인공지능 의사가 존재할까?

일상 속 인공지능

  

  보통 사람들이 의대를 진학하여, 멀리는 대학원 진학부터 진정한 의사로 거듭나기까지 학창 시절을 제외한다고 해도 약 5~6년 혹은 10년 정도의 시간이 필요하다. 또한 제한된 인원으로 다수의 환자들을 진료하는 것에 어려움을 겪거나 인간의 힘으로는 발견하기 어려운 질병도 존재한다.

 그러나 인공지능 의사의 출현은 인간의 수고를 덜어주고, 장기간의 노력을 단축시킬 수 있다. 언젠가 인공지능이 탑재된 로봇에 의해 진찰을 받는 우리의 모습을 상상해 본 적이 있는지 물음표를 던져본 적이 있다면, 이제 그에 대한 해답을 얻을 수 있는 시대가 도래한 것이다.

의료 분야에까지 진출한 인공지능의 주요 기능은 도대체 무엇일까?

 인공지능의 머신러닝 모델은 불과 초 단위의 매우 짧은 시간 안에 의료 분야에서 요구되는 대용량의 지식을 학습하는 것이 가능한 수준까지 발전하였다. 따라서 방대한 양의 진료 기록과 관련된 데이터를 활용하여 보다 새로운 치료법을 개선하는데 주력하고, 환자들의 만족도를 높이는데 큰 기여를 할 수 있다.

  실제로 필자가 베이징 칭화대학교에서 연구할 당시, 학교 측과 병원이 협력하여 데이터를 공유하고, 인공지능 기술을 활용하여 핵심적인 정보를 추출하여 환자들의 상태를 함께 분석하였다. 코로나 바이러스의 등장으로 인해 혼비백산이 된 시기에도, 환자들의 역학 조사 및 새로운 형태의 약물 개발에 있어서 인공지능 기술은 큰 버팀목이 되어 주었다.  또한 베이징에서 개최되어 지난 9월 13일에 폐막한 '2021 세계 로봇 콘퍼런스'에서 공개된 정형외과용 수술 로봇은 지수 이탄(积水潭) 병원으로 부터 실시된 원격 진료 시스템을 통해 중국 전역에 있는 환자들을 대상으로 성공적인 원격 수술을 완수하였다.

 인공지능 분야에서 선두지휘를 하는 미국과 중국 전역에서는, 앞으로 출현할 다양한 형태의 알고리즘과 애플리케이션을 활용하여 진료 수준을 개선시킬 뿐만 아니라 약물 및 의학 연구에 있어서 인공지능 분야와 함께 협력하는 모습이 자주 등장할 것으로 예상된다.

  미국의 IBM 기업에 따르면, 의료 분야에 있어서 현재 인공지능의 가장 보편적인 기능은 환자를 진료하고 의료 영상 등의 자료를 분석하는 것이다. 의학적 결정을 도출하는 과정에 있어서 인공지능은 실제로 의료진을 도와 환자에게 필요한 치료법, 약물, 심리 치료 등을 진단하고, 상대 환자와 비슷한 케이스인 다른 환자들의 정보 및 조사 결과를 보다 빠르게 제공한다. 또한 인공지능은 CT 결과, X-rays, MRI,  병변과 관련된 이미지 등 다양한 의료 영상 자료 물들을 구체적으로 분석하여 인간이 놓치기 쉬운 정보를 포착한다.  

  또한 미국 및 중국 다수의 의료 기관에서는 인공지능 분야와 함께 협력하여 코로나 바이러스로 인해 새롭게 출현한 질병에 대해 연구를 진행하고 있다. 다양한 알고리즘과 인공지능이 탑재된 기구들은 환자의 상태를 실시간 모니터링하도록 설계되어 있고 복잡한 병변의 발생을 즉각적으로 진단 가능한 기능이 갖춰져 있어 심각한 팬데믹 상황을 타개하는 데에 큰 기여를 하고 있다.

 관련 연구 결과는 여전히 수집되고 있는 상황이고  전반적인 의료계와 인공지능 분야의 결합 또한 천천히 입증되어 가고 있는 상태이다. 위의 설명과 같이 의료진들, 연구원들 그리고 환자들을 위한 인공지능이 활약 가능한 범위는 꾸준하게 증가되어 가고 있다. 곧 인공지능은 현대 의학을 지원하고 형성하는 디지털 의료 시스템을 구축하는 데 핵심적인 역할을 하게 될 것이다.