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최근 IT기술과 관련해서 단연 최고의 이슈가 되고 있는 것은 인공지능이다. IBM의 왓슨이 실제로 다양한 영역에 활용되기 시작하면서, 멀지 않은 시점에 다양한 종류의 일을 실제로 대신하게 될 것으로 예상하고 있다.


그렇다면, 인공지능이 전성기를 맞게 되는 근미래의 의료환경은 어떻게 바뀌게 될까? 이미 IBM의 왓슨이 뉴욕의 메모리얼 슬론 암센터와 휴스턴의 MD앤더슨 암센터, 그리고 최근 세계 최고의 병원으로 꼽히기도 한 메이요 클리닉 등에 채용되어 다양한 테스트와 일을 맡아서 하면서, 인공지능과 의료진들의 공존 모델을 다양하게 타진하고 있다. IBM의 왓슨은 수퍼컴퓨터라고 부를 수 있는 강력한 파워를 자랑하지만, 네트워크에 연결되면 아이패드와 같은 태블릿에 간단히 올려서 사용할 수 있기에 생각보다 쉽게 보급될 수 있는 잠재력이 있다. 


왓슨과 같은 최신 유형의 인공지능이 과거의 기술과 가장 차별화가 되는 부분은 아직 언어를 가리기는 하지만, 인간의 언어를 말하고, 상당히 복잡하고 어려운 문제에 대해서도 응대를 하며, 이를 학습해 나간다는 점이다. 이런 자연어 처리 능력을 바탕으로 최초로 세웠던 목표가 바로 세계적인 퀴즈쇼인 제퍼디(Jeopardy)에 출전하여 사람들과 대결을 해서 승리하는 것이었는데, 이 목표는 2011년 2월에 실제로 이루었고, 이 사건이 최근의 인공지능과 관련한 커다란 관심을 이끌어내었다. 


그 다음 목표는 인공지능이 실제 비즈니스 영역에 투입되는 것이다. 현재 가장 많은 테스트가 이루어지고 있는 분야는 바로 의료서비스 영역이다. 의사들이 진단을 내리는 것을 도울 수 있고, 복잡한 조건을 모두 검토한 뒤에 바람직한 치료방침을 결정하는 것에도 큰 도움이 될 것으로 보았다. 특히 복잡한 판단을 내려야 하는 케이스는 정교한 판단의 나무를 그린 뒤에 이를 의사에게 제시하여 같이 결정을 내리는 방식으로 협업을 한다면 과거보다 치료의 결과가 좋을 것으로 기대할 수 있다. 모든 진료를 이런 방식으로 할 필요는 없기 때문에, 이런 진료의 방식이 가장 많이 필요할 것으로 예상되는 암 환자에 대해 수술을 할 것인지, 아니면 방사선 치료를 할 것인지, 함암제는 병행할 것인지 등을 결정하는 분야에 집중적으로 테스트가 이루어졌고, 현재까지의 알려진 결과는 매우 긍정적이라고 한다.

 

인공지능 컴퓨터가 하루에 학습하는 데이터의 양은 인간이 평생동안 학습하는 양보다 많다. 인공지능은 의학과 관련한 전 세계의 저널을 의사들이 잠시 휴식을 취하는 동안에 모두 읽을 수 있다. 환자들의 의무기록도 순식간에 파악하고, 현재까지의 최신 신약 테스트 결과도 모두 파악한다. 최신의 치료방침은 항상 업데이트하고 있으며, 휴식도 취할 필요가 없고, 피곤에 찌들어서 황당한 실수를 하는 일도 없다. 또한, 지속적으로 학습을 한다.


이렇게 뛰어난 실력을 가진 인공지능이라도, 결정을 인간대신에 할 수는 없다. 인공지능은 책임을 질 수 있는 대상이 아니며, 진료적인 부분 이외의 총체적인 판단을 할 능력도 부족하다. 그렇기 때문에, 현재까지의 인터페이스는 인공지능이 생각하기에 가장 유력한 옵션 몇 가지를 순서와 근거에 따라 제시하고 의사들을 돕는 방식으로 개발되고 있다. 


