한국, 코로나19 이전 선진국과 비교해 AI의료 뒤늦게 뛰어들어
코로나 발발 후 세계 주도하는 AI 기반 K-방역으로 기회 잡아
5년간 매해 17%씩 성장…2023년에는 6400억원 가치 창출
포스트 코로나 대비 정부 차원의 AI의료 연구개발 추진 필요
블록체인 네트워크 강화해 환자 개인 데이터 보안 강화해야
1. AI 헬스케어, 어디쯤 와있나…그 현주소를 알아본다
2. AI 헬스케어 플랫폼 집중조명
3. AI 의료시대 개막에 앞선 문제점 - AI 수술로봇, 그 명과 암
4. AI 의료시대 개막에 앞선 문제점 - 기존 체계가 위험하다
5. 미래 AI 헬스케어 사회 그려보기
앞으로 코로나바이러스가 없는 세상은 오지 않을 것이다. 완전한 코로나19 종식은 없을 것이란 전망이 의료계에서 심심찮게 들려온다. 백신개발에 성공한다 해도 감기보다 조금 더 독한 질병으로 인식돼 인류사회에 계속 존재할 지도 모른다. 코로나 팬데믹 현상을 겪으며 생겨난 각종 사건들이 새로운 표준으로 정립돼 사회를 이끄는 이른바 ‘뉴노멀’ 시대가 도래가 머지않았다.
한국에게는 코로나19 발발이 위기이자 기회로 다가왔다고 해도 과언이 아니다. 지난해까지만 해도 해외 선진국가와 비교해 의료를 포함한 국내 산업분야에서 AI를 적용한 사례는 소수에 불과했다. 가까운 중국의 AI 기술 수준 또한 이미 높아져 한국보다 2년 이상 빠르다는 결과 보고도 있었다. 지난해 4분기에야 뒤늦게 문재인 대통령이 “AI 강국으로 도약하겠다”는 비전을 공식화했다.
미국과 유럽 등에서 구축한 AI 헬스케어 진입장벽이 낮아진 것은 코로나19 시작과 동시에 일어났다. 우리보다 경제적으로 훨씬 앞선 해외 국가 방역 시스템은 무너졌고 체계적이고 투명한 K-방역이 롤모델로 자리잡았다. 바이오 스타트업 기업 신테카바이오는 AI로 1년이 걸릴 신약후보 물질을 6주만에 발견했고 씨젠은 2주만에 진단키트를 개발해 세계 67개국에 수출 중이다. ‘AI 헬스케어 중심국가’로 진입할 절호의 찬스를 맞은 것이다.
코로나19는 AI 기술을 접목한 국내 의료산업에 커다란 전환점을 가져왔고 이에 따라 AI 시장은 향후 5년간 매해 평균 17% 이상 성장해 2023년에는 그 시장 규모가 6400억원으로 커질 전망이다. 이같은 혁신은 ▲AI 의료영상으로 빠른 시간 내 정확히 진단 완료 ▲음성인식 AI 소프트웨어 ▲빅데이터로 환자의 모든 의료정보를 파악한 조기진단 등 3가지로 정리할 수 있겠다.
권순용 가톨릭대학교 은평성모병원장에 따르면 영상의학과 전문의 101명과 AI 유방암 진단 정확도를 비교한 결과 AI가 정확도 92%를 나타내며 전문의를 앞질렀다. 유방암 병리진단에서도 사람 의사보다 높은 정확율을 나타냈다. 뇌종양 MRI 영상을 파악하는 데도 AI가 훨씬 뛰어났다. 판단하기 어려운 분야로 알려진 뇌종양 MRI 판독에서도 뇌 전문의들이 60% 안팎의 정확예측을 보인 반면 AI는 85%의 정확도를 보였다.
해외의 경우 구글이 개발한 유방암·폐암 판독 시스템은 각각 99%, 95%로 완벽에 가깝게 예측한다. 초기진단 뿐 아니라 전이된 경우에도 종양 위치나 심각성을 예측판단 할 수 있다. 이처럼 인간 의료진보다 뛰어난 실력을 자랑하는 AI는 과도한 업무량과 시간에 쫓기는 전문의들을 도와 효율적으로 환자 치료 및 관리를 해줄 것으로 기대되고 있다.
AI 음성인식 기술 역시 의료진의 과중업무를 줄이는 데 큰 효과가 있다. 대학병원에서는 대부분 의사들이 진료기록 작성에만 최대 5시간을 소비한다. AI 음성인식을 도입하면 환자의 현 상태를 비롯해 수술결과·처방 등을 음성으로 의무기록에 입력해 담당의 진료기록 시간을 줄여줄 수 있다. 이미 AI 헬스케어 소프트웨어 개발업체 뷰노는 지난 2월 용인 세브란스병원에 자사 음성인식 솔루션을 공급했다. 미국에서는 이를 도입한 이후 의료진 만족도가 85%를 기록한 것으로 집계되고 있다.
이처럼 미래 AI 기반 헬스케어가 보편화 된다면 AI가 환자만의 방대한 유전자 정보를 스스로 분석하고 학습해 질환이 언제 생길지 예측하고 그에 따른 맞춤형 진단으로 식단관리나 약물 부작용을 미리 예측하는 등 처방이 쉬워질 것이다. 진료 때는 의사와 환자 사이 대화를 그대로 음성인식해 자동으로 컴퓨터에 입력하면서 의료진 업무 부담이 줄어드는 동시에 저장된 자료는 빅데이터화 돼 질병 진단정보로써 제공이 가능해진다.
이를 성공적으로 구축하기 위해서는 먼저 대규모 개인 데이터가 필요하다. 사람의 건강과 생명이 달린 의료정보는 그 중요성 만큼이나 민감할 수 있다. 그렇기에 블록체인 기반 의료정보 시스템을 만들어 개인정보 유출 가능성을 낮춰야 할 것이다. 블록체인 의료 시스템은 데이터 주인인 환자의 동의를 얻은 후 그 자료를 네트워크에 기록해 보안성을 강화할 수 있는 장점이 있다.
다음으로는 범정부 차원의 의료AI 관련 연구개발(R&D) 정책이 중요하다. 국가적 지원이 있어야 AI 헬스케어 중심에 설 수 있을 것이다. 이미 해외 국가가 개발한 프로젝트를 따라하기 보다 국내 실정에 맞는 전략을 세워 한국만의 AI 의료산업을 발전시켜야 한다.
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