길병원 의료진이 대장암 환자 조태현씨에게 AI '왓슨'을 통한 진료내용을 설명하고 있다.ⓒ길병원

글로벌 IT 기업인 IBM과 마이크로소프트(MS)가 '의료용 인공지능(AI)' 시장을 두고 국내에서도 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 건강관리부터 암 치료까지 AI를 활용한 솔루션이 이미 상용화단계에 들어서면서 곧 '인공지능 의사' 시대가 열릴 것이라는 전망도 나온다.

31일 IT 업계에 따르면 MS는 서울아산병원과 의료용 AI 프로그램 개발을 위한 협력을 진행하고 있으며, IBM은 자사 AI 플랫폼 '왓슨(Watson)'을 가천대 길병원, 부산대병원에 도입했다.

서울아산병원은 한국MS와 함께 의료 빅데이터를 분석·활용할 수 있는 협력 플랫폼을 바탕으로 질환 예측 및 진단 등의 알고리즘 프로그램을 개발하는 '의료 빅데이터 분석 콘테스트'를 시작했다.

구체적으로 고립성폐결절 환자의 폐암 진단 알고리즘, 뇌전증 발생 지점 예측 생체지표, 뇌 MR 영상에서 치매관련 관심 영역의 부피측정을 빠르게 측정할 수 있는 기법, 유방 MRI 영상으로 재발가능성을 예측하는 알고리즘 등을 개발한다.

이를 위해 서울아산병원은 의료 관련 영상, 생체신호 시계열 데이터, 특정 질환에 대한 임상정보 등 관련 법령 및 제도에 따라 비식별화를 거쳐 의료 빅데이터를 일반에 처음으로 공개하고, 한국MS는 애저 머신러닝, R, 코그너티브 툴킷 등 분석에 필요한 AI 소프트웨어를 무상으로 제공한다. 의료 빅데이터에 대한 접근성 확대를 통해 의료용 AI 상업화를 가속화하는 것.

IBM의 왓슨은 지역 의료기관을 필두로 속속 도입되고 있다. 의학 학술지 300종·교과서 200종 등 1500만 쪽에 달하는 방대한 전문자료를 기반으로 신속·정확한 검색을 제공하는 기능을 강점으로 내세우면서다.

IBM '왓슨 포 온콜로지'를 도입한 길병원은 지난해 12월부터 암 환자 진료를 시작했다. 길병원에 따르면 왓슨은 대장암 3기 진단 환자를 상대로 첫 진료를 실시, 기존 치료진이 예상한 방법과 100% 동일한 치료 방법을 제안했다. 첫 진료 이후 매주 평균 20여 명을 진료하고 있다.

부산대병원은 왓슨 포 온콜로지와 함께 '왓슨 포 지노믹스'를 도입, 방대한 분량의 암 리서치 및 데이터를 환자의 유전체에 특정된 정보와 함께 평가해 환자 특성에 맞는 맞춤형 의료 서비스를 제공받을 예정이다.

지금까지 국내에서 왓슨을 도입한 병원은 모두 서울 이외에 위치한 지역 상급종합병원이다. 지역 병원들이 왓슨에 대한 관심이 높은 것은 서울권 대형병원 선호현상이 큰 영향을 미치는 것으로 보인다.

이른바 '빅5병원' 선호현상으로 지역 환자와 의료인력 등이 서울권 대형병원으로 유출되면서 지방대 병원들은 전공의 정원이 미달되거나 진료비 쏠림현상으로 인해 사정이 나빠지는 등 입지에 타격을 입어왔다.

이처럼 소외받는 지역 거점 병원들이 AI 기술을 활용해 새로운 의료 서비스를 제공한다면 서울권 대형병원과 차별화가 가능한 점으로 왓슨에 대한 지역병원들의 관심이 높아지고 있다는 분석이 제기된다. 병원계에 따르면 길병원과 부산대병원 외에도 지방 대학병원 1~2곳이 왓슨 도입을 검토하고 있는 것으로 알려졌다.

국내 뿐 아니라 IBM과 MS의 의료시장 공략은 광폭 행보를 보이고 있다. 미국 유전자 분석회사 일루미나(Illumina)는 IBM 왓슨 도입을 결정하고 이를 활용해 유전자 변이 검출률을 향상시키기로 했다. 미국 최고의 암센터인 메모리얼 슬론케터링이나 MD앤더슨도 왓슨을 활용하고 있다.

MS는 지난해 머신러닝과 같은 컴퓨터공학을 활용해 암을 10년 안에 '만성질환'으로 만들겠다는 포부를 밝히기도 했다. 머신러닝으로 사람의 인체를 학습하고 암세포를 발견하면 치료할 수 있는 '스마트 분자 시스템'을 개발한다는 목표다.

생명공학정책연구센터는 "AI를 헬스케어에 적용하기 위한 R&D가 국내외에서 활발히 추진되고 있다"며 "헬스케어 산업에서의 인공지능 시스템 세계시장은 연평균 40% 이상의 고성장을 보일 것으로 전망된다"고 예상했다.

한편 전문가들은 현재 AI 기술이 진료의 정확성과 편의성을 더하는 데 이점을 주는 것은 분명하지만 인간을 대체하기는 어려울 것이라고 제언한다.

정교한 프로그램을 바탕으로 치료법을 제안하는 역할을 할 수 있지만 이런 모든 기능은 최종 결정자인 인간이 있어야 활용할 수 있기 때문에 인공지능의 자발적인 진료는 힘들다는 분석이다.

익명을 요구한 의료계 한 교수는 "MRI 분석 등 정형화된 이미지를 분석하는 경우 등은 패턴 인식을 통해 AI 적용 속도가 계속 빨라질 수 있을 것"이라면서도 "그러나 더욱 특정한 진단을 내리기 위해서는 굉장히 많은 데이터셋과 알고리즘이 필요해 상당히 많은 시간 동안 AI가 병행하는 방식으로 진료가 이뤄질 것으로 보인다. AI를 통해 확진이 나왔어도 이를 보고 최종 판단을 내리는 것은 의사이기 때문"이라고 말했다.

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