[창간 35주년 특집]퍼스트무브 '서비스'<2>AI 활용 헬스케어

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[창간 35주년 특집]퍼스트무브 '서비스'<2>AI 활용 헬스케어

인공지능(AI)을 활용한 헬스케어는 4차 산업혁명 시대를 맞아 새롭게 뜨고 있는 서비스다. 알파고처럼 스스로 학습하고 진단을 내리는 AI가 의료 영역에도 적용된다.

프로스트&설리번에 따르면 세계 의료분야 AI 시장 수익규모는 2014년 약 7120억원에서 2021년 748조원으로 증가한다. 딥러닝 기반 의료 분야 AI스타트업은 2011년 이래 전체 약 9770억원 규모로 성장할 것으로 전망된다.

의료영역에서 AI 활용은 확대될 전망이다. AI 헬스케어 산업은 전체 AI 응용 분야에서 연평균 성장률이 가장 높은 60.3%다. 국내 AI 헬스케어 시장 규모도 2015년 약 18억원에서 2020년 256억원으로 관측된다.

AI는 보건의료 영역 패러다임을 바꿀 기대주로 꼽힌다. 국내에서는 길병원이 최초로 도입한 IBM '왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)'가 대표한다. 주로 유방암, 폐암, 대장암 진단에 활용된다.

이언 길병원 인공지능기반 정밀의료추진단장은 “환자가 암 치료를 받고자 무조건 서울로 가서 대기시간도 길고 병원을 전전하느라 의료비를 낭비하고 있다”면서 “수많은 지식을 학습한 AI가 의사 진단 정확도를 높이고 사회경제 비용을 줄일 것”이라고 설명했다.

실제로 수도권의 대형병원 '환자쏠림현상'은 사회 문제다. AI가 도입되면 지역병원으로의 환자 분배가 가능해진다. 병원 오진율도 낮출 수 있다. 왓슨은 300개 이상 의학 학술지, 200개 이상의 의학 교과서 등 의료 정보를 학습했다. 미국 MD 앤더슨 암센터 발표에 따르면 왓슨을 활용한 암 진단 정확도가 82.5%로 나타났다.

왓슨을 도입한 국내 대형병원도 늘었다. 부산대병원, 건양대병원, 대구가톨릭대병원, 계명대 동산병원, 조선대병원 등이 잇달아 '인공지능 암센터' 간판을 내걸었다.

AI는 딥러닝을 통해 진화한다. 2016년 바이오코리아 발표에 따르면 왓슨 정확도는 현재 96%로 상승했다. 지금 속도로 학습을 하고 진화한다면, 향후 더 높은 정확도로 분석 가능하다.

AI 의료는 고령화 사회에 필수다. 노인인구가 늘면서 저비용 고의학 시스템이 불가피해졌다. 고령화 사회의 각종 치료비 부담을 줄이기 위해 AI 활용 예방의학이 주목받고 있다. 축적된 의료데이터를 바탕으로 치료 가능한 질환 정밀진단, 조기 발견으로 의료비를 줄일 수 있다. 미국 인디애나대학 연구에 따르면 AI를 활용하면 진단성과가 41.9% 향상되고 의료비는 58.5% 절감됐다.

국내에서도 AI가 의료 분야에 다양한 용도로 활용되고 있다. 세종병원은 심장질환 환자가 심장 정지 같은 위급한 상황이 생기면 신속하게 의사에게 알려주는 '이지스(AEGIS) 시스템'을 구축했다. AI업체 뷰노와 공동 개발한 시스템은 300만건의 심장질환 빅데이터를 자가 학습했다. 베스티안병원은 화상환자 치료 이후 흉터가 어느 정도인지를 예측하는 AI 기술을 25억원을 들여 개발한다. 365mc네트웍스와 한국마이크로소프트(MS)는 'AI 지방흡입 신기술'을 도입한다. 병원은 AI 지방흡입 시스템을 적용, 수술 안전성을 극대화할 것으로 보고 있다.

대구파티마병원은 AI전문기업 셀바스로부터 AI 의료녹취 솔루션 '셀비 메디보이스(Selvy MediVoice)' 공급 계약을 맺었다. 셀비 메디보이스는 영상의학과 의사가 영상자료를 판독한 뒤 녹음한 음성을 디지털 자료로 바꿔 저장한다. 지금까지 영상의학과 의료진이 영상검사에 소견을 음성으로 녹음하면 기록사가 이를 타이핑해서 보관했다. AI 도입으로 의무기록 관리 시간이 3분의 1로 줄어든다.

김주한 서울대 의대 의료정보학 교수는 “미래에는 질병 진단뿐만 아니라 외과수술 등 다양한 영역에서 AI가 활용될 것”이라고 내다봤다.

국내에서 AI 의료 서비스가 활성화되려면 가이드라인과 관련 규정을 보안해야 한다. AI 기술이 의료현장에 활용되기 위해서는 수가를 받거나 비급여 인정이 필요하다. 현재로서는 의료기기 허가를 받아야만 가능하다.

AI 활용 의료사고에도 대비해야 한다. 자율성이 높아진 AI 의료 분야의 상용화 가능성이 높아지면서 AI 판단으로 인한 오진 책임 소배, 사용자 보호, 환자 안전 등 관련 범위와 역량에 관한 논의가 필요하다.

장윤형 의료/바이오 전문기자 why@etnews.com

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