[메디코파마뉴스=박애자 기자] 최근 인공지능(AI)이 열풍을 불고 있다. 이에 따라 AI가 보건의료와 결합해 신약 개발, 헬스케어, 진단솔루션 등에서 활용되고 있다. 하지만 의료 분야의 AI 기술 조기 도입이 인종 격차를 악화시키고 진단 및 치료 전달의 오류 위험이 크다는 우려의 목소리가 나오고 있다.

특히 의료 AI가 인력 부족 해결 열쇠로 등장했지만 오히려 대규모 의료인력 감축을 야기할 수 있다는 지적이다.

최근 모든 종류의 의료 검진, 혈액검사, 약물 처방, X-레이, 초음파, 뇌파 등 환자 치료과정에서는 방대한 양의 의료 데이터가 생성되고 있다.

이에 따라 AI를 통해 의료데이터의 폭발적인 증가, 전 세계적 위기 수준인 인력 부족, 의료비용의 급증 문제를 해결하고자 하는 움직임이 커지고 있다.

AI는 인간이 분류할 수 없는 방대한 양의 환자, 영상, 임상시험 및 의료 데이터를 기반으로 간호사와 의사의 진단 및 치료 의사결정을 개선해 의료 시스템의 효과와 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 역량을 갖추고 있다는 이유에서다.

또한 치료과정에서 시행착오 없이 처음부터 정확하게 환자를 치료할 수 있다면 효율이 떨어지는 시술과 치료에 소요되는 비용과 시간도 절약할 수 있다는 장점도 있다.

실제로 미국 뉴욕에 위치한 마운트시나이(MountSinai)병원은 AI 기술을 적극적으로 수용하고 있는 것으로 알려졌다.

이 병원은 AI 소프트웨어와 교육에 수억 달러를 투자하고 있는데 AI 판독 도구가 방사선 전문의 보다 20% 더 많은 유방암 사례를 발견하는 등 높은 효율성과 정확성을 가진 AI가 의학의 미래라고 판단했기 때문이다.

또한 마운트시나이병원은 의사와 간호사가 임상치료에서 테스트 하고 있는 임상 의료도구를 사내에 적용하기 위해 AI 전문가 그룹이 관련 업무에 돌입했다.

전사 소프트웨어는 보험 청구 서류 작업을 수행하며, 챗봇은 환자 의료기록을 작성하는 데 활용됐다.

≫ 구글과 MS 등 거대 기업, 의료부문 AI 도구 개발 확대

이처럼 의료 AI가 각광받자 글로벌 기업인 구글과 MS는 생성형 AI를 임상 제품 및 서비스에 통합해 의료산업 진출을 확대하고 있다.

구글은 의료 질문에 대한 응답 생성, 데이터 요약 작업 수행, 건강 데이터 구성이 가능한 ‘Med-Palm2’라는 의료용 챗봇을 개발했다.

구글의 의료용 챗봇은 의료면허 시험 데이터를 학습해 범용적인 알고리즘에 비해 의료 문제에 대해 구체화된 대화를 수행할 것으로 기대되고 있다.

이에 따라 구글은 지난 4월, 미네소타주 로체스터에 기반을 둔 메이요클리닉(Mayo Clinic)에서 의료용 챗봇 시범 테스트를 시작했다.

또한 구글 클라우드는 의료 진료 결과, 연구 및 임상 워크플로 개선을 목표로 하는 생성형 AI 애플리케이션 사용에 대해 메이요클리닉과 파트너십을 체결했다.

해당 파트너십에 따라 메이요클리닉은 생성형 AI 기반 엔터프라이즈서치를 사용하기 시작했다.

AI 기반 애플리케이션은 환자 정보를 구글 검색과 같이 편리하며 대화 형태로 검색할 수 있게 했다.

구글 클라우드의 AI 도구는 환자의 복잡한 병력부터 이미징, 유전체학, 실험실에 이르기까지 일반적으로 기존 방식으로는 검색할 수 없거나 해석하기 어려운 정보 소스를 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있는 것으로 알려졌다.

메이요클리닉의 크리스 로스(Cris Ross) CIO는 “구글과의 파트너십을 통한 AI 채택으로 데이터 기반으로 한 다양한 치료법을 개발하고 환자와 더 많은 관계를 형성하며, 의료 서비스를 혁신할 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 밝혔다.

MS도 의료 서비스 지원 생성형 AI 개발에 박차를 가하고 있다.

