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by 신태영 Mar 02. 2017

세계 최고의 암센터, IBM왓슨과의 계약 파기

MD앤더슨의 계약 파기가 우리 모두에게 주는 의미는 무엇일까요?

MD Anderson Hospital (출처: Houston Chronicle)



국내 언론은

인공지능 왓슨의 국내 상륙을 대서특필했습니다.


그러나

MD Anderson Cancer Center (이하 MDACC) 와 IBM왓슨의 계약파기에는 입을 다물고 있습니다.



몰라서 그러는 것인지,

알면서도 그러는 것인지....


여러분들께 알려주지 않으니

알려드려야겠죠.



일단 어떻게 된 일인지 한번 알아볼까요?





MD Anderson Cancer Center (이하 MDACC)는

Memorial Sloan Kettering Cancer Center (이하MSKCC) 와 함께

세계 최고 수준의 암치료 병원으로 유명합니다.




우리나라에는 삼성 이건희 회장이 폐암 치료를 받아서 유명세를 타기도 했습니다.





MDACC와 IBM과의 계약 종료 사실은

지난 1월 31일 University of Texas System의 웹 사이트에 게시되었으며

Houston Chronicle과 The Cancer Letter 에 의해, 지난 주 아래와 같이 보도되었습니다.





앞서 말씀드린 것처럼

Watson 은 API입니다.


즉 IBM이 개발한 왓슨이라는 인공지능 알고리즘을 이용해서, 각 기관은 입맛에 맞게 여러가지 결과물을 만들어 낼 수 있는 소스가 되는 것입니다.





공식적으로 IBM과 MSKCC,

MDACC와의 관계는 다릅니다.


파트너이자 공동개발자인 MSKCC, 그리고


파트너


고객인 MDACC.....

고객

많이 다르죠.


(MSKCC is a partner/co-developer, MDACC is a customer.... 출처:http://iianalytics.com/research/congnitive-computing-in-healthcare-early-adopters-of-ibms-watson)



이 관계에 대해서도 유념하셔야 할 것이구요.






왓슨 알고리즘을 이용해서

만드는 프로그램도 달랐습니다.




MSKCC는 <Watson For Oncology> 를 개발, 업그레이드 중이고,


최신 데이터 업데이트 방식은 출판된 지식들, 즉, 출판된 논문을 바탕으로

사람이 '직접' 질문과 답을 추려서 입력해야 하는 것으로 알려져 있습니다.

물론 그 질문과 답을 추리는 사람은 '의사' 또는 '전문가'이고

알고리즘은 '비밀'입니다.




한편 



MDACC는 왓슨알고리즘을 이용해 <Oncology Expert Advisor> 를 개발 중이었고,


치료관련 지식이 성문화되기까지의 시간을 일종의 '딜레이'라고 판단한 것 같습니다. (to address this gap between the speed knowledge advances and the time it takes to be codified into online guidelines) 그래서, MSKCC와는 근본적으로는 같은 API를 이용하지만, 약간은 다른 알고리즘으로 접근한 것 같다고 판단이 됩니다.


제 판단으로는 논문이 되기 전 자료를 판단의 근거로 삼으려는, 약간은 한발 앞선 알고리즘이 아닌가 싶습니다.



이기고 싶다.... 미치도록.........



다루는 암도 약간은 달라서


MSKCC는 유방암, 대장암, 직장암, 폐암.


MDACC는 폐암과 5가지 백혈병을


주요타겟으로 하였습니다.



생각해보면

두 라이벌이 같은 프로그램을 쓰는 것은

아무래도 껄끄러운 일이지요.



상상해보건데

다음 시대의 대세인 인공지능으로

또 한번의 승부를 준비했을 것이라고 봅니다.







University of Texas의 감사조직에 따르면 계약 파기의 원인은 다음과 같습니다.




Lynda Chin(the former chair of the MD Anderson Department of Genomic Medicine) 이라는 분이 MDACC의 의장, 즉 최고경영자인 Ronald DePinho의 와이프입니다.


