엊그제 20세 이하 축구대표팀이 U-20 월드컵 16강전에서 아쉽게 고배를 마셨다. 그러나 축하할만한 성과를 거두며 국민들의 축하를 받았다. 우리 국가대표 선수들이 올림픽이나 여러 세계대회에서 선전하는 모습을 볼 때마다 마음속 뿌듯함을 느끼면서 마음 한 구석에 드는 생각이 있다. 다음 차례의 김연아 선수는 누가 될까? 다음 차례의 박태환 선수는 누가 될까? 특히 기초 종목이라고 불리는 부분의 약세를 지켜보면서 어쩌면 스포츠계에서의 이런 모습은 우리 사회의 '빨리 빨리' 문화가 가장 단적으로 보이는 사례가 아닐까 하는 생각을 지울 수 없다. 비단 스포츠뿐만 아니라, 과학 기술계에서도 응용 과학만큼이나 기초 과학이 중요하다는 것을 외치면서도 실제 투자는 효율적으로 이루어지지 않는 모습을 많이 본다. 또한 '평등한 기회'라는 명목하에 막대한 연구비의 집행이 지난 연구 성과나 연구 계획의 구체성과 무관하게 '간절함'이라는 포장으로 누구에게나 공평하게, 대신 성과를 담보하지 못하는 형태로 배분되는 것도 어느 정도는 사실이다.
특정 산업분야에서 유행을 추종하며 비슷비슷한 소위 '미투(ME TOO)' 성과물을 만드는 일은 기초분야에 투자 없이도 가능한 일이다. 하지만, 기본이 돼 있지 않은 상태에서 쌓은 이러한 미투 성과물로는 절대 세계시장을 선도할 수도 없으며, 심지어는 국내 시장에서도 결국은 도태되고 만다는 것을 우리는 많은 사례를 통해 알고 있다. 지난 주 알파고가 커제와의 대국을 끝으로 이제 더 이상 바둑 대국에는 참가하지 않겠다고 선언했다. 그리고 다음은 게임, 의료 등 다른 분야에서 지금까지의 알파고의 경험을 활용하겠다는 계획도 밝혔다. 모두 알고 있다시피 알파고의 '고'는 바둑을 뜻하는 표현이다. 아마도 우리는 몇 개월 후 혹은 몇 년 후의 빠른 시간 내에 알파닥(doc) 혹은 알파메드(med)의 구동을 현실에서 목격할 지도 모르겠다. 이러한 기대 혹은 걱정 때문에 정부부터 대부분의 의료기관이 앞으로의 의료계 투자 순위로 인공지능을 최상 순위에 올려놓고 있다. 방향 자체에 대한 이견은 있을 수 없으나, 그 방법에 대해서는 잘못하면 기본에 집중하지 않고 빠른 성과 위주로 쌓아올린 다른 사례의 전철을 밟지는 않을까 걱정되는 바도 없지는 않다. 의료 데이터는 심지어 잘 정제가 된다고 해도 다른 산업군의 데이터에 비해 사이즈도 크고, 더 복잡하며, 또한 산발적으로 수집되는 경향을 보인다. 따라서 어떤 인공 지능 소프트웨어 혹은 알고리즘이 유용한지 그렇지 않은지는 판별하는 데에 한 개 병원의 데이터로 파일럿을 해볼 수는 있겠으나, 이를 환자에게 실제 적용하고, 산업에 응용하기 위해서는 기반이 되는 의료 데이터의 표준화 및 정제가 대규모로, 우리나라의 사정을 생각하면 거의 전국적으로 이뤄져야 한다. 유전체 정보, 생활습관 정보와 더불어 가장 중요한 병원 내 임상정보의 가공 및 이용을 위해서 고품질, 저비용의 병원정보시스템의 국가적 차원에서의 확산이 무엇보다 중요한 이유이며, 아무리 멋있게 포장된 인공지능 탑재 분석 솔루션이건, 의사결정지원 시스템도 기본의 기본이라 할 수 있는 임상정보의 축적 없이는 활용이 불가능하다는 점에서, 정부와 의료계의 기본을 놓치지 않으려는 노력이 그 어느 때보다 중요하며, 근사한 포장지에 속아 속 빈 강정을 선택하는 우를 범하지 말아야 한다.
축구를 잘하는 선수를 폭넓게 많이 키우려면 기초체력을 먼저 기르고, 그 후 공과 함께 놀 수 있도록 하라고 한다. 기본에 집중해서 투자하고 산업을 키우는 일은 고통스러운 과정이고 어찌보면 더디 보여 영원히 따라가지 못할 것 같은 불안감에 휩싸이곤 한다. 하지만 기본 없이 쌓아 올린 자칭 '성과'들이 얼마나 허망하게 무너지고 소리 소문 없이 사라졌는지는 누구나 잘 알고 있으며, 어렵고 힘든 길을 통과한 자만이 지속 가능한 성공을 담보할 수 있는 바, 정부나 병원의 투자도 그 어렵고 힘든 길을 견뎌 내는 방향으로 결정돼야 한다고 믿는다. 기본에 집중하는 자가 그 기본을 넘어 빛나는 성과를 만들 수 있는 법이다.
