By ERIC TOPOL, WIRED UK

이제 세계 각국의 병원 시설 내 방사선 전문의 사이에서 인공지능(AI) 기계가 먼저 읽고 평가하는 의학 이미지(X선, CT, MRI, PET 스캔 등) 사용 사례가 갈수록 증가할 것이다. 위장병전문의가 대장내시경과 내시경 검사 시 머신 비전을 이용해 기존 검사 방법만으로는 놓칠 수도 있었던 폴립을 찾아내는 사례도 증가할 것이다. 이와 같은 발전은 수십만 장에 이르는 이미지를 이용해 인간 전문가가 놓칠 수 있는 의학적 이상 징후를 정확하게 찾아내도록 훈련받은 딥뉴럴 네트워크인 센서-카메라 눈의 대대적인 검증 덕분에 가능해진 일이다.

의학계의 AI 활용 사례 중 가장 흥미로운 사례 중 하나는 교육을 받지 않은 비전문가가 스마트폰으로 의학 등급 이미지를 촬영하도록 지시하는 것이다. 의학 지식이 없더라도 스마트폰을 기반으로 초음파 변환기를 생성하고는 젤을 조금 바른 직후 즉시 고화질 의학 이미지를 촬영할 수 있을 것이다. AI 알고리즘이 위나 아래, 시계 방향, 반시계방향 등 기기 이동 방향을 지시하고는 목표 표준을 충족하면, 자동으로 이미지를 촬영할 것이다. AI를 이용한 비전문가의 의학 이미지 촬영 능력은 누구나 시간과 장소를 떠나 뇌를 제외한 신체 대다수 부위의 의학 이미지를 촬영하도록 할 것이다. 그와 동시에 알고리즘으로 정확한 이미지 해석 작업 자동화 과정도 개발할 것이다. 2023년에는 의학계의 원격 활용 부분이 추가로 등장해, AI의 보건 불평등 문제 감소라는 가장 훌륭한 사례를 기대해볼 수 있다.

딥러닝을 누구나 활용할 수 있는 사례가 이미 스마트워치 알고리즘으로 심방세동 등 심박수 비정상 문제를 인지한 환자에게도 영향을 미칠 것이다. 이제는 피부 발진과 요로감염증, 아동 중이염과 생명에 위협이 되지 않는 일반 질환 조기 진단으로 활용 사례가 확장될 것이다.

모두 가상 보건 코치로 사용자의 건강 문제가 더 분명하게 드러날 위험성이 커지는 상황을 예방하는 이상적인 단계로 향하기 위한 초기 단계가 될 것이다. 2023년에는 필요할 때마다 보이지 않는 곳에서 챗봇과 인간 코치의 도움으로 당뇨와 고혈압, 더 나아가 우울증까지 특수 질환을 관리하는 용도로 사용하게 될 것이다.
 
또, 전문의도 AI의 도움을 받아 일상 업무를 처리해, 컴퓨터에 의학 데이터를 입력해야 하는 신중한 작업에서 해방될 것이다. 사소하지만 신중함이 필요한 작업은 전문의 사이에서 번아웃을 유발하는 데다가 환자와의 상호작용을 심각할 정도로 저하한다. 자연어 처리 기술과 머신러닝 모두 합성 노트가 내진이나 원격 진료 도중 의사와 환자 간 대화 내용을 자동 생성하도록 할 것이다.

이미 원격 모니터링 도중 AI를 사용하기 시작했다. 웨어러블 센서로 실시간 데이터를 포착하면서 코로나19 환자의 병동 입원 필요성을 두고 사전 조치에 나서는 것을 그 예시로 언급할 수 있다. 앞으로 원격 모니터링 시 AI 사용 사례가 더 증가할 것이다. 알고리즘이 임상 단계에서의 증상 악화나 개입이 필요한 조기 징조를 정확히 예측할 수 있음을 보여주는 검증 임상시험이 더 필요하지만, 병원 입원율이 대거 감소하는 효과가 크게 발생할 것이다.

하지만 지금도 의학 AI 활용 사례에서 편견 문제 감소와 프라이버시, 보안 향상이 절실히 필요한 상황이다. 프라이버시 AI 컴퓨팅이 연합 군집 학습 사용의 시작은 물론이고, 스마트폰에서 100% 운영하는 알고리즘을 활용하는 에지 컴퓨팅 적용 사례 증가로도 이어질 것이다. 이제 의학 분야의 AI 활용 전략을 더 완벽하게 탐색해, 건강과 의학에서 AI의 잠재력을 충분히 조사할 뿐만 아니라 AI의 잠재적 결함과 함정을 해결할 것이다.

** 위 기사는 와이어드UK(WIRED.co.uk)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
Doctors, Get Ready for Your AI Assistants