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“AI한의사 도입이 한의진료의 품질 높인다는 것은 명백한 사실”
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“AI한의사 도입이 한의진료의 품질 높인다는 것은 명백한 사실”

프로젝트 일환 ‘한국인 참조DB’ 개발…한의진료의 신뢰 향상에 기여 ‘기대’
2022년 베타서비스 오픈 ‘목표’…올해는 수집된 데이터 가공·서비스화 박차

[편집자 주] 한국한의학연구원이 미래 의료환경의 적극적인 대응을 위해 AI한의사 프로젝트를 시행하고 있다. 본란에서는 이상훈 한국한의학연구원 책임연구원으로부터 이 프로젝트의 향후 활용방안, 기대효과 등에 대해 들어본다. 

 

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- 이상훈 한국한의학연구원 책임연구원

 

Q. AI한의사 프로젝트란?

“국내에 체감하는 것보다 해외에서 체감하는 의료인공지능의 발전속도는 훨씬 앞서있다. 다만 그러한 서비스들이 영어권을 중심으로 발전되다보니 한국어 사용자의 경우 접근성이 떨어져 체감이 잘 되지 않는 것뿐이다. 인공지능 한의사의 경우 2018년 취임한 김종열 한의학연구원장의 첫 번째 경영목표로 추진된 사업으로, 이러한 국제적 흐름을 반영한 것이라고 볼 수 있다. 

AI한의사 사업의 공식 명칭은 ‘AI 한의사 개발을 위한 임상 빅데이터 수집 및 서비스 플랫폼 구축’이다. AI는 사람의 직관을 흉내낸 컴퓨터 프로그램으로 매우 많은 임상데이터를 인공지능이 학습을 통해서 알고리즘을 스스로 만들어내는 것이다. 그렇다보니 AI 개발을 위해서는 고품질의 임상데이터가 필수적이다. 현재 진행되고 있는 과제는 이러한 AI 개발을 위한 고품질 임상데이터가 수집될 수 있는 환경과, 표준화된 임상 Data 개발을 위한 표준 수집기술 개발을 주요 목표로 하고 있다.”  


Q. AI한의사 프로젝트의 진행 정도는?

“AI가 개발되기 위해서는 AI가 학습할 때 사용할 수 있는 고품질의 임상데이터가 필요하다. 특히 임상데이터의 표준화와 디지털화가 그 핵심이라고 할 수 있으며, 이를 위해서는 사람이 오감으로 측정해 입력한 값이 아니라 기기를 활용해서 측정된 정량적인 rawdata가 필수적이다. 

일반적으로 차트에 기록되는 의무기록 자체만으로는 AI를 개발한다는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 가능한 경우는 예후가 기록돼 있을 때만 가능한데, 이때의 예후 역시 명백한 것이어야 한다(예: 사망, 재수술 여부, 기타 객관적 검사결과로 수치화 가능한 것 등).

특히 중국쪽에서 많이 개발하고자 하는 ‘변증에 따른 치료’ 결과는 AI를 개발한다 하더라도 사실상 의미가 없다고 할 수 있다. AI가 파워를 갖는 경우는 ‘현실’을 ‘이론’화 시키는 것인데, ‘변증에 따른 치료’는 어떤 Rawdata를 기반으로 그러한 변증을 했는지에 대한 정보가 소실돼 있고, 그 자체가 애초에 이론 체계 내에서 이뤄지는 ‘순환논리’이기 때문에 그렇게 만들어진 text mining 기반의 AI는 단지 ‘논리의 재확인’에 불과한 것으로 실제 임상에서의 활용가치는 거의 없다고 할 수 있다.” 

 

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Q. AI한의사 개발시 일선 한의사에게 도움이 되는 부분은? 

“가장 쉽게는 네비게이션이 개발된 이후 운전자의 운전실력에 대해 생각해보면 된다. 네비게이션이 없던 시대에도 뛰어난 택시기사는 네비게이션의 실시간 추천경로보다 더 빨리 목적지에 도달할 수 있었다. 네비게이션의 장점은 뛰어난 택시기사가 아니더라도 평균적인 시간에 목표한 목적지에 도달할 수 있게 해주는 보통 이상의 경로를 제공하는데 있다. 

2022년에 AI한의사의 베타서비스가 오픈되면 누구나 최신 임상연구 논문과 교과서, 10종 의서를 읽고, 내가 보는 환자에 가장 가까운 정보를 제공해주는 AI 비서를 얻게 될 것이다. 이러한 비서가 진료의 품질을 향상시킬 것은 명백한 일이다. 