그런데 Oncology Expert Advisor 를 개발하면서 지출한 돈이 이사회의 적절한 승인 없이 지출되었다는 점입니다. ( IBM에 3920 만 달러를주고 제품 관련한 사업 계획을 세우기 위해 고용된 PricewaterhouseCoopers에 2120 만 달러를 지출했습니다.)


총합 6200만 달러, 우리나라 돈으로 약 700억 정도 될까요...?


사실 일반적으로는

연구를 진행하고자 하는 "IBM에서 병원에 돈을 지불"하는게 맞는데...



약간 이상한게  

정보를 제공하는 MDACC에서 돈을 "주고"

오히려 IBM에서 돈을 "받았습니다".



이 경우는 IBM이 협상을 잘 한 것이 아닌가 하는 생각이 듭니다.


MDACC와 MSKCC와의 경쟁관계를 이용해서 조급증을 유발하는거죠.



MSKCC 와는 이미 공동개발하는 입장이니...

후발주자인 MDACC를 다급하게 만들어서 

결국 자연스럽게 '고객(customer)'으로 받아들이고 수익을 거둔 것은 아닌지 유추를 해봅니다.



이렇게 이상한 지출과정은  

경영자인 린다친이 Oncology Expert Advisor 라는 IT개발 관련 사업을 하면서

정작 기관내의 IT전문가들에게는 의견을 구하는 과정을 밟지 않았다는 것이 밝혀져 더 문제가 된 것입니다.

 






자 이제 한번 같이 생각해볼까요?




최근에 쏟아져나오는 '4차 산업혁명' 키워드 중에 '인공지능'은 빠지지 않고 거론됩니다.




최근 기술의 발전은 우리에게 희망과 놀라움을 주는 것이 사실입니다.

언론은 마치 공상과학영화에서나 보던 신기한 기능들을 당장 눈앞에 볼 수 있는 것처럼 이야기합니다.



그러나 암관련 신약, 수술에 관련한 로봇, 현재 인공지능에 이르기까지...

이쪽 관련 기사들은 이상하게도 대부분



독자들의 평정심 또는 적절한 판단력을
잃게 만드는 힘이 있는 것 같습니다.




위 기사는 말합니다.


언론도
MDACC의 IBM Watson project 실패에 그 책임이 있다.


언론의 무비판적인 기사, 과도한 낙관 기사 덕분에, MDACC의 투자 시도가 적절한 검증과정 없이 Free-pass했다는 겁니다.


린다친(Lynda Chin)이라고

사람 위의 신神은 아닙니다.


기업의 설명에 선동을 당할 수 있고,

판단착오를 할 수 있습니다.


그래서 많은 사람들이 모인 '위원회 검증'이라는 과정이 필요한 것이지요.




We often call out overly optimistic news coverage of drugs and devices. But information technology is another healthcare arena where uncritical media narratives can cause harm by raising false hopes and allowing costly and unproven investments to proceed without scrutiny.


A case in point is the recent collapse of M.D. Anderson Cancer Center’s ambitious venture to use IBM’s Watson cognitive computing system to expedite clinical decision-making around the globe and match patients to clinical trials.


Launched in 2013, the project initially received glowing mainstream media coverage that suggested Watson was already being deployed to revolutionize cancer care–or soon would be.


But that was premature. By all accounts, the electronic brain was never used to treat patients at M.D. Anderson. A University of Texas audit reported the product doesn’t work with Anderson’s new electronic medical records system, and the cancer center is now seeking bids to find a new contractor.

 

  

    

  

한번 되돌아볼까요?



언론이 한참 3차 산업혁명으로 까지 치켜세우던 3D프린터.




사람들의 엄청난 러쉬가 있었죠.

벌써 그로부터 많은 시간이 흘렀습니다.


(http://www.betanews.net/article/457502 제가 찾은 3D 프린터에 대한 국내 최초 기사는 2009년 기사입니다.)



지금은 어떤 대표적인 제품이 있나요?

지금 이 글을 읽는 분들 중에 당장

한 제품이라도 머리에 떠오르는 것이 있나요?



3D프린터가 유망한 제조의 방식이기는 합니다만


산업전반을 송두리째 뒤엎을만큼의 파괴력은 아닐 수도 있겠다는 생각을



한참이 지난 지금에서야 하게 됩니다.



