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글로벌 ICT 주간동향리포트

의료 부문 AI 도입의 기대와 우려

의료인력부족및의료비용문제해결방안으로주목받는AI

모든 종류의 의료 검진, 혈액 검사, 약물 처방, X-레이, 초음파, 뇌파 등 오늘날의 환자 치료 과정에서는 방대한 양의 의료 데이터가 생성됨. AI를 통해 의료 데이터의 폭발적인 증가, 전 세계적 위기 수준인 인력부족, 의료 비용의 급증 문제를 해결하고자 하는 움직임이 커지고 있음. 이스라엘 최대 병원인 셰바 메디컬센터(Sheba Medical Center)의 에얄 짐리히만(Dr. Eyal Zimlichman) 최고 의료 책임자는 "의료 분야에는 직원 충원이나 기술 구매와 같은 전통적인 방법으로는 해결할 수 없는 큰 과제가 있으며, AI는 이러한 문제를 해결하는 데 많은 도움을 줄 수 있습니다.“라고 말했음. AI는 인간이 분류할 수 없는 방대한 양의 환자, 영상, 임상시험 및 의료 데이터를 기반으로 간호사와 의사의 진단 및 치료 의사 결정을 개선하여 의료 시스템의 효과와 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 역량을 갖추고 있음. 치료 과정에서 시행착오 없이 처음부터 정확하게 환자를 치료할 수 있다면 효율이 떨어지는 시술과 치료에 소요되는 비용과 시간도 절약할수 있음

미국 뉴욕에 위치한 마운트시나이(Mount Sinai) 병원은 AI기술을 적극적으로 수용하고 있음. 마운트시나이병원은 AI 소프트웨어와 교육에 수억 달러를 투자하고 있음. AI 판독 도구가 방사선 전문의 보다 20% 더 많은 유방암 사례를 발견하는 등 높은 효율성과 정확성을 가진 AI 가 의학의 미래라고 판단함.

마운트시나이 병원은 의사와 간호사가 임상치료에서 테스트하고 있는 임상 의료도구를 사내에 적용하기위해 AI 전문가 그룹이 관련 업무에돌입함. 전사 소프트웨어는 보험 청구 서류 작업을 수행하며, 챗봇은 환자 의료 기록을작성하는데활용됨

구글과 MS, 의료 부문 AI 도구 개발 확대

거대 기술 기업인 구글과 MS는 생성형 AI를 임상 제품 및 서비스에 통합하여 의료 산업에 진출을 확대하고 있음. 구글은 의료 질문에 대한 응답 생성, 데이터 요약 작업 수행, 건강 데이터 구성이 가능한 ‘Med-Palm2’라는 의료용 챗봇을 개발하였음. 구글의 의료용 챗봇은 의료 면허 시험 데이터를 학습하여 범용적인 알고리즘에비해 의료 문제에 대해 구체화된대화를수행할것으로 기대됨

구글은 2023년 4월, 미네소타주 로체스터에 기반을 둔 메이요클리닉 (Mayo Clinic)에서 의료용 챗봇 시범 테스트를 시작함. 또한, 구글 클라우드는 의료 진료 결과, 연구 및 임상 워크플로 개선을 목표로 하는 생성형AI 애플리케이션 사용에 대해 메이요클리닉과 파트너십을 체결함. 해당 파트너십에 따라 메이요클리닉은 생성형 AI 기반 엔터프라이즈서치(Enterprise Search)를 사용하기 시작함. AI 기반 애플리케이션은 환자정보를 구글 검색과 같이 편리하며 대화 형태로 검색할 수 있게 함. 구글 클라우드의 AI 도구는 환자의 복잡한 병력부터 이미징, 유전체학, 실험실에 이르기까지 일반적으로 기존 방식으로는 검색할 수 없거나 해석하기 어려운 정보 소스를 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있음. 메이요 클리닉의 크리스 로스(Cris Ross) CIO는 구글과의 파트너십을 통한 AI 채택으로 데이터 기반으로 한 다양한 치료법을 개발하고, 환자와 더 많은 관계를형성하며,의료 서비스를혁신할수 있을 것으로기대하고있다고밝혔음