또 한 가지 인공지능이 의료부분에 적용되는 사례는 심사평가 업무다. 이미 인디애나주에 자리를 잡고 있는 거대 민간보험사 중의 하나인 웰포인트에서는 IBM의 왓슨을 이용해서 의사들이 수행한 각종 시술 들에 대해 그 정당성을 판단하고 청구된 항목에 보험료를 허가해주는 일을 진행하고 있다. 이를 통해 과거보다 훨씬 빠르고 정확한 평가가 이루어지고 있다는 소식이다. 이 경우 인공지능의 도움을 받아 적절히 진료한 의사들은 특별한 삭감을 당할 이유가 없겠지만, 다른 의사들의 경우에는 과거에는 일이 많아서 적당히 넘어갔던 사안들도 이제는 전부 근거가 없거나 과잉진료라면서 이의가 제기될 가능성이 높아졌다. 만약 보험자의 인공지능과 병원의 인공지능이 소통하면 어떨까? 병원의 인공지능이 진료나 치료를 하기 전에, 이것이 문제가 없는지 보험자의 인공지능과 소통할 수 있을 것이고, 삭감이 없는 계획을 세워서 진료를 하도록 유도할 수 있을 것이다. 이렇게 된다면, 아마도 시간이 지날수록 이런 인공지능이 추천하는 진료계획이나 치료방침을 의사들이 거부하기 어려워질 것이다.


이런 변화에 대한 대응은 크게 두 가지로 갈릴 수 있다. 하나는 인공지능의 진화와 관련한 변화에 보조를 맞추어 따라가는 것이다. 다른 한 가지는 모두들 예상할 수 있겠지만, 이것이 결국 의사들의 일자리를 빼앗는 수순을 밟아나갈 것이기 때문에 이를 단호히 거부하는 것이다. 


현 단계에서는 대체로 첫 번째 길을 선택할 것으로 예상된다. 이 분야를 선도하는 IBM에서도 왓슨의 의료분야 서비스를 철저히 의사들을 보조하는 형태로 개발하고 있으며, 저렴하게 활용할 수 있도록 하여 의사들과의 협력을 더욱 확대하는 것이 중요하다고 이야기한다. 


그렇지만, 이미 거대한 변화가 시작되었다는 느낌을 지울 수 없다. 처음 휴대폰이 보급될 당시, 이 기술 때문에 세상이 이렇게 바뀔 것이라고 생각한 사람들은 별로 없었을 것이다. 처음 인터넷이 보급되면서 인터넷의 파급효과가 이렇게나 전방위적으로 나타날 것이라고 생각한 사람도 거의 없었을 것이다. 기술의 보급과 변화는 하루 아침에 아루어지는 것이 아니라, 아무도 모르게 조금씩 스며들듯이 이루어진다. 인공지능이 현재와 같이 실제로 보급되고 활용되기 시작하면서 능력이 증명되고, 효용이 발생하며, 비용도 떨어진다면 언젠가는 의사들이 맡은 역할을 대체하겠다는 사회적 압력이 증가하지 말라는 법은 없다. 이런 변화가 닥쳤을 때 어떤 선택을 하는 것이 우리 사회나 의료시스템 전반을 위해서 옳은 것일까? 확실한 것은 역사를 뒤돌아볼 때 도도히 흘러가는 강물과도 같이 밀려온 변화를 저항한다고 뒤돌릴 수는 없었다는 점이다. 일단은 그냥 손을 놓고 있기 보다는 인공지능에 대해 더욱 많은 관심을 가지고 이들이 변화시키는 세세한 물줄기의 흐름부터 먼저 꾸준히 모니터링하고 배울 필요가 있다. 



P.S. 이 글은 디지털타임스 [메디컬 3.0] 칼럼에 실린 글에 좀더 살을 붙여서 포스팅한 글입니다.

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하이컨셉
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