[헬스코리아뉴스 / 박수현 기자] 2016년 1월 다보스 포럼에서 4차산업혁명이라는 말이 등장한 지 3년이 지났다. 현재 우리나라는 수많은 분야에서 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 로봇 등 4차 산업혁명의 핵심 기술이 화두가 되고 있다. 그 중에서 가장 핫한 분야는 역시 인공지능이다.

병원계도 예외가 아니다. AI가 질병을 진단하고 수술에도 참여한다. 어떤 병원은 인력채용까지 인공지능을 활용하는 등 머지않은 미래에 AI가 병원계 전반으로 확산될 것이란 전망이 나온다. 

병원계의 AI 활용실태를 점검해보았다.  

서울대병원은 올해 1월부터 국내에서 독자적으로 개발한 인공지능(AI) 기술을 환자 영상판독에 활용하고 있다.

기존에 의료용 인공지능으로 잘 알려진 ‘왓슨’은 환자의 진단 정보를 입력하면 적합한 치료법을 추천해주는 시스템이었지만, 서울대병원의 인공지능 시스템인 '루닛 인사이트'는 직접 영상을 판독해 의료진에게 특별한 소견을 밝히는 등 필요한 치료옵션을 제공해준다.

'루닛 인사이트'는 서울대병원을 비롯해 보라매병원, 국립암센터, 미국 캘리포니아대학 샌프란시스코 캠퍼스 메디컬센터(UCSFMC)에서 성능 검증을 마쳤고, 지난해 8월 식품의약품안전처로부터 의료기기 허가를 받았다.

'루닛 인사이트'는 흉부 엑스선 검사 영상을 보고 폐암 혹은 폐 전이암으로 의심되는 점을 의사에게 알려주는 역할을 담당한다. 또 크기가 작거나 갈비뼈와 심장 같은 다른 장기에 가려져 자칫 놓치기 쉬운 폐암 결절도 정확하게 찾아낸다. 

최근에는 의사 18명이 루닛 인사이트를 활용해 흉부 엑스선 폐암 결절을 판독한 결과 정확도가 의사보다 높은 것으로 나타났다. 가령 악성 폐 결절은 최대 14%, 일반 폐 결절은 19%나 판독결과가 향상됐다.

서울대병원은 폐암 이외에도 다양한 질환에 인공지능 기반 영상진단 소프트웨어를 개발해 활용한다는 계획이다.

한림대학교동탄성심병원 연구팀은 최근 인공지능을 활용해 요관결석 치료법을 결정하는 모델을 개발했다.

요관결석의 치료는 크게 3가지로 결석이 자연적으로 배출될 때까지 기다리는 ‘대기요법’과 충격파를 통해 몸 밖에서 결석을 분쇄하는 ‘체외충격파쇄석술’, 내시경시술이나 개복수술을 통해 ‘제거’하는 방법 등이 있다.

이 중 체외충격파쇄석술은 외부의 상처 없이 결석을 제거할 수 있어 가장 선호되는 방법으로 알려져 있으나, 모든 결석을 치료할 수 없고 치료 전 정확한 결과를 예측하기 어려워 환자가 시간과 비용만 낭비하고 결국 다른 치료를 추가로 받는 경우도 있었다. 

연구팀은 인공지능을 활용해 체외충격파쇄석술 성공여부를 사전에 활용할 수 있는 예측모델 개발에 나섰다. 2012년 10월부터 2016년 8월까지 한림대동탄성심병원에서 요관결석으로 체외충격파쇄석술을 받은 환자 791명을 확인, 상세한 데이터를 인공지능을 통해 분석했다.

그 결과를 토대로 환자의 나이, 성별, 결석의 상태 등 총 15가지 요인을 분석하는 체외충격파쇄석술 성공률 예측 모델을 만들었다.

동탄성심병원은 현재 이렇게 완성된 체외충격파쇄석술 성공률 예측 모델을 웹사이트를 통해 전세계 의료진들이 이용할 수 있도록 한 상태이다.

앞서 한림대의료원은 뇌졸중에 축적된 의료경험과 치료 빅데이터에 버즈폴의 인공지능 개발기술을 더해 중국 의료시장 도전을 선언하기도 했다. 

자체 개발 기술은 아니지만 한양대학교병원은 최초로 간호사 채용에 ‘AI 면접’을 도입했다. AI를 통해 채용과정에서의 공정성을 담보하고, 의료계 전반에 만연한 간호사 이직률을 낮추기 위해서다. 

한양대병원은 이미 AI 면접을 통해 40명의 간호사를 선발했으며, 추가로 230명을 더 뽑을 계획이다.

AI 면접은 지원자의 표정·말투·단어선택 등에 대한 파악을 비롯해 직무적합성과 사트(GSAT)처럼 간단한 문제도 포함하고 있는 것으로, 응시에 총 한 시간가량이 소요된다.

한양대병원이 AI 면접을 도입한 이유는 간호사의 잦은 이직률과 채용과정에서의 공정성 시비 등이 문제가 되기 때문이다. 물론 아직은 좀 더 지켜봐야 AI 면접의 효과를 알 수 있지만, 최종면접 결시율은 확실히 낮아졌다는 게 병원측의 설명이다.

한양대병원 관계자는 “AI 면접이 학력·성적 등에 상관없이 개인의 능력을 객관적으로 가린다는 차원에서 공정성도 담보할 수 있어, 내년 초 인턴이나 병원 내 정규직원을 뽑을 때도 활용할 계획”이라고 말했다.

‘검증이 제대로 되겠느냐’는 일각의 우려에 대해서도 문제없다는 입장이다. 

이 관계자는 “AI 면접 이후 실무면접을 통해 간호 관련 지식을 검증하기 때문에 걱정할 부분이 아니”라며 “다른 병원에서도 AI 면접에 대해 문의해 오고 있다”고 전했다.

인간 대신 AI의사가 등장하면서 의사들의 역할이 크게 줄어들거나 AI의 보조로 전락하는 것이라는 우려도 나온다.  AI는 인간이 도저히 따라갈 수 없을 만큼 무서운 속도로 데이터를 처리하고 새로운 정보를 이해하기 때문이다. 특히 방사선 전문의나 병리학자처럼 진단에 초점을 두고 일하는 전문가들은 위협을 느낄 수밖에 없다. 

하지만 한 대학병원 관계자는 이런 주장들에 대해 선을 그었다. 이 관계자는 “물론 진단에 초점을 두는 분야에서는 위협을 느낄 수 있다. AI가 처음 등장했을 때만 해도 이런 이야기들이 심심치 않게 들려왔지만 현재 전문가들은 이런 주장을 철회하고 있다”고 설명했다.

그는 “AI는 방대한 데이터를 명확하고 간결하게 수집·제공해 의사의 종합적 판단에 도움을 주기 때문에 효율성을 높일 수 있다는 정도로만 이해하면 된다”며 “의료행위 전반을 관리하고 여러 상황에 따른 종합적인 판단을 수행하는 의사를 대체한다는 것은 당분간은 불가능하다”고 말했다.

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