붉은 말의 해가 밝았다. 대지를 거침없이 달리는 말은 역동성을 상징한다. 올 한 해는 또 어떤 변화의 물결이 우리 사회에 몰아칠까. 최근 몇 년간 전 세계를 움직이고 있는 인공지능(AI)은 새해에도 뜨거운 감자가 될 것으로 생각된다. 의료와 헬스케어의 화두 역시 AI일 것이다. 다른 분야 못지않게 의료 AI 기술의 진화 속도는 빠르다. 그야말로 어제 다르고 오늘 다르다.
미국 식품의약국(FDA) 허가를 받고 의료현장에서 사용되고 있는 AI 제품은 1700여개에 달한다. 한국 식품의약품안전처에 승인된 AI 기반 디지털 의료기기도 지난해 6월 기준 400개 가까이 된다. 일부 AI 제품은 야마토통기계 진료기록 작성시간 단축, 반복업무 대신 등 의료기관이나 의료인의 업무 효율성을 높이고 서비스의 질적 개선에 도움을 준다. 상당수 의료 AI는 환자의 질병 진단이나 치료, 악화 예측 등에 직접 활용되고 있다. X선이나 CT, MRI, 내시경, 안저 촬영, 골밀도 등의 영상 및 측정 데이터를 기반으로 딥러닝한 AI가 진단·판독 영역에서 의사를 보조하는 역할을 온라인릴게임 많이 한다. 응급실에는 뇌졸중이나 급성 심근경색 같은 응급질환을 재빠르게 경고해 주는 AI가 속속 도입되고 있다.
대한의사협회 의료정책연구원의 최근 국제학술지 발표 논문을 보면 의료 AI가 활용되는 임상 영역 전반에 진단·판독 시간을 최대 61%까지 줄여주는 것으로 나타났다. 해외 다수 연구에서도 AI가 다양한 의료 영역에서 생산성, 정확 사아다쿨 성, 업무 효율을 높여주는 효과가 입증됐다. AI가 의료기관이나 의료인에게 필요한 보조 도구임은 명백하다. 이런 인식은 의료인공지능학회 등 학술 단체를 통해 의료인들에게 적극 공유되고 있다.
아쉬운 건 정작 의료 수요자들은 쏟아지는 AI 정보에서 소외돼 있다는 점이다. 의료 AI가 실제 환자의 질병 진단이나 예후 예측 등에 쓰이고 있음에도 야마토연타 자신에게 적용되는 AI에 대해 잘 알지 못한다. 의사로부터 해당 AI의 역할이나 정확도 등에 대한 충분한 설명을 듣기란 쉽지 않다.
AI 기술은 날로 발전하고 있지만 표준화의 문제, 개인정보 보호, 사고 발생 시 책임 소재 등 미해결 과제가 적지 않다. 응급실에서 의사가 뇌졸중 의심 환자에게 AI 진단을 적용하려면 해당 프로그램에 건강보 모바일야마토 험이 적용되지 않는 경우 환자의 동의를 구해야 한다. 그런데 해당 AI에 대한 정보가 깜깜이인 상황에서 환자가 선뜻 선택할 수 있을까.
의료 정보는 의사와 환자 간 비대칭성을 갖는다. 안 그래도 전문적인 질병·의학 정보를 얻기가 충분치 않은데, 근래엔 낯선 AI 용어까지 등장하면서 대중이 소화하기가 더 힘들어졌다. 전문가로부터 설명을 들어도 난해한 경우가 많다. 그렇다보니 챗GPT 같은 생성형 AI를 활용해 필요한 정보를 얻는 일이 벌어지고 있다. 의사보다 생성형 AI가 알려주는 정보를 더 수용하기 십상이다. 문제는 생성형 AI 또한 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 ‘환각(Hallucination) 현상’ 등 신뢰도의 문제가 존재한다는 점이다.
이런 관점에서 급증하는 의료 AI에 대한 대국민 지침서나 가이드라인이 시급히 마련될 필요가 있겠다. 정부나 관련 기관에서 의료인이 아닌 환자나 국민 입장에서 참고할 수 있는 의료 AI 가이드를 내는 것이다. 영상의학과, 소화기내과, 병리학, 내과, 신경외과 등 AI 활용이 활발한 임상 영역별로 개발 과정, 역할, 신뢰도 등을 일목요연하게 정리해 공개하는 것도 방법일 것이다. 최근 대한종양내과학회가 AI 시대 올바른 암 정보 찾기 6대 원칙을 발표한 바 있다. 다른 학회들로 확산됐으면 하는 바람이다. 환자와 국민이 AI와 동행하며 건강한 삶을 이어가도록 배려가 필요하다.
민태원 의학전문기자 twmin@kmib.co.kr
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