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[홍석윤의 AI 천일야화] AI 의사가 진료하는 시대 올까AI, 머신 러닝 통해 수 많은 데이터로 의사 돕지만 최종 의사결정은 인간에게 있어
홍석윤 기자  |  syhong@econovill.com  |  승인 2018.07.08  19:03:46
   
▲ 킴벌리 바리는의 뇌 엑스레이 사진. 그녀는 발작 증상을 예방하기 위해 자신의 뇌에 뉴로페이스의 반응 신경자극 시스템을 이식했다.     출처= 킴벌리 바리

[이코노믹리뷰=홍석윤 기자] 킴벌리 바리는 26살이던 2010년에 첫 번째 발작이 있었고 그 이후로 수백 번의 발작을 일으켰다. 어떤 때에는 의식을 잃었고 혼란스럽고 겁에 질린 때도 있었다. 그녀는 수술 및 약물 내성 상태로 인해 2016년에 전 세계에서 2000명도 시도하지 않았던 방법 - 컴퓨터를 자신의 뇌에 이식하는 것 – 을 시도했다.

“뉴로페이스(NeuroPace Inc.)의 반응 신경자극 시스템(Responsive Neurostimulation System)이 정말 상상도 못했던 마음의 평화를 가져다주었어요.”

뉴로페이스는 머신러닝이라는 인공지능이 없다면 이 시스템은 불가능했을 것이라고 말한다.

머신러닝 알고리즘은 사람이 프로그래밍하는 것이 아니라 컴퓨터가 일련의 데이터를 학습함으로써 작업을 수행한다. 뉴로페이스의 엔지니어들은 환자의 신경 활동 패턴을 다른 환자들의 뇌에서 가져온 200만건의 데이터베이스와 대조한다. 이전에 효과가 있었던 지식으로 무장된 이 시스템은 발작이 시작되면 환자의 두뇌를 자극해 발작을 중단하도록 이식된 뇌에 지시한다.

이런 혁신적인 시스템은 우리가 질병을 식별하고 치료하는 방법을 발전시키는 데 중요한 단초가 될 것이다. 바로 인공지능을 환자의 임상 전자 장치에 이용하는 것이다. 기계가 수백만 명의 인간에게서 배울 수 있게 됨에 따라, 의사는 (기계의 도움으로) 질병을 더 잘 식별하고 질병이 돌이킬 수 없는 재앙이 되기 전에 예측할 수 있는 능력을 갖게 되는 것이다.

인간 노력의 다른 모든 영역에서와 마찬가지로, 인공지능을 의학에 도입하는 것도 여러 가지 어려움이 따른다. 환자와 의사 모두에게 인공지능을 사용하는 방법에 대한 올바른 교육이 필요하기 때문이다. 가장 큰 문제는 역시 환자 데이터와 함께 들어 있는 개인 정보 보호 문제다. 과다 진단의 가능성도 문제 중 하나다. 구글 검색이 우울증 세대를 만들어 낸 것처럼, 인공지능이 지나치게 열심인 나머지 가능성이 매우 적은 희귀병 기미를 탐지할 때마다 모든 환자를 그런 병 환자라고 의사에게 보낸다면 무슨 일이 생길지 상상해 보라.

의사이자 벤처 투자가인 로버트 미텐도르프는 또 다른 문제로, 인공지능이 항상 동일한 인구를 가지고 훈련되는 것은 아니라는 점을 들었다. 예를 들어 MIT 연구에 따르면 머신러닝을 사용하는 안면인식 소프트웨어는 백인 남성의 얼굴을 식별하는 데 매우 정확하지만, 유색 피부의 여성 얼굴을 식별하는 데는 상대적으로 서툴다. 시스템이 훈련받은 데이터에 의존하기 때문이다.

그러나 이러한 우려에도 불구하고, 의학계는 인공지능을 고유한 방식으로 안전하고 효과적으로 최적화할 수 있을 것이다. 의학계는 위험 회피적이면서도 새로운 기술과 통찰력을 도입하는 데 익숙한 의사들이 많은 고도로 규제된 산업이기 때문이다.

   
▲ 뉴스위크 6월 2일자 표지 출처= pinterest

피 뽑지 않고 혈액을 검사한다

뉴로페이스 시스템의 이식 수술(설치)은 외과 의사가 해야 하지만, 이런 혁신적 기술은 모바일 장치를 통해 점차 대중화될 전망이다. 카디아모바일(KardiaMobile)은 호주머니에 들어갈 만한 크기의 심전도 측정기로, 미국 식품의약국(FDA)이 승인한 최초의 아이폰 의료기 액세서리다. 제조업체인 얼라이브코르(AliveCor)는 애플워치용 손목밴드형 심전도 기록계(KardiaBand EKG Recorder)를 판매하고 있는데, 조만간 머신러닝 시스템을 이용해 이 장치에서 각종 데이터를 수집해 의사가 질병을 발견하는 데 사용할 수 있도록 할 계획이다.