또한 올해부터 수집되는 한의 건강검진 빅데이터 수집의 결과로 맥진·설진·복진·체열·대사율 등 다수의 한의 생체지표에 대해 ‘한국인 참조 DB’가 개발되어 공개될 예정이다. 이러한 DB가 개발되고 나면 막연하게 ‘맥이 약하다’가 아니라 ‘한국인 20대 여성의 맥력에 비해서 당신은 하위 30%에 해당한다’라고 구체적으로 이야기할 수 있게 될 것이며, 이러한 ‘한의 생체지표에 대한 한국인 표준 data’는 한의진료의 막연함을 해소하고 신뢰를 향상시키는 역할을 하게 될 것이다.”

Q. 장점에도 불구, 반대의 목소리도 높다.

“의료계에서 AI를 반대하는 이유에는 여러 가지가 있다. 첫 번째는 AI와 원격진료를 연결해서 생각하기 때문이다. AI가 개발되고 나면 집에서 AI를 통해 진료를 받게 되고, 이로 인한 수입의 감소를 걱정하는 것이다. 그러나 원격진료는 AI의 발전과 무관하게 진행되고 있는 국제적인 트렌드이며, 특히 코로나19로 인해 급격히 가속되고 있는 것이다. 

두 번째는 AI가 실수했을 때의 책임소재에 대한 부분이다. 그러나 이 부분은 AI가 단독으로 의사결정을 하는 것을 의료법에서 인정하지 않기 때문에 기우라고 할 수 있다. 네비게이션의 사례에서 이야기했듯이 AI는 의사를 보조하는 시스템이지, 의사를 대체하는 것이 아니다. 현재 AI 기반의 의사결정이 사용되고 있는 분야들은 소극적인 의사결정에 대한 부분으로, 이러한 것들은 AI가 도입되기 이전에도 의료기기에 포함된 컴퓨터 프로그램들이 해오던 분야다.  

세 번째는 AI와 의사간의 판단이 엇갈렸을 경우다. 특히 전문가 1인(의사 단독)의 판단에 대해서 이견을 갖기 어려운 현재 의료시스템에 비해 AI의 의견과 전문가의 의견이 상충했을 때 전문가의 의견대로 진료한 결과가 나쁜 경우에 대해 소송이 걸렸을 때를 걱정하는 부분이 있다. 이 부분은 현재도 충분한 주의를 기울여 의사결정을 했고 성실한 진료를 수행했다고 하면 의료소송이 걸리더라도 의사가 배상해야할 의무가 없기 때문에 실질적인 문제가 될 확률은 낮다. 다만 도입 초창기에 약간의 소송이 좀 더 증가할 우려는 실제로 존재한다고 할 수 있다. 

안타까운 이야기지만 현재 한의계의 상황상 한의 AI가 이 정도의 문제를 일으킬 위험은 낮다. 한의계에서는 AI를 개발하기 위해 필요한 데이터 수집 인프라조차 아직 갖춰져 있지 않기 때문에 AI한의사 과제에서 이러한 대규모 인프라 구축을 추진하고 있는 것이며, 당분간 한의계에서 활용될 수 있는 AI는 몇몇 영상의학 분야와 논문·교과서·고문헌 등의 text 기반의 진료지원 시스템이 될 것이며, 다양한 정보를 인간 대신 학습한 후, 진료를 위한 최적의 정보 제공을 하는 Assistant 중심의 AI가 될 것이다.” 


Q. 향후 AI한의사 프로젝트 추진계획은? 

“우선 지난해에 가장 역점을 뒀던 것은 전체 서비스의 효율적인 설계와 한의 임상데이터의 표준화된 구조 개발, 수집될 데이터의 정량화 및 프로토콜 개발 부분이었다면, 올해부터는 실제 수집되는 데이터들을 어떻게 가공하고 서비스화 시킬 것인지에 대한 부분이 진행된다고 할 수 있다. 내년 연말을 목표로 내후년에 오픈될 베타서비스 개발에 박차를 가하고 있으며, 공개서비스를 활용한다면 한의계의 신뢰도를 높이고 진료의 품질을 높이는데 많은 도움이 될 수 있을것으로 기대한다.” 


Q. 이외에 하고 싶은 말은?

“AI는 피할수 없는 흐름이며 의료AI가 도입되는 것 또한 명백한 미래라고 할 수 있다. 한의계가 적극적으로 AI시대의 의료에 맞춰 변해가지 않는다면 도태될 수밖에 없다. 보다 많은 건설적인 논의와 격렬한 토론이 한의계 내부에서 이뤄지기를 기대한다.”

강환웅





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