당시에는 왜 그런 생각을 하지 못했을까요?


우리가 멍청해서일까요?



아닙니다..........

너무 바빠서겠죠.




우린

이런 기사를 하루하루 읽으면서

이른 아침, 희망에도 부풀었다가

직장에서 깨지다가

밥도 맛있게 먹어야하고

술도 신나게 마셔야합니다.

술 마시면 이런 미래지향적인 이야기도 해야 멋있는 사람이 되겠죠.

하루하루 닥치는 일 해결하면서 사는데도

힘든 우리들입니다.....




인공지능은 사실 1960년대부터 이야기가 나오던 알고리즘 기술입니다.


사실 우리나라에도 새로운 이야기는 아니죠



사실 이런 관행은

최근 엄청난 발전을 거듭하고 있는 IT 산업에서 두드러집니다.


그리고 이를 홍보하는 언론은 되도록이면 희망적인 기대를 말해야합니다.

이를 보는 사람들은 흥분하게 되고

그러면 어떤 식으로든 경제적 선순환도 일어나게 되겠지요.....




그러나 헬스케어 관련 산업에서는

번번이 이런 기대가 무너집니다.



왜냐하면, 관련 규제가 많기 때문이지요.



그럼 규제가 항상 나쁜 것이냐.

전 그렇지 않다고 봅니다.


의료산업의 Digitalization? 안전성도 담보되어야....



규제, 즉 regulation 은
'무조건 하지 말라'는 것이 아닙니다.


적절한 검증 과정을 거쳐,

'대실패'를 예방하는 것.


'환자의 무고한 희생, 죽음'을 예방하고 소중한 생명을 구하는 길입니다.






저 스스로도 치료관련 신기술을

신의료기술평가위원회에 올리고

근 1년동안 전전긍긍하며

승인을 기다린 경험이 있습니다.



전문가인 제가 보았을 때

분명히 통과가 되고도 남을 너무나 좋은 신기술이었습니다만



긴 시간 검증과정을 거치고 거치면서

그 과정에 승복하고, 제 스스로의 의견을 가다듬는 좋은 계기가 되었습니다.




헬스케어관련 기술은 생명을 다루는 기술입니다.




Official registration,

정식 승인까지 가는 길이 멀지라도

적절한 검증과정을 거치는 것이

향후 벌어질 대참사를 막는 길이 됩니다.



결국 관건은 "속도"이겠지요.



규제는 그 존재 자체가 문제가 아니라


너무 오래걸린다는 것이 문제입니다.



즉, 속도를 저하시키는 문제가


예컨데 "환자의 치료 후 반응을 살펴봐야한다"는 식의 어쩔 수 없이 기다려야 하는 문제가 아니라


'절차'를 개선해서 해결되는 문제라면


자본과 인력을 투입하면 쉽게 해결이 될 수 있다는 것입니다.





이렇게 써놓고 보니


엄청나게 큰
구조적인 문제가 있군요.


또 하나 배웠습니다.



신기술을 내놓는 기업과 대학.


그리고 이것을 희망적으로 바라보는 언론.


희망적인 소식에 반가워하는 일반 대중.


사람들의 열광을 보고 투자하는 투자기관.


자칫 본의아니게 신기술에 희생되는 사람이 없도록 적절한 검증과정을 제시하는 정부.



어느 누구도 잘못하는 사람은 없습니다.


악의를 가진 사람도 없습니다.




즉, 미래지향적 기술의 빠른 정착을 위해서는


단순한 '절차'로서의 시간을 지연시키는 과정을 잘 골라내고,


빠른 검증이 가능하도록 하는


"효율적 검증과정"을 개발하는 것이 가장 중요한 것이겠지요.




하아.......................



실제 예를 든다면....

마치 "공인인증서" 와 같은 것들이 대표적인 예가 되겠네요.

절차에 불과한 것들은 최대한 지양하고

이를 간소화하는 알고리즘을 개발하여야

궁극적인 사회의 발전을 추동할 것이라 봅니다.





이것이 우리 사회 구조에서 남은

어렵지만, 어찌보면 간단히 해결이 가능해 보이는 숙제가 아닌가 싶습니다.















