VOL. 187 November 2021
AI로 엿보는 당신의 미래
의료정보연구실 최재훈 책임연구원
AI는 생활 곳곳에서 큰 변화를 불러일으키고 있다.
우리 얼굴을 인식하고, 우리의 말을 이해하며, 다양한 데이터를 통해 상황을 인식하고 미래를 예측한다.
그중에서도 인공지능이 가장 큰 역할을 해낼 수 있는 분야가 바로 의료 서비스 분야다.
실장님과 복지의료연구단 소개를
부탁드립니다.
Introduce
저는 ETRI에서 20년 동안 데이터 사이언스, 빅데이터, 인공지능, 의료 분야를 연구하고 있는 최재훈입니다. 복지의료연구단은 의료기기를 연구하는 영상기기, 생체기기, EMR(의료데이터)를 연구하는 세 부분으로 되어있고, 저는 그중에서도 의료데이터를 연구하고 있습니다.
의료지능 서비스를
연구하시게 된 계기는 무엇인가요?
Motivation
가장 먼저 우리나라가 4차 산업혁명을 대비하는 데에 기여할 수 있을 것으로 생각했습니다. 4차 산업혁명의 핵심기술이 인공지능인데, 여기에 가장 기초가 되는 것이 인공지능을 학습시킬 수 있는 데이터입니다. 구글이나 페이스북 등 글로벌 기업들은 그런 데이터를 많이 가지고 있죠. 그런데 우리나라에서 이런 가치 있는 빅데이터를 확보할 수 있는 분야가 많지 않아요. 그중 하나가 의료데이터죠. 의료데이터가 우리나라 인공지능의 핵심이 되고 있으니, 의료지능을 통해서 우리나라 4차 산업혁명과 인공지능 기술의 발전을 이끌고 싶어요.
또 다른 것은 인공지능 인재 육성이에요. 우리나라 곳곳에 인재가 많습니다. 저희 연구를 통해서 인공지능 인재를 육성하고, 더불어 우리나라가 가장 잘하는 의료 서비스에서 글로벌 선두의 자리를 유지하기 위해서죠.
닥터 AI란 무엇인가요?
Doctor AI
세계 의료 인공지능의 가장 일반적인 형태가 의료 영상을 받아서 그것을 인공지능이 분석하고 이상 부위를 검사하거나 질병을 진단하는 형태입니다. 대표적으로 알파고를 만든 ‘Deepmind’에서는 안구 영상을 통해서 이상 부위를 찾고, 우리나라에 상장되어있는 ‘Vuno’ 역시 X-Ray나 CT 영상을 활용해 의료진에게 도움을 주는 데이터를 만들고 있습니다.
그런데 닥터 AI는 여기에서 한 발자국 더 나가려고 합니다. 일반적으로 의사들은 환자의 기록을 보고 질병의 상태를 판단하고 치료합니다. 환자가 병원에 오면 시간순(시계열)으로 EMR 기록이 남는데, 이 기록과 지금의 상태를 비교해서 치료할지 말지, 치료를 하게 되면 어떻게 진행할지를 결정해요. 이 과정에서 의사는 지금까지의 기록을 통해서 이 환자의 상태가 앞으로 어떨지 예측하는데, 닥터 AI는 이 판단과 예측을 대신해주는 인공지능입니다. 인공지능은 사람보다 더 많이, 더 빠르게 EMR 데이터를 학습할 수 있기 때문에, 더 정확한 예측이 가능하죠.
저희는 의료지능의 큰 메커니즘이 지금의 진단과 치료에서 예측 분야로 점차 옮겨가리라고 생각합니다. 지금도 닥터 AI를 시험하면 거의 정확한 예측을 보여줘요. 앞으로가 더 기대되는 기술이죠.
다른 한 가지는 의료지능의 협진입니다. 만약 의료지능이 중증환자를 중심적으로 다루는 병원의 데이터만 학습할 수 있다면, 어떤 환자의 데이터를 보든 중증환자로 인식하고 예측하겠죠. 또 어떤 병원은 혈액검사를 잘하고, 어떤 병원은 CT를 활용한 검사를 잘한다면 서로의 능력을 공유할 수 있어야 하고요.
이렇게 하기 위해서는 병원 간의 환자 데이터를 통합하면 되는데, 의료법 등 다양한 조건상 그게 어려워요. 그래서 저희는 데이터를 통합하는 것보다 여러 병원의 의료지능이 서로 협진할 수 있는 ‘앙상블 의료지능 시스템’을 개발했습니다. 여러 병원의 의료지능 의견·예측을 취합해서 가장 적합한 의견과 결정을 내놓는 거죠.
닥터 AI, 어떤 의미가 있을까요?
meaning
먼저 앙상블 의료지능 시스템은 지역별, 국가별 의료 격차를 줄일 수 있습니다. 아무래도 지역마다 의료 서비스의 품질에 차이가 있는 것이 가장 큰 문제점인데, 앙상블 시스템을 이용하면 언제 어디서든지 높은 품질의 의료 서비스를 이용할 수 있겠죠. 대형병원과 중소형병원, 도심지와 도서·벽지 병원 사이의 서비스 격차를 줄이고 상향평준화할 수 있을 것이라고 생각합니다.
또 이번 기술은 시계열 데이터가 있는 분야라면 어디에든 어렵지 않게 활용할 수 있어요. 의료 분야에서 범위를 좀 더 넓히면 체중 변화, 아이들의 발육 등을 예측할 수 있고, 학생들의 학업성취도를 평가하고 예측하거나, 산업 분야에서 앞으로의 성장 가능성을 예측하는 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.
향후 연구방향과 최종목표
end goal
현재 닥터 AI는 환자 상태를 예측하는 데에만 사용할 수 있습니다. 앞으로는 환자에게 가장 잘 맞는 치료방법과 과정을 찾아서 적용하는 새로운 형태의 인공지능을 개발할 예정이에요.
더불어 이번에 기술 이전을 6건 이상 진행했고, ETRI와 서울아주대병원 공동출자를 통해 ‘MD HI’라는 기업을 만들어서 닥터 AI를 상용화할 예정입니다. ETRI에서 2억, 아주대병원에서 4억을 투자했습니다. 지금은 1차 기술 개발을 마친 상황이고, 앞으로 2차, 3차 개발에 힘쓰겠죠. 지금까지의 성과도 나쁘지 않지만, 앞으로가 더 기대돼요.
Editor epilogue
최재훈 연구원은 “우리나라가 세계 인공지능의 허브가 되었으면 좋겠습니다. 모든 나라의 의료지능을 연결하는 중추가 되었으면 좋겠어요. 그리고 제가 거기에 기여하고 싶습니다.” 라며 의지를 다졌다. 기술 개발에 만족하지 않고 더 먼 미래를 바라보는 그의 눈이 반짝, 빛나는 순간이었다.
