테크놀로지 제 1283호 (2020년 06월 29일)

헬스케어 시장 업그레이드하는 인공지능

기사입력 2020.06.30 오전 08:40

[테크놀로지]

- 의사 도와 병원 진료기록·의료 영상 데이터 종합 분석…환자 맞춤형 진료 시대 연다


영국의 바빌론은 ‘바빌론 헬스’ 서비스를 진행하고 있다.
바빌론 홈페이지

영국의 바빌론은 ‘바빌론 헬스’ 서비스를 진행하고 있다. 바빌론 홈페이지



[김용석 성균관대 전자전기공학부 교수] 헬스케어는 질병의 치료·예방·건강 관리 과정을 모두 포함한 것을 말한다. 하지만 최근 산업의 트렌드는 전통적인 치료 중심의 의료 서비스에서 개인의 건강을 관리하고 예방하는 추세로 발전하고 있다. 그 의미는 단순한 인간의 수명 연장보다 삶의 질 향상이 중요하다는 것이다. 따라서 사람들은 더욱 안전하고 효과적인 진료를 통해 질병 예측과 개인 맞춤형 치료를 기대하게 된다. 



헬스케어가 가능하려면 개인의 병원 내 진료 기록, 건강 데이터, 의료 영상 데이터, 유전체 데이터뿐만 아니라 웨어러블 디바이스를 통해 얻는 생활 습관, 운동량, 수면 패턴 같은 환자의 일상생활에서 발생하는 라이프 로그 데이터를 종합적으로 분석해야 한다. 하지만 의사의 노력으로 방대한 양의 데이터를 분석해 환자를 위한 질 높은 최상의 의료 서비스를 하는 데는 분명히 한계가 있다.



따라서 인공지능(AI)의 사용은 필수적이다. AI는 빅데이터·사물인터넷(IoT)·클라우드 컴퓨팅 기술 등과 함께 활용되면서 개인의 헬스케어 정보의 생성·수집·저장이 가능해졌다. 인간 의사 옆에 AI 의사가 있어 데이터 분석과 의사 결정을 도와주게 된다.



세계 최초의 AI 의사인 왓슨의 등장과 구글의 바둑 AI인 알파고의 활약이 알려진 이후 국내외에서는 AI 붐을 타고 많은 의료용 AI가 등장하고 있다. 왓슨은 의학 교과서와 전문 서적, 논문에 대한 빅데이터를 수집하고 왓슨을 설치한 전 세계 병원의 의료 데이터를 활용해 가능한 치료 방안을 의사에게 추천한다.



국내에서도 왓슨에 대응하기 위해 과학기술정보통신부 주도로 닥터앤서라는 AI 정밀 의료 솔루션을 국내 연구진이 개발하고 있다.



의료 영상 분야와 유전체 분야에서 진보
AI가 헬스케어와 결합돼 많은 응용 분야가 새로 등장하거나 급격히 발전하고 있다. 특히 의료 영상 분야와 유전체 분야에서 많은 진보가 이뤄졌다.



AI 헬스케어 기술의 응용은 활발히 진행되고 있는데 AI의 활용이 가장 활발한 쪽은 의료 영상 분야다. 기존 임상의나 영상의학 전문의의 시각적 인지 능력과 판단력에 의존하던 것을 AI가 의료 영상의 특징을 정확하고 신속하게 인식할 수 있는 수준으로 발전되고 있다.



국내 기업들도 활발히 개발 중이다. 2014년 설립된 뷰노와 루닛이 대표적인 기업이다. 이 분야를 선도하고 있는 업체인 뷰노는 AI를 이용해 X선이나 자기공명영상장치(MRI) 영상으로 뼈 나이를 판독해 성조숙증이나 저성장 진단을 돕는 솔루션 개발로 국내 첫 의료기기 허가를 받았고 최근 안저질환·뇌질환·심정지 예측에 이르기까지 AI의 적용 영역을 확대하고 있다. 루닛은 주로 폐와 유방 쪽 질환을 진단하는 AI를 개발하고 있다.



진료 프로세스도 AI를 활용해 많이 개선된다. 이는 의료 기관의 반복적인 작업을 자동화하는데, 영국의 바빌론이라는 회사는 바빌론 헬스(Babylon Health)라는 상용 서비스를 진행하고 있다. 우리에게 익숙한 알파고를 개발한 구글의 ‘딥마인드’도 바빌론 헬스에 투자자로 참여할 만큼 뜨고 있다.



바빌론 헬스의 사용자는 모바일 애플리케이션(앱)을 통해 궁금한 점을 물어보면 AI가 의학적 근거를 기반으로 무료로 상담해 준다. 의사의 자세한 소견을 듣고 싶으면 일정 요금을 지불해 전문의와 원하는 시간에 화상 전화를 통한 상담을 할 수도 있다.



이 회사의 성공 비결은 환자가 적절하고 신뢰할 수 있는 의료 정보를 전달 받을 수 있다는 데 있다. 환자는 바빌론 헬스의 검색창에 자신의 증상 혹은 의학적 궁금증을 물어보면 AI가 수백만 건의 의학 데이터베이스를 검색해 조언해 준다.



그리고 진료 시 의사와 환자의 대화를 음성 인식 시스템을 통해 자동으로 컴퓨터에 입력, 저장하고 의료 기록 작성에 소용되는 시간을 단축한다. 자연어 처리 기술을 통해 의료진의 업무 부담을 줄여 주고 의료 업무를 효율화할 수 있다.