인공지능을 이용한 진료, 너무나 좋은 일입니다.


1. 의사에게는 제시된 진단 및 치료가이드라인에 대해, 빠르고 정확한 근거를 확보시켜 준다는 점. 그래서 치료에 더 명확한 확신을 가지고 접근할 수 있다는 점.


2. 사회 전체를 보았을 때에는 의료혜택을 받지 못하는 오지에 있는 사람들까지도 높은 수준의 의료혜택을 볼 수 있도록 한다는 점.


아무리 생각해도 좋은 일입니다.





다만 문제는

비싸게 판매하고 싶은 기업의 바람을 어떻게 충족시키느냐 이겠지요.





비싸게 파는 것을 막을 방법은 자본주의 시장 논리 뿐입니다



힘들여 개발한 첨단기술에 대해

억지로 가격을 다운시키라 강제할 순 없는 것 아니겠습니까?






그런 의미에서 MDACC와
IBM watson의 계약 파기는
우리에게는 희소식입니다.



기사에 따르면, MDACC는 새로운 인공지능 알고리즘 개발업체를 물색하고 있습니다.


알파고를 만든 Google의 DeepMind가 될 수도,

Microsoft의 Azure가 될 수도 있겠지요.



이것은


IBM Watson의 독과점, 또는
독주체제가 허물어진다

는 측면에서 사람들에게 너무나 좋은 뉴스입니다.






IBM왓슨이 길병원, 부산대병원과 어떤 가격대로 계약을 했는지는 알 수 없습니다. 그러나,



독점 체제가 무너진다는 것은 너무 큰 의미가 있습니다.


중요한 것은 MDACC와의 계약 파기로 또다른 인공지능 알고리즘이 IBM watson에 도전할 것이고



가격 경쟁의 장이 만들어졌다는 것이지요!!





아직 인공지능 진료는 우리나라에서 정식으로 승인되지 않았습니다.

그래서, 길병원에서는 왓슨 진료에 대해서는 환자에게 과금을 하지 못하고 있죠.


즉, 무료라는 뜻입니다.






정확한 진단 및 치료를 제시하는지도

아직까지는 학술적으로는 검증이 되지 않은 상황입니다.

그래서 무료입니다.



아직 과금체계 내에서 본격적 사용에는 현실적으로 무리가 있다는 것이지요.




언제가 될지는 알 수 없지만 MDACC도 곧 다른 서비스를 내 놓겠지요?



경쟁은 가격하락을 가져올 가능성이 높습니다.

가격하락이 없더라도

경쟁업체보다 최대한 더 나은 서비스를 보이기 위해 노력할 것입니다.






구매를 고민하는 병원의 입장이든,

서비스를 경험하려는 환자의 입장이든....

이제 움직이면 무조건 손해를 보게 됩니다.

인공지능을 개발하는 업체, 연구기관들에게도 좋습니다.



아직 본격적인 검증까지는 시간이 많이 남아있기 때문입니다.

열심히 개발하시던 것.

계속 하시면 됩니다.


대신 열심히 최대한 빨리 해야겠지요.

시장에서 팔리려면 말이죠.




우리는 기다리기만 하면 됩니다.


합리적인 가격이 될 때까지

그리고

학술적으로.. 또 임상적으로 '안전하다' '유효하다' 검증이 될 때까지

기다리기만 하면 되는 것이죠.


(아직 인공지능 진료의 학술적 근거는 미비한 상태입니다. 더 알고 싶으신 분은 아래 글로....)







기업의 선동에 넘어가면


병원입장에서는 비싸게 구입하거나,

환자 입장에서는 내 건강을 잃게 될 수 있는 리스크를 안게 됩니다.


언제 Action을 취할 것인가........ 그것이 문제로다.



MDACC와의 계약 파기로

IBM 독주체제가 무너진 것은 우리 모두에게 좋은 일입니다.





마치 300조 시장인 수술로봇시장에서

Intuitive Surgical의 독주체제가 무너지는 일처럼 말이죠.







다음은 약 10년간 Intuitive Surgical의 독주를 막는 또다른 Big Brother,


곧 시판을 앞둔 Google <Verb>에 대해 알아보겠습니다!!

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감사합니다.






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