한국형 의료인공지능을 위하여

성장하는 의료인공지능 시장

의료 인공지능서비스는 의료데이터의 보조적인 해석, 질병의 예측 및 진단 그리고 의료영상 해석과 같은 전문 의료 영역에 이르기까지 다양한 의료서비스에 적용되고 있다. 인공지능이 진화하기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 데이터가 많으면 많을수록 인공지능의 성능은 향상된다. 최근 컴퓨팅 속도와 데이터 플랫폼의 발달로 데이터의 축적속도가 기하급수적으로 증가하며 인공지능 기술이 더욱 발달할 것으로 예상된다.

IBM Watson 의료가이드라인 보다는 "데이터 그리고 데이터"

데이터에 기반한 의료인공지능이 기존의 의료계 표준 가이드라인보다 질병 예측을 더 효과적으로 한다는 사례가 보고되고 있다. 전자의무기록(EMR)및 의학 데이터 분석에 의료 인공지능이 등장하고 있다. 가장 잘 알려진 의료인공지능에는 IBM Watson이 있다. IBM Watson은 미국에서 개발 발매되었고 국내에는 길병원(인천) Watson을 임상에 적용하며 주목받기 시작했다. 2018년 11월에는 국내 의료기기법 개정으로 Watson은 의료기기로서 허가되었다. 현재 8개의 국내 대형 종합병원들이 IBM Watson을 사용하고 있다. 이렇듯 IBM Watson은 법적으로 허가 받고 실제 의료현장에서도 사용되고 있다. 그러나 국내 빅 5 대형병원에서는 도입을 하고 있지 않은 상황이다. IBM 왓슨은 미국 의료 데이터를 기반하여 만들어졌기에 한국에서 실제로 실효성이 있는지에 대한 의문이 존재하기 때문이다. 따라서 국내 의료 빅데이터 기반하여, 한국실정에 맞는 "한국형 의료인공지능 플랫폼"을 만드는 것이 이슈로 떠오르고 있다.

한국형 인공지능으로 심혈관계 질환 예측

분당 서울대 병원 연구진은 "순수한 한국 데이터"인 국가 건강보험공단(NHIS) 코호트를 이용한 심내혈관질환 예측 모델로 환자의 위험 수준에 따라 혈압을 관리하고자 하였다.(Patient-Level Prediction of Cardio-Cerebrovascular Events in Hypertension Using Nationwide Claims Data J Med Internet Res 2019;21(2):e11757) 이 연구는 간단한 검사와 설문을 통해 알 수 있는 나이, 성별, 체중, 음주 여부, 흡연 여부을 통해 우수한 인공지능을 만들 수 있다고 주장한다. 과거 병력 및 진단 등의 병원 진료 기록에 개인이 접근하기 힘든 정보가 아닌 간단한 정보로 실효성 있는 인공지능을 만들수 있어 주목받고 있다. 한국의 데이터로 한국형 의료인공지능을 실현할 수 있는지 기대가 된다.

참고한 글

식품의약품안전처, “스마트 헬스케어 의료기기 기술·표준 전략 보고서,” 2018.8

IBM Watson Health. https://www.ibm.com/watson/health/(2018).

최윤섭, “인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가:(2) IBM Watson 의 이상과 현실적 과제”, 2017. 6. 13.

한국보건산업진흥원, ‘KhIDI 브리프: 인공지능(AI) 기반 의료기기 현황 및 이슈(1)’, (2018).

디지털타임스, ‘대형병원 “빅 5” 의료 AI 왓슨 도입 꺼리는 이유’, (2018).

Park J, Kim JW, Ryu B, Heo E, Jung SY, Yoo S Patient-Level Prediction of Cardio-Cerebrovascular Events in Hypertension Using Nationwide Claims Data J Med Internet Res 2019;21(2):e11757