유전체 정보를 이용한 헬스케어 분야도 많은 진보가 이뤄졌고 질병 예방 차원을 위해 주목해야 할 부분이다. 차세대 시퀀싱 기술의 발달로 인간 게놈 해독에 드는 비용이 1000달러 이하로 하락했다. 누구나 자신의 유전자 지도를 쉽게 획득할 수 있게 됐고 이를 분석해 유전병의 치료·예방을 위한 생활 습관과 식단 관리가 가능하게 됐다.



유방암의 가족력을 갖고 있는 안젤리나 졸리가 DNA 분석을 통해 유전자의 돌연변이를 확인하고 유방 절제 수술을 받은 것은 매우 유명하다.



의료 분야에서는 특정 조직의 체세포 변이의 검출, 암조직 분석을 통한 예후 진단, 약물 민감성 예측에 기반한 처방 등은 바이오 빅데이터에 대한 분석과 데이터 마이닝을 통해 이뤄졌다. 앞으로 이러한 데이터들을 모두 통합한 AI 기반의 스마트 의료 서비스가 가능해질 것으로 보인다.


영국의 바빌론은 ‘바빌론 헬스’ 서비스를 진행하고 있다.
바빌론 홈페이지

영국의 바빌론은 ‘바빌론 헬스’ 서비스를 진행하고 있다. 바빌론 홈페이지


인간을 위한 의료는 산업의 발전이 필수
AI 헬스케어 산업은 크게 하드웨어 제품과 소프트웨어 서비스로 나눌 수 있다. 이 두 가지가 개별적일 수도 있고 하나일 수도 있다. 하드웨어 제품 산업은 건강 증진과 개선을 위해 신체에 적용해 생체 신호를 측정하거나 모니터링하는 웨어러블 기기가 해당된다. 삼성이나 애플의 스마트 워치 제품이 있다. 이 밖에 체성분·체지방 측정, 센서가 삽입된 의료 기기, 밴드·목걸이형 기기, 부착 패치형 기기, 인체 삽입형 기기 등이 있다.



소프트웨어 서비스산업은 의료·건강 관리 콘텐츠 개발을 통해 운동·영양·의학 정보를 제공한다. 예를 들어 스마트폰 건강 정보 제공 앱을 통해 휴식 방법, 운동 관리, 영양 관리 관련 정보 제공, 질환별로 매일 복용해야 되는 약의 복용 여부, 복용 시간 등을 알려준다. 또 개인 건강 기록(PHR)과 병원 기록 관리도 가능하게 해 준다.



또 유전자와 의료 진단 서비스를 통해 체외 진단, 유전자·유전체 분석을 한다. 의료 정보 분석, 원격으로 행해지는 의료 서비스 및 진단, 개인 유전 정보에 기초한 가족력 관리, 노인 건강 관리, 건강 관리 포털, 원격 상담과 원격 모니터링 서비스 등이 있다.



휴이노의 손목시계형 심전도 장치인 ‘메모워치’ 제품이 웨어러블 의료 기기로는 국내 최초로 서비스될 예정이다. 주기적으로 심전도를 측정하게 되고 AI가 분석해 이상 신호를 파악한다. 문제가 생겼을 때 의사에게 전송하고 의사는 환자에게 바로 병원을 찾으라고 안내할 수 있다. 부정맥 환자들에게는 매우 유용할 수 있다.



진정한 스마트 헬스케어는 지속적인 모니터링과 빅데이터 분석에 기초한 관리와 예방에 있다.



현재 의료기관 중심의 사후 진단 치료에서 의료 고객 중심의 예방 관리로의 헬스케어 패러다임 변화가 일어나고 있다. 웨어러블 센서로부터 획득된 데이터와 다양한 검진 데이터베이스 구축과 관리, AI 기반의 빅데이터 분석과 이에 근거한 건강 관리 및 예방 서비스, 챗봇 등 편리한 사용자 인터페이스 기술 등 개인 맞춤형 헬스케어 산업이 활성화되면서 AI의 활용은 점점 더 확대될 것이다.



인간의 건강 문제를 다루는 AI 헬스케어 시장은 많은 AI 응용 분야 중에서 전 세계에서 가장 큰 시장이다. 미래에는 AI 덕택으로 최고의 질 높은 의료 서비스를 받게 될 것이다. AI는 환자를 실시간으로 모니터링하고 있다가 위험을 미리 예측해 병을 앓고 있는 환자와 치료 중인 의사에게 알리게 되고 환자는 즉시 맞춤형 치료를 받을 수 있다. 마치 나만을 위해 의사가 24시간, 365일 관찰하고 관리하고 최종적으로 치료의 필요성과 그 시점을 예측해 치료 방법을 제안해 주는 것이다. 



하지만 의사는 치료의 최종 판단의 책임을 지게 된다. 현재의 AI 의사는 인간 의사를 돕는 역할을 할 뿐이다. AI에 너무 의존해서도 안 된다. 또 AI의 성능이 데이터의 양과 질에 의해 결정된다는 것을 늘 고려해야 한다. 양질의 학습 데이터를 확보하는 것이 가장 우선돼야 하는 과제다.



[본 기사는 한경비즈니스 제 1283호(2020.06.27 ~ 2020.07.03) 기사입니다.]


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입력일시 : 2020-06-30 10:49