후를 탐지하고 판독한 뿐 아니라 조기 발병 요소 발견, 이상 세포의 주변부 면역세포 분석을 통한 항암제 등 치료제 반응 여부를 예측하는 등에도 사용되면서 예방과 개인 맞춤화로 확장되고 있는 추세다.
암, 뇌졸증, 골절, 기흉, 폐질환 등 다양한 영역에서 활용되는 AI 영상 솔루션 시장은 2022년부터 연평균 34.3% 성장해 2029년에는 275억2000만 달러에 이를 것으로 예상된다.
근골격계 재활치료에도 의료AI 기술이 쓰이고 있다. 도쿄의대와 일본 IT기업인 NEC는 스마트폰으로 촬영한 이미지로부터 인간의 골격과 자세 구조를 자동으로 추정해 10초 내에 만성 요통 원인을 파악한 후 통증원인에 따라 적합한 운동 프로그램을 추천하는 서비스를 개발했다. 효과 검증 후 향후 목과 어깨질환으로도 확장할 계획이다.
업계에서는 AI기술이 디지털 기기, VR등과 결합되면서 보다 접근성이 좋고 비용이 절감된 재활 프로그램이 속속 등장해 영역을 넓혀갈 것으로 기대한다.
적은 비용과 높은 효율성 그리고 확장성. 상당한 이점에도 불구하고 의료AI는 다른 분야에 비해 도입 속도가 눈에 띄게 늦다. 무슨 이유일까?
무엇보다 의료 분야가 사람의 생명과 안전에 직결되기 때문이다. 블랙박스 속성을 가진 AI의 오류나 실수가 의료 영역에선 인간의 생명에 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 당연히 AI의료 기술은 엄격한 규제 환경 하에서 여러 단계의 검증과 승인을 거칠 수 밖에 없다.
의료 데이터의 접근성과 품질도 문제다. 의료AI의 핵심은 임상 데이터를 모아 정확도를 높이는 것인데, 우리나라의 경우 다수의 의료데이터가 엄격한 규제 하에 있는데다 병원마다 사용하는 의무전자기록(EMR)이 각양각색, 단편적이라 균등한 질의 데이터를 수집하기 어렵다.
의료기관 외부 반출은 물론 공개에도 상당한 제약이 있다. 의료데이터는 개인정보보호법 상 민감 정보에 해당되어 일반 정보와 별도로 개인동의를 필요로 한다. 민감 정보 보호의 필요성은 충분히 이해되지만 활용가치가 높은 다량의 공공 및 민간 의료데이터들이 공유되어 적극적으로 활용되지 못하고 있다는 점은 확실히 아쉽다.
의료 서비스의 책임 문제도 있다. 의료행위가 사람의 생명과 신체에 직접적인 영향을 미치는 만큼 잠재적 위험의 범위와 책임 문제는 무엇보다 우선 고려될 사항이다. AI기술은 근본적으로 불확실성을 내포한다. 만에 하나 의료 AI를 사용한 진단과 치료에 문제가 발생하면 그 책임은 의료인에 있을까 아니면 AI제작사에 있을까? AI를 활용한 표준치료 기준이 명확하게 정립되지 않은 현재로서는 모호할 뿐이다.
얼마 전 미국 의사회 내과학회지(JAMA Internal Medicine)에 챗GPT-4가 의학적인 임상 추론에서 의사보다 뛰어난 능력을 보였다는 연구 결과가 실렸다. 앞으로도 AI는 의료분야에서 눈부시게 성장하며 지속적으로 우수성을 입증할 것이다.
하지만 아무리 빼어나다 해도 AI의사에게 선뜻 진료받고 싶은 사람이 있을까? 의료는 단순히 진단과 치료를 뛰어 넘는 살핌과 신뢰의 상호작용이 존재하는 독특한 영역이다. AI는 의료의 본질을 더 깊게 만들어 줄 뿐 결코 의사를 대체할 수 없다.
이코노미스트 기사의 제목처럼 'AI 의사에게 진료를 받게 될지 모른다… 언젠가는' 그렇지만 그날은 아직 한참 까마득해보인다.
◇하민회 이미지21대표(코가로보틱스 마케팅자문) =△경영 컨설턴트, AI전략전문가△ ㈜이미지21대표, 코가로보틱스 마케팅자문△경영학 박사 (HRD)△서울과학종합대학원 인공지능전략 석사△핀란드 ALTO 대학 MBA △상명대예술경영대학원 비주얼 저널리즘 석사 △한국외대 및 교육대학원 졸업 △경제지 및 전문지 칼럼니스트 △SERI CEO 이미지리더십 패널 △KBS, TBS, OBS, CBS 등 방송 패널 △YouTube <책사이> 진행 중 △저서: 쏘셜력 날개를 달다 (2016), 위미니지먼트로 경쟁하라(2008), 이미지리더십(2005), 포토에세이 바라나시 (2007) 등