MS도 의료 서비스 지원 생성형 AI 개발에 박차를 가하고 있음. MS는 의료 소프트웨어 기업인 에픽 시스템즈(Epic Systems)와 파트너십을 맺고 의료진의 문서화 부담을 줄이기 위해 MS의 생성형 AI를 에픽의 소프트웨어에 개발 및 통합하는 작업을 진행함. 파트너십에 따라 에픽은 MS의 오픈에이아이(Azure OpenAI)를 통합하여 환자 포털 내에서 의료진에게 초안 메시지를 제공할 계획임. 의사는 메시지를 검토하고 환자에게 전송하기 전에 수정할 수 있음. 이 생성형 AI 도구는 노스캐롤라이나주 채플힐에 본사를 둔 UNC헬스, UC샌디에이고헬스, 위스콘신주 매디슨에 본사를 둔 UW헬스, 캘리포니아주 팔로알토에 본사를 둔 스탠포드헬스케어와같은 의료 시스템에서시범 운영되고있음

또 다른 의료 서비스 공급업체인 텔라닥(Teladoc)도 MS의 생성형 AI 애플리케이션을 사용하고 있음. 2023년7월 18일, 텔라닥은 MS 애저(Microsoft Azure), 오픈에이아이(Open AI), 애저 코그니티브 서비스(Cognitive Services), 뉘앙스 드래곤 앰비언트 익스피리언스(Nuance Dragon Ambient eXperience)를 텔라닥 헬스 솔로(Teladoc Health Solo) 플랫폼에 추가할 것이라고 밝힘. 새로운 통합은 임상 문서 생성을 자동화하고 의료진의 문서화 부담을 덜어주는것을 목표로함

임상 이미지 분석을 사용하여 환자 진단의 보조 도구로 사용하는 것은 일상적인 의료 과정이 되고 있음. 이스라엘 AI 기술 기업이 개발한 에이아이닥(Aidoc)은 뇌졸중 및 기타 급성 질환에 대해 응급실에서 영상을 분석하는데 사용됨. 신속한 환자 분류 기능으로 응급실 소요 시간을 1시간 단축 가능함. 에이아이닥은 뉴욕 최대 의료 서비스기업인노스웰헬스(NorthwellHealth)의17개 병원에서사용됨

의료 부문에 AI 채택 확대에 대한 우려

AI는 의심할 여지없이 환자 치료와 건강 결과를 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있음. 그러나, 확실히 검증되지 않은 기술을 조기에 도입하면 의료 전문가와 기관에 대한 신뢰가 약화되고 건강 결과에서 기존의 인종 격차가 악화되며, 진단 및 치료 전달 오류의 위험이 높아 질 수 있다는 우려도 있음. 미국의 상원의원 마크 워너(Mark Warner)는 기술 대기업들의 시장 점유율 확보 경쟁은 임상 현장에서의 실수로 인한 생사를 가르는 결과를 유발하거나 의료 기관에 대한 신뢰도 하락, 건강 정보의 민감성을 고려할 때 의료부문에서 AI 활용은 더욱 더 조심스럽게 접근해야 한다고 주장함. 그는 구글에 의료용 챗봇인 Med-Palm2의 교육 및 배포에 대해 설명하라는 압력을 가하고 있음. 기술의상용화를 목적으로 환자를 위험에 빠뜨리지 않아야한다고 의견을 밝힘

대규모 언어 모델은 사실처럼 들리는 잘못된 정보를 생성하기 쉽기 때문에 챗봇이 자신있게 해로운 의학적 조언을 제공하거나 누군가의 건강 결정에 잘못된 영향을 미칠 수 있음. 예를 들어, 미국 섭식장애협회는 사람들에게 칼로리 계산, 매주 몸무게 측정, 체지방 모니터링 등 건강한 회복에 부정적인 행동을 권장한 후 테사(Tessa) 챗봇을 오프라인으로 전환함. 일부에서는 AI 기술이 민감한 환자 데이터를 공개하고, 잘못된 진단을 내리거나 보험 및 병원 관리자가 혁신과 효율성을 목적으로 대규모 의료 인력을 감축할 가능성 등 의료 부문에미칠 부정적영향에 대해 우려하고있음

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