디지털 헬스에서 인공지능의 의미... #4

수술혁명은 이미 시작되었다. 인공지능도 이미 사용되고 있다.

2차 수술혁명이라고 불리우는 최소 침습 시술이나 수술, 초정밀 수술과 의공학, 나노수술이라고 불리우는 영역에서 이미 '인공지능'의 기본적인 개념인 Expert System은 이미 사용되고 있다.

사실상, 인공지능의 대부분의 기술들을 의료현장에서 이미 사용하고 있다고 해도 과언이 아니다.

의료기관인 병원에서 사용되는 프로토콜에서 수많은 의공학 기술들이 사용되고 있으며, 인간의 실수를 돕기 위해서 매우 많이 사용되고 있다.

과거, 영상의학과 교수님들은 X-Ray사진을 모눈종이에 맞추고 칸수를 세던 시기가 있었다. 하지만, 현재의 영상의학과 교수님들은 pacs에서 손쉽게 종양의 크기를 측정할 수 있다.

이제 인공지능의 관점을 조금 심도 있게 구분해 보자.

인공지능은 강한 인공지능(Strong AI)와 약한 인공지능(weak AI)라고 구분할 수 있다. 물론, 이를 설명하기 위해서 '인공'이란 단어와 '지능'이란 단어로 더 구분해서 철학적인 논의를 해야겠지만, 일단 일반적으로 구분되어진 의미로 강인공지능과 약인공지능을 구분하도록 하겠다.

강인공지능은 말 그대로 범용적인 인공지능을 의미한다. 어떤 문제에 대해서 실제 사고하고 해결할 수 있는 컴퓨팅 기반의 인공 지능을 만들어내는 것을 의미하고 있다. 말그대로로 해석하자면 지각력이 있고 스스로 인식할 수 있는 상태를 의미한다.

약인공지능의 경우에는 실제 사고하거나 해결할수는 없으나, 정해진 규칙과 모음을 통해서 알고리즘 형태로 구현되는 것을 의미한다. 매우 지능적으로 보이기는 하지만, 목표가 명확한 경우에는 빠르고 신속하게 문제를 해결하기 위한 현대의 컴퓨터 프로그램의 의미와 같은 궤도로 설명된다.

사실상 '약인공지능'의 경우에는 이미 널리 우리 주변에서 사용되고 있고, 대부분의 자동문이나 에스켈레이터와 같은 곳에서 사용되고 있다.

이러한 구분이나 철학적인 접근을 위해서 진정한 강인공지능이 만들어질 것인가에 대한 존 설이나 허버트 드레이퍼스와 같은 철학자들의 의견도 흥미로운 부분이 많다. 하지만, 이러한 인공지능에 대한 심도있는 관점은 IT에서 생각하는 인공지능의 구현이라는 생각으로 다시 생각해보자.

여기서는 일단, '약인공지능'관점에서 이미 유의미하게 사용될 수 있는 관점만 주목해보는 것이 현명하다고 하겠다.

과연 헬스케어 영역에서는 강인공지능이 필요한가와 헬스케어 영역에서 구분할 수 있는 구성형태에 대해서 구분하기 시작해야 한다.

하지만, 알파고 사태이후에 하나 실증적으로 구현이 가능하다고 정의된것은 '약인공지능'이지만, 상당히 괜찮은 학습법과 클라우드 컴퓨팅 파워로 매우 쓸모있는 '약인공지능'의 강화버전으로 헬스케어 서비스에서 사용될 수 있을 가능성을 찾은 것이다.

실질적으로 '약인공지능'과 클라우딩 능력만으로도 소수의 의료진이 더 많은 거대한 의료서비스가 가능한 것으로 의미있게 설명이 가능하다는 방향성을 설명할 수 있다.

물론, 강인공지능이 헬스케어 서비스에서 의미있으려면 다음과 같은 질문에 대해서 고민해야 한다.

인공지능 의사가 되기위해서 '엄청난 학습'을 우선하면 가능한 것인가?

일단, 다음과 같이 먼저 명세화 해보자.

1. 약인공지능이지만 클라우딩 능력( 저렴한 )과 딥러닝으로 엄청난 학습된 디지털 의사를 만들 가능성이 있다.

2. 강인공지능이 아니더라도 의료의 행위나 헬스케어 서비스의 기본적인 스크리닝이 가능한 방법들이 유의미하다.

3. 생각이상으로 알고리즘과 프로토콜화된 반복적인 케어 행위에 대해서 약인공지능으로도 충분한 의미가 있다.

4. 광범위한 데이터를 수집하고 정리하고 의사들이 해당 시스템을 통해서 트레이닝 되어진 개별적인 정보모델을 각각의 의료진이나 각각의 의료기관에 맞도록 정의된 인공지능이 만들어지는 것이 의미있다는 것.

5. 과거 측정하지 못했던 데이터를 렌더링하여 유의미한 결론을 만들어낼 가능성에 트레이닝된 인공지능이 의학의 발전에 매우 의미있다는 추측과 실험들

분명한것은 IoT Device에 탑재되는 의미있는 판단이 가능한 인공지능들은 약인공지능과 의미있는 학습을 받은 시스템, 현재의 클라우딩 파워와 Open-API개념들이 결합되면서 매우 의미있게 인공지능을 다시 생각하게된 것이다.