[디지털산책] 의료AI, 집단지성으로 만들자

김성수 연세의료원 의료정보실장·의학박사

컴퓨터와 네트워크로 대변되는 정보통신 기술이 주도한 산업구조의 변화를 3차 산업혁명이라고 정의하고 이 과정에 등장한 모든 것을 융합과 연결을 통해 새로운 부가가치를 생산하는 산업구조를 4차 산업혁명으로 정의한다. 산업간 융합 관련기술인 ICBM(IoT, Cloud computing, Big Data, Mobile)을 인공지능과 연결하는 것이 4차 산업혁명에서 필수적인 기술이라고 이야기하고 있다.

생활의 편리와 경제적인 이익을 위해 도입하는 인공지능이 인간의 일자리를 뺏어서 문제를 일으키는 패러독스(Paradox, 역설)가 진퇴양난(進退兩難, Dilemma)에 빠지게 한다. 올해 초 다보스포럼의 주된 주제는 4차 산업혁명이었으며 옥스포드 대학 연구진은 "20년 후 미국내 일자리의 47%가 소멸될 것"이라고 예측했다. 인공지능이 일자리를 없애는 것은 이미 진행형이다. 전화상담원은 인공지능과 기계음성 합성이 대치하고 있고 세계의 공장 중국도 인건비 절감을 위한 로봇 도입이 활발해지면서 2억이 넘는 '농민공(農民工)'들이 일자리를 빼앗기고 있다. 심각하게 '로봇세(稅)'를 걷어서 실업자를 지원해야 한다는 정책이 필요할 정도이다.

인공지능이 적극적으로 도입될 서비스 분야는 세 가지 조건을 가진다. 첫째, 많은 종업원을 필요로 하는 서비스, 둘째, 공급이 제한적인 고가의 전문 서비스, 셋째, 24시간 365일 항상 제공돼야 하는 서비스 분야다.

이 세 가지 조건에 정확히 모두 해당되는 서비스 산업은 '의료산업'이다. 특히 미국의 의료서비스 산업이다. 상대적으로 적은 의사가 대도시 지역에만 집중된 미국에서 인공지능과 원격진료는 문제 해결을 위한 강력한 해결책이다. 그런데 대한민국의 환경은 다르다. 1000명당 2.2명의 의사(OECD, Health Data 2015)는 OECD 평균 3.3명보다는 부족하지만 전문의 비율이 72.3%(보건복지부 등록, 2014 현재), 개원의 3만4586명 중 92.6%가 전문의 자격증을 소지하고 있다.(대한의사협회, 2014 전국 회원 실태조사 보고서) 의료수가는 다른 OECD 국가에 비해 상대적으로 매우 저렴하며 국민 대부분이 대도시권에 집중해서 거주하기 때문에 의료기관 방문이 매우 쉽기 때문에 의료서비스는 공급 과잉 상태이다. 하지만 동시에 진료기관간 의료서비스 수준의 격차가 존재한다. 그래서 대형병원 쏠림 현상이 발생한다.

미국형 의료 인공지능은 의료서비스 부족을 전제로 개발됐다. 미국형 인공지능을 활용한 의료서비스는 대형병원의 환자 안전(Patient safety) 강화를 위해서는 도움되겠지만 비용대비 효과는 아직 평가되기 어렵다. 한국형 의료 인공지능은 기존과는 다른 방향으로 개발 돼야한다. 여기서 주목할 것이 대한민국이 보유한 높은 교육 수준의 인적자산이다.

필자는 대한민국의 집단지성(Collective Intelligence)이 인공지능이 주도하는 4차 산업혁명에 큰 역할을 담당할 것으로 생각한다. 지금의 인공지능 모듈은 갓난아기와 다를 바 없다. 인공지능이 갱단에게 교육받으면 범죄자가 되고 천재 과학자에게 교육받으면 초월적인 존재(transcendence)가 된다. 모든 것을 아는 초인은 없다. 그래서 집단지성이 인공지능을 가르치고 보완해야 한다.

일반인들에 의한 집단지성의 대표적인 성공 사례는 위키(www.wiki.com)와 네이버의 '지식인 서비스'이다. 그리고 전문가들에 의한 집단지성은 초보적인 인공지능이 구현하기 어려운 능력을 가진다. 줄기세포 연구의 문제를 밝혀낸 생물학연구정보센터(BRIC, Biological Research Information Center)가 대표적인 예이다. 대한민국은 다른 선진국과 차별화되는 집단지성의 기반을 가지고 있다. 7만명이 넘는 대한민국 전문의는 의료분야의 집단지성 활용을 위한 엄청난 자원이다.

집단지성을 통합하는 지능형 의료정보시스템은 필자가 지난 기고에 언급한 클라우드 기반 의료 데이터웨어하우스(Data Warehouse)에서 시작한다. 상급종합 병원부터 전문의가 운영하는 의원에서 수집된 익명화 의료정보는 전문가들(집단지성)에 의해 분석되고, 이를 다른 전문가들이 검토하고 검증한다. 그 결과를 인공지능에게 학습시키고 많은 양의 의료정보를 인공지능이 정리해주면 여러 의료기관의 전문가들이 최적화된 진단지원시스템(Clinical Diagnosis Support System)과 표준진료지침(Critical pathway, Protocol)을 만들어 낸다. 적용된 표준진료지침은 다양한 상황변화(예.메르스, MERS)에 반응하는 인공지능에 의해 실시간으로 업데이트되어 24시간 365일 제공된다.

이를 유전체(Genome) 데이터와 연결한다면 새로운 의료기술 개발이 용이해진다. 정밀의료(Precision Medicine)의 기반이기도 하다.

이 시스템이 지향하는 한국형 미래 의료시스템은 국민 모두가 상급종합병원부터 작은 의원까지 어떤 진료기관을 가더라도 상급종합병원 수준의 진단과 일차 치료를 받을 수 있게 하고 수술이나 전문적인 치료가 필요한 경우 최적의 의료진과 의료기관에 즉시 이송해 최고의 의료서비스를 받게 하는 것이다. 의료기관 전체의 안정적인 운영과 효율적 의료서비스는 다른 기회를 만든다. 금융, 교통, 유통 등 기타 산업과의 융합이 이루어지면 새로운 개념의 일자리창출도 가능할 것이다. 이 과정 역시 우리나라의 집단지성은 역할을 담당할 것이다.

인공지능은 만능이 아니다. 그리고 기계가 항상 사람보다 정확하지 않다. 의료는 확률에 의해서만 성과가 결정되는 것은 아니기 때문이다. 언젠가는 사람보다 더 사람다운 인공지능이 나오는 특이점(Singularity)이 오겠지만 아직 기계는 '인간들'이 필요하다. 높은 수준의 지적 수준을 가진 대한민국 인재들에 의한 '집단지성'을 활용하는 것이 4차 산업혁명의 중요한 '시작점'이다.

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