마우스 클릭 한 번으로 뇌종양 진단…성큼 다가온 ‘컴퓨터 의사 시대’

“뇌종양 진단의 정확도를 90%까지 높이는 것이 목표입니다.”

22일(현지 시간) 세계 최대 인공지능(AI) 콘퍼런스인 ‘GTC 2019’가 열린 미국 캘리포니아주 새너제이 컨벤션센터 중앙전시장. 의료영상 분석 기업인 인폼에이아이(InformAI) 전시장 모니터에 뇌종양 환자의 자기공명영상(MRI)이 띄워졌다. 그러자 InformAI 프로그램이 뇌종양 종류와 크기 등을 자동으로 판독했다. 약 5000여 건의 뇌종양 빅데이터를 학습시켜 뇌종양 분석의 정확도를 높인 것이다.

이 회사의 짐 하벨카 최고경영자(CEO)는 “뇌종양의 경우 영상의학과 의사들의 진단이 수술이나 사망 후 조직검사 결과와 일치하는 확률은 50~60% 수준에 불과하다”며 “AI를 통해 뇌종양 진단의 정확성을 높일 수 있다”고 말했다.

이 회사는 심장 질환 수술 전 환자의 혈압과 당뇨 수치, 시술 기록 등을 분석해 패혈증이나 뇌중풍(뇌졸중) 가능성을 예측하는 프로그램도 개발했다. 미국 식품의약국(FDA) 허가와 상용화를 앞두고 있다. 예측 정확도를 높이기 위해 약 600만 건의 데이터를 가져다 학습시켰다. 이를 기반으로 MRI와 컴퓨터단층촬영(CT) 등의 영상을 AI가 자체 분석하는 것이다.

● 성큼 다가온 ‘컴퓨터 의사 시대’

고령화에 따라 만성질환자가 늘고 의료비 부담이 커지면서 AI를 활용한 헬스케어 산업도 급성장하고 있다. 최근 주목받는 것은 AI로 환자 데이터를 분석해 질병 징후를 미리 감지하는 기술이다. 환자 증상에 따른 적절한 치료 방법을 추천하고 시술 후 부작용 등을 예측하기도 한다. 글로벌 컨설팅기업 액센추어에 따르면 질병 사전 진단 및 MRI 등 의료영상 판독 서비스 시장은 2026년 80억 달러(약 9조728억 원) 규모로 성장할 것으로 예상된다.

AI를 활용하면 진단의 정확성을 높여 불필요한 처방을 줄이고 환자의 의료비 부담을 낮출 수 있다. 이날 강연에 나선 의료영상 분석 기업 아터리스의 머신러닝 책임자인 대니얼 골든 씨는 “초기에 얼마나 정확하게 진단하느냐에 따라 질병의 완치 가능성이 좌우된다”며 “AI 학습이 고도화되면 마우스 클릭 한 번으로 질병의 정확한 진단이 가능해진다”고 말했다.

특히 의료기술이 낙후됐거나 의료인이 부족한 곳에서 AI를 활용한 진단은 큰 역할을 할 수 있다. 구글의 의료기술 부문 자회사인 베릴리는 인도에서 당뇨성 망막증 진단에 AI를 활용하고 있다. 의사가 부족한 지역에서 ‘AI 닥터’가 의사 역할을 대신하는 것이다. 저서 ‘청진기가 사라진 이후’ 등에서 의료계의 AI 활용과 원격의료 시대를 예측한 에릭 토플 박사는 이날 강연에서 “컴퓨터가 곧 의사와 간호사가 되는 시대가 오고 있다”고 강조했다.

● 세계는 의료 데이터 전쟁 중

MRI 등 의료영상을 분류하고 분석하는 플랫폼도 진화하고 있다. 엔비디아가 지난해 선보인 의료영상 딥러닝(심층기계학습) 플랫폼 ‘클래라’는 이미지 분석에 걸리는 시간을 기존보다 10분의 1 수준으로 줄였다.

한국의 의료 AI 기업 디디에이치(DDH)는 클래라를 활용해 MRI 전신 스캔을 통해 맞춤형 건강관리를 해주는 기술을 이번 콘퍼런스에서 선보였다. 골격근량, 체지방량 등 체성분 분석을 통해 개인의 운동 능력, 질병 위험을 예측하는 기술이다. 이를 활용하면 병의원에 가기 전에 피트니스 센터 등에서 개인 건강 상태를 체크할 수 있다. 선제적으로 건강을 관리해 불필요한 의료비 지출을 줄이는 효과를 기대할 수 있다.

DDH는 이와 함께 치아 교정시에 얼굴을 파노라마로 촬영해 AI가 가장 정확한 교정 지점을 자동으로 찾아주는 기술을 선보여 눈길을 끌었다. 김한석 DDH 부대표는 “폐암, 전립샘암 등 다양한 분야에서 의료영상 딥러닝 기술을 확대 적용할 계획”이라며 “이를 통해 MRI 등 의료영상 판독의 정확성을 높일 수 있다”고 말했다.

‘AI 닥터’가 더 빨리 상용화되기 위해선 많은 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. ‘AI 닥터’가 더 많은 데이터를 학습할수록 진단의 정확성이 높아지기 때문이다. 이 때문에 세계 각국은 의료 데이터를 활용하는 규제 문턱을 낮추는 경쟁을 벌이고 있다. 의료 데이터가 풍부한 중국과 인도가 헬스케어 산업의 신흥 강자로 주목받는 이유다.

반면 한국에선 과도한 규제로 ‘AI 의사’를 만드는 데 걸림돌이 적지 않다. 환자 의료 정보를 AI 진료에 활용하려면 환자 동의부터 익명화까지 절차가 까다롭다. 유전자(DNA) 분석을 통해 발병 가능성을 예측하는 유전자 진단 서비스와 원격의료도 제한적으로 허가돼 아직 걸음마 단계다.

새너제이=박성민 기자 min@donga.com