MS는 의료 소프트웨어 기업인 에픽 시스템즈(Epic Systems)와 파트너십을 맺고 의료진의 문서화 부담을 줄이기 위해 MS의 생성형 AI를 에픽의 소프트웨어에 개발 및 통합하는 작업을 진행했다.

파트너십에 따라 에픽은 MS의 오픈에이아이(Azure OpenAI)를 통합해 환자 포털 내에서 의료진에게 초안 메시지를 제공할 계획이다.

의사는 메시지를 검토하고 환자에게 전송하기 전에 수정할 수 있다.

이 생성형 AI 도구는 노스캐롤라이나주 채플힐에 본사를 둔 UNC헬스, UC샌디에이고헬스, 위스콘신주 매디슨에 본사를 둔 UW헬스, 캘리포니아주 팔로알토에 본사를 둔 스탠포드헬스케어와 같은 의료 시스템에서 시범 운영되고 있다.

또 다른 의료 서비스 공급 업체인 텔라닥(Teladoc)도 MS의 생성형 AI 애플리케이션을 사용하고 있다.

텔라닥은 지난 7월 18일 MS 애저(Microsoft Azure), 오픈에이아이(Open AI), 애저코그니티브서비스(CognitiveServices), 뉘앙스 드래곤 앰비언트 익스피리언스(Nuance Dragon Ambient eXperience)를 텔라닥 헬스솔로(Teladoc Health Solo) 플랫폼에 추가할 것이라고 밝혔다.

새로운 통합은 임상 문서 생성을 자동화하고 의료진의 문서화 부담을 덜어주는 것을 목표로 하고 있다.

임상 이미지 분석을 사용해 환자 진단의 보조도구로 사용하는 것은 일상적인 의료 과정이 되고 있다.

이스라엘 AI 기술기업이 개발한 에이아이닥(Aidoc)은 뇌졸중 및 기타 급성질환에 대해 응급실에서 영상을 분석하는데 사용되고 있다.

신속한 환자 분류 기능으로 응급실 소요 시간을 1시간 단축이 가능하다는 것이 회사 측의 설명이다.

에이아이닥은 이 기술이 뉴욕 최대 의료 서비스 기업인 노스웰헬스(NorthwellHealth)의 17개 병원에서 사용되고 있다고 밝히기도 했다.

≫ 의료부문에 깊숙이 들어온 AI, 도입은 ‘시기상조’ 우려

이처럼 AI가 의료부문에 깊숙이 들어오고 있지만 도입은 시기상조라는 의견이 나오고 있다.

AI가 환자 치료와 건강 결과를 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 확실히 검증되지 않은 기술을 조기에 도입하면 의료 전문가와 기관에 대한 신뢰가 약화된다는 이유에서다.

특히 건강 결과에서 기존의 인종 격차가 악화되며 진단 및 치료 전달 오류의 위험이 높아질 수 있다는 우려도 나오고 있다.

미국의 상원의원 마크 워너(Mark Warner)는 “기술 대기업들의 시장 점유율 확보 경쟁은 임상 현장에서의 실수로 인한 생사를 가르는 결과를 유발하거나 의료기관에 대한 신뢰도 하락, 건강 정보의 민감성을 고려할 때 의료부문에서 AI 활용은 더욱더 조심스럽게 접근해야 한다”며 “구글의 의료용 챗봇인 Med-Palm2의 교육 및 배포에 대해 설명이 필요하다”고 주장했다.

이어 “기술의 상용화를 목적으로 환자를 위험에 빠뜨리지 않아야 한다”며 “대규모 언어 모델은 사실처럼 들리는 잘못된 정보를 생성하기 쉽기 때문에 챗봇이 자신 있게 해로운 의학적 조언을 제공하거나 누군가의 건강 결정에 잘못된 영향을 미칠 수 있다”고 우려했다.

이처럼 해외에서 의료 AI에 대한 우려의 목소리가 나오고 있는 가운데 국내에서도 이 같은 우려가 제기되고 있다.

정보통신산업진흥원은 최근 발간한 글로벌 ICT 주간동향리포트를 통해 “일부에서는 AI 기술이 민감한 환자 데이터를 공개하고 잘못된 진단을 내리거나 보험 및 병원 관리자가 혁신과 효율성을 목적으로 대규모 의료 인력을 감축할 가능성 등 의료부문에 미칠 부정적 영향에 대해 우려하고 있다”고 전했다.