![[메디컬 3.0] 인공지능의 시대, 의료서비스의 미래](http://contents.dt.co.kr/images/201410/2014101002102251607001[1].jpg "[메디컬 3.0] 인공지능의 시대, 의료서비스의 미래")
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 메이요클리닉 등에 채용되어 다양한 테스트와 일을 맡아서 하면서, 인공지능과 의료진들의 공존모델을 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.
최근 왓슨과 같은 인공지능이 실제 비즈니스영역에 투입되고 있는데, 그 중에서 가장 많은 테스트가 이루어지고 있는 분야가 바로 의료서비스영역이다. 의사들이 진단을 내리는 것을 도울 수 있고, 복잡한 조건을 모두 검토한 뒤에 바람직한 치료방침을 결정하는 것에 큰 도움이 되고 있다. 특히 복잡한 판단을 내려야 하는 케이스는 정교한 판단의 나무를 그린 뒤에 이를 의사에게 제시하여 같이 결정을 내리는 방식으로 협업을 하여 과거보다 더 나은 치료결과를 기대하고 있다. 모든 진료를 이런 방식으로 할 필요는 없기 때문에, 이런 진료가 가장 도움이 될 것으로 예상되는 암환자에 대한 수술, 방사선치료, 항암제 치료 여부를 결정하는 분야에 집중적으로 테스트가 이루어졌고, 현재까지의 결과는 매우 긍정적이라고 한다.
인공지능컴퓨터가 하루에 학습하는 데이터의 양은 인간이 평생 동안 학습하는 양보다 많다. 인공지능은 의학과 관련한 전세계의 저널을 의사들이 잠시 휴식을 취하는 동안에 모두 읽을 수 있다. 환자들의 의무기록도 순식간에 파악하고, 현재까지의 최신 신약테스트결과도 모두 파악한다. 최신 의치료방침은 항상 업데이트하고 있으며, 휴식도 취할 필요가 없고, 피곤에 찌들어서 황당한 실수를 하는 일도 없다. 또한, 지속적으로 학습을 한다.
또 한가지 인공지능이 의료 부분에 적용되는 사례는 심사평가업무다. 이미 인디애나주에 자리를 잡고 있는 거대민간보험사 중의 하나인 웰포인트에서는 IBM의 왓슨을 이용해서 의사들이 수행한 각종 시술에 대해 그 정당성을 판단하고 청구된 항목에 보험료를 허가해 주는 일을 진행하고 있다. 이 경우 인공지능의 도움을 받아 적절히 진료한 의사들은 특별한 삭감을 당할 이유가 없겠지만, 다른 의사들의 경우에는 과거에는 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 지날 수록 이런 인공지능이 추천하는 진료계획이나 치료방침을 의사들이 거부하기 어려워질 것이다.
이미 거대한 변화가 시작되었다는 느낌을 지울 수 없다. 처음 인터넷이 보급되면서 인터넷의 파급효과가 이렇게나 전방위적으로 나타날 것이라고 생각한 사람은 거의 없었을 것이다. 기술의 보급과 변화는 하루아침에 이루어지는 것이 아니라, 아무도 모르게 조금씩 스며들듯이 이루어진다. 인공지능이 현재와 같이 보급되고 활용되기 시작하면서 그 능력이 증명되고, 효용이 발생하며, 비용도 떨어진다면 언젠가는 의사들이 맡은 역할을 대체하겠다는 사회적 압력이 증가할지도 모른다. 이런 변화가 닥쳤을 때 어떤 선택을 하는 것이 우리 사회나 의료시스템 전반을 위해서 옳은 것일까? 확실한 것은 그냥 손을 놓고 있기보다는 인공지능에 대해 더욱 많은 관심을 가지고 이들이 변화시키는 세세한 물줄기의 흐름부터 먼저 꾸준히 모니터링하고 배울 필요가 있다는 점이다.
정지훈 경희사이버대학교 모바일융합학과 교수
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