얼라이브코르와 기술 제휴를 맺고 있는 메이요 클리닉(Mayo Clinic)의 심장혈관 치료과장인 폴 프리드먼 박사는 카디아모바일이 ‘피를 뽑지 않는 혈액 검사’(Bloodless Blood Test)를 가능하게 할 것이라고 말했다.

이 검사는 칼륨 혈중 농도 상승을 나타내는 심전도(EKG)의 미묘한 변화를 관찰하는 것인데, 이는 인공지능만이 능숙하게 해낼 수 있는 일이다. 현재는 혈액을 채취해 진단하는 방법이 사용되고 있다. 프리드먼 박사는 스마트폰이나 스마트 워치를 이용해 편리하게 실시간으로 이 수치를 측정함으로써, 심장마비를 일으키거나 특정 약물 치료를 받은 환자를 치료하는 방법을 완전히 바꿀 수 있다고 설명했다.

그의 연구는 또 머신러닝을 이용해 환자가 ‘약한 심장 펌프’ 상태인지를 미리 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다. ‘약한 심장 펌프’는 미국 인구의 2~9%에게서 나타나는 증상으로 심장 마비의 전조로 알려져 있다.

“우리 몸은 항상 우리 건강에 대한 신호를 발산하고 있습니다. 다만 전에는 우리가 그것을 알 지 못했지요. 그러나 이제 우리는 인공지능을 통해 그 신호를 포착할 수 있을 뿐 아니라 그 신호를 해석해 질병을 예방할 수 있게 되었습니다.”

 

인간 의사의 역할, 예측에서 자율로

예를 들어 최근 FDA에 의해 승인된 에드워드 라이프사이언스(Edwards Lifesciences)의 통각 저혈압 예측 지수(Acumen Hypotension Prediction Index)라는 장비는 이미 유럽에서 수 천명의 환자에게 사용되었다. 이 장비를 사용해 본 의사의 말에 따르면, 이 장비가 인공지능을 통합하는 최초의 의료 장비이기 때문에 (안전성 테스트 등의 이유로) 미국 출시가 늦어지고 있지만, 머신러닝을 통해 사전에 수집된 대량의 데이터를 인공지능이 학습해서, 환자의 혈압이 생명을 위협하는 수준까지 떨어질 가능성이 있는지 여부를 시시각각으로 의사에게 알려준다.

유럽에서 이 시스템의 테스트에 참여한 유니버시티 칼리지 런던(University College London)의 이과의사 몬티 미센 박사는 이 장비를 날씨 앱과 비교했다. 시스템의 인공지능이 예측한 수치가 ‘계속 움직이는 것’을 지켜보고만 있으면, 의사는 환자들에게 무언가 잘못되고 있다는 것을 기존의 방식보다 훨씬 먼저 알 수 있기 때문이다.

그러나 이런 인공지능들이 의사들에게 무엇을 해야 할지를 알려주는 것은 아니다. 의사 결정은 여전히 인간의 손에 달려 있으며, 앞으로도 그럴 것이다.

‘기술’은 인간 의사의 의사 결정을 지원할 뿐이지, 수술실에서 무슨 변이 일어날 것이라고 말해주지도 않고 원인을 제안하거나 의사가 무엇을 해야 하는지도 말해주지 않을 것이라고 미센 박사는 말한다. 다만 의사가 이 장비의 평가와 진단에 동의하면 간단히 버튼을 눌러 치료 방법을 관리할 수 있을 뿐이다.

 

닥터 애플?

소비자 시장에 있는 기술 대기업들은 웨어러블 기기에 인공지능을 장착하면 새로운 수익으로 이어질 것이라는 사실을 잘 알고 있다. 애플이 애플 워치에 심장 박동 센서를 장착하면서 스탠포드와 제휴하는 것은 심장 연구를 위해 엄청난 양의 익명 데이터를 수집하기 위한 것이다.

애플이 이것을 어떻게 발전시킬 것인지는 밝히지 않고 있지만, 심장 박동 센서에 의존해 의학적 조언을 제공해 주는 앱에 대해 FDA의 승인을 얻으려 할 것임은 확실하다.

기술 기업들이 의료 기기처럼 눈에 띄게 규제가 심한 의료 산업에 진입하는 것은 비단 심장이 약한 사람만의 문제가 아니다. 애플은 그동안 통화가 끊기는 안테나 설계에서부터 성능을 제한하는 비밀 소프트웨어에 이르기까지 다양한 문제로 고객들과 충돌해 왔다. 과연 이 회사는 제품 사용의 결과로 사용자의 생사가 달려 있는 일까지 다룰 준비가 되어 있을까?

로버트 미텐도르프는 다음과 같이 말한다.

“모든 인간 노동의 자동화에서와 마찬가지로 AI 도입은 고도로 숙련된 전문가의 업무 일부를 자동화하는 것을 의미합니다. 전문가는 자신의 직무가 자동화되는 경우, 그것을 채택하기 전에 그것이 최고의 윤리 기준을 따르고 있는지 확인해야 한다는 것입니다. 그만큼 위험이 높으니까요.”

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