[덕규의 AIways] 나만의 의사로 만나는 의료 AI

인공지능(AI) 기술이 의료 현장에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 방대한 데이터를 분석해 환자의 증상을 조기에 발견하고, 촬영된 영상과 이미지를 판독해 암이나 심혈관 질환 같은 중대한 병을 더 신속하게 찾아냅니다. 단순히 ‘보조 의사’로서 진료를 지원하는 수준을 넘어, CT와 X-ray 장비의 정확도를 높이고 처방 과정에서 주의할 점을 짚어주는 역할까지 수행합니다. 나아가 미래에는 보조를 넘어선, 또 다른 의료 주체로 자리 잡을 것이란 전망도 나오고 있습니다. 앞으로 다가올 의료 AI의 변화를 살펴봤습니다.

◇ 의료 AI가 사용되는 분야는

의료 AI 기술의 중요성이 대두되는 이유는 항상 시간과 인력 부족이라는 구조적 문제점과 방대한 양의 환자 데이터와 의학 지식을 인간 의사만으로 감당하기에는 부족하기 때문입니다. AI 기술은 이 격차를 해소하는 데 중추적인 역할을 합니다. 특히 AI의 강점은 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내는 특정성에서 인간을 압도합니다. 예를 들어 MRI, CT, X-ray 촬영 후 나오는 이미지나 영상을 분석하는 데 탁월합니다. 과거에는 의사들이 직접 수많은 영상의학 자료를 일일이 눈으로 직접 확인해 진단을 했다면 현재는 AI가 의심스러운 병변을 표시하고, 의사는 이를 바탕으로 더 정확하고 빠르게 진단하는데 초점을 맞추고 있습니다.

진단 부분에서만 활약하는 것은 아닙니다. 국내 의료 AI 기업인 뷰노의 주력 제품인 ‘딥카스’는 일반병동 입원 환자의 혈압, 맥박, 호흡, 체온 등 활력징후 데이터를 분석해 24시간 내 심정지 발생 위험을 예측하는 AI 기반 의료기기를 공급하기도 합니다. AI 도입 이전 이러한 시스템이 없던 것은 아니지만 정확도가 떨어져 자주 활용되지는 않았다고 합니다. AI의 도입으로 기존 활용성이 떨어졌던 시스템을 다시 활용하게 될 수 있었던 사례라 볼 수 있습니다.

이 외에도 메디아나는 자사가 제공하는 환자 모니터링 기기 등에 활용합니다. 환자감시장치(CMS) 실시간 생체 데이터 및 신호의 모니터링 부분에 AI를 도입해 AI 기반의 시스템을 제공하고 AI 진단 및 예측 기능을 제공하는 서비스를 제공해 의료진과 환자, 보호자 등 모두에게 의료 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.

◇ 질병 중심에서 환자 중심으로

다만 이러한 기술들은 AI가 보여줄 미래의 일각이라고 합니다. 현재 대중적으로 의료 AI가 주로 ‘질병을 찾아내고 치료하는 데’ 초점을 맞추고 있다면, 차세대 AI는 ‘개인을 이해하고 맞춤형 솔루션을 제공하는 방향’으로 진화한다는 것입니다. 이러한 변화의 중심에는 ‘초개인화(Hyper-personalization)’와 ‘마이데이터(MyData)’가 있습니다.

과거 의료 AI는 ‘평균적인 환자’를 가정한 표준화된 접근법에 의존했다는 것이 관계자들의 설명입니다. 같은 나이, 같은 성별의 환자들에게는 비슷한 치료법이 적용됐고, 개인차는 부차적인 요소로 취급됐습니다. 그러나 이제는 개인의 유전적 특성, 생활 환경, 식습관, 스트레스 수준, 만성질환 유무 등 모든 정보가 건강에 영향을 미치는 중요한 변수로 인식되고 있습니다.

마이데이터 정책의 확산도 이러한 변화를 가속화하고 있습니다. 과거에는 병원마다 따로 보관되던 진료 기록, 검사 결과, 처방전 정보 등이 이제는 개인이 직접 관리할 수 있게 될 전망입니다. 여기에 유전자 검사 결과, 알레르기 정보, 가족력 등 개인의 고유한 건강 정보가 더해지면서, 진정한 ‘개인 맞춤형 의료’의 토대가 마련되고 있다는 것이 관련 업계의 의견입니다.

이러한 패러다임에 맞춰 웨어러블 디바이스 기술의 발전도 중요한 역할을 합니다. 일상 생활에 많이 보급되고 있는 스마트 워치나 블루투스 이어폰에도 심박수, 혈중 산소 농도, 수면 측정, 운동량 등의 데이터를 측정할 수 있고, 수집할 수 있게 됐습니다. 여기에 모바일 디바이스와 애플리케이션 등이 식단 정보와 약 복용, 진료 일지 등의 정보를 확보하며 나만의 방대한 데이터베이스가 구축됩니다. 이 데이터베이스가 초개인화로 가는 통로가 됩니다.

지난 17일부터 사흘간 서울 강남 코엑스에서 진행된 국제 병원 및 헬스테크 박람회(KHF)에서 만난 한 관계자는 이러한 데이터베이스는 개인의 건강을 입체적으로 파악할 수 있게 해준다고 설명했습니다. 또 이러한 정보를 학습한 나만의 AI 의사는 단순히 현재 상태를 진단하는 것을 넘어, 미래의 건강 위험을 예측하고 이를 예방할 수 있는 맞춤형 솔루션을 제시하는 방향으로 나아갈 것이라고 강조했습니다.

◇ 새로운 패러다임을 만드는 의료 AI

AI 기술이 고도화되면 의료의 패러다임이 근본적으로 바뀔 것이라는 점이 전문가들이 말하는 공통된 의견입니다. 현재의 의료 시스템은 ‘사후 치료’ 중심이라면 AI와 함께하는 차세대 기술은 ‘사전 예방’이 의료의 중심이 될 것이란 전망입니다. 아파서 병원을 찾고 질병이 진행된 후 치료를 시작했다면, 앞으로는 질병을 예방하고 질병의 원인을 줄여나간다는 것입니다. 가족력, 생활 습관, 환경적 요인 등을 분석해 AI는 “현재 상태로는 당뇨병 발병률이 10년 후에는 60%로 상승합니다”는 소견과 함께 확률을 낮추기 위한 식단과 생활 습관 등을 제시하는 방식입니다.

또 기존의 만성질환을 가진 환자들에게는 “오늘 점심 식사량이 평소보다 많아 식사 후 산책을 권장합니다”와 같은 조언을 실시간으로 선제적 제공합니다. 또 고혈압 환자에게는 혈압 상승의 요인과 약의 효용성, 다음 병원 방문 시기 등을 제시하기도 합니다. 만성질환 환자가 아니더라도 질병 예방을 위한 개인별 로드맵을 제시하고 생활 습관 교정과 정기 검진 항목 설정 등 맞춤형 개인화 치료 방안을 제시합니다.

이러한 혁신은 먼 미래가 아닙니다. 관계자들의 의견은 대부분 10년 후를 마지노선으로 볼 정도로 기술의 발전이 빠른 상태입니다. 다만 기술의 발전 속도에 맞춰 사회적 인프라와 개인의 디지털 리터러시가 뒷받침돼 있는지도 한번 검토해야 할 것입니다. 모든 사람이 동등하게 이런 혜택을 누릴 수 있는지도 고민이 필요합니다.