[뉴스토마토 김양균 기자] 국내 의료기관들이 인공지능(AI)과 데이터 등을 적극 활용하면서 본격적인 디지털 의료 시대가 도래하고 있습니다. 주요 병원들은 디지털 의료를 위한 협력과 연구를 강화해 눈길을 끕니다.
우선 분당서울대병원 의료인공지능센터는 한세대학교 앵커사업단과 디지털 헬스케어 지역인재 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했습니다. 앵커사업단은 교육부가 추진하는 ‘지역 성장 인재 양성체계’ 사업을 수행하는 조직. 앞으로 두 기관은 △디지털 헬스케어 분야 교육과정 공동 개발 및 운영 △현장 견학·실습·멘토링 등 실무 중심 교육 제공 △지역혁신인재 양성 프로그램 공동 기획 및 성과 공유 등을 실시키로 했습니다.
김세중 분당서울대병원 신장내과 교수는 “이번 협약을 계기로 간호·보건의료 분야 학생들이 실제 의료 현장에서 AI 기반 디지털 헬스케어 기술을 폭넓게 접할 수 있길 바란다”고 밝혔습니다. 최형심 한세대 앵커사업단 주관교수도 “앞으로도 미래 산업을 선도할 지역인재를 육성해 국가균형발전을 뒷받침할 수 있도록 노력하겠다”고 전했습니다.
국내 주요 의료기관들이 인공지능(AI)과 데이터 등을 적극 활용하면서 본격적인 디지털 의료를 추진해 눈길을 끈다. (사진=김양균 기자)
연세의료원은 최근 디지털치료기기 산업 육성 및 글로벌 진출 지원사업 성과보고회를 개최했습니다. 이 자리에서는 디지털치료기기 등을 처방할 수 있는 개방형 플랫폼 ‘커넥트 DTx’ 운영 성과가 공유됐습니다. 커넥트 DTx는 여러 회사의 제품을 병원 EMR과 연동해 진료 화면에서 바로 처방을 내릴 수 있습니다. 플랫폼을 통해 연동된 디지털치료기기와 디지털의료기기는 총 27개. 연세의료원 주관으로 4년 6개월간 진행된 사업을 통해 세브란스병원, 서울성모병원, 분당서울대학교병원, 가천대 길병원, 국민건강보험 일산병원, 서울시 보라매병원 등이 디지털치료기기와 디지털의료기기를 본격 처방해 누적 3300여건의 처방이 이뤄졌습니다.
임준석 연세의료원 디지털헬스실장은 “해당 플랫폼은 의료기관과 디지털치료기기를 연동하는 국내 첫 사례로 상급종합병원부터 의원급 의료기관까지 실제 처방으로 이어지는 성과를 거둘 수 있었다”고 평가했습니다.
또 고려대 인공지능학과 크리스티안 왈라븐 교수 연구팀은 고려대 안암병원 영상의학과 유성혜·김보규·박아림 교수 연구팀과의 융합 연구를 통해 의료 AI의 설명을 평가하는 여러 지표 가운데 ‘강건성’이 가장 신뢰할 수 있는 핵심 기준임을 입증했습니다. ‘강건성(Robustness)’이란, 같은 구조의 AI를 서로 다른 조건에서 여러 차례 학습시켰을 때, AI가 제시하는 설명이 얼마나 일관되게 유지되는지를 나타내는 지표입니다. 현재 AI의 진단과 설명이 얼마나 믿을 만한지를 평가하는 다양한 지표도 제안됐지만, 이러한 지표가 실제 임상적으로 의미가 있는지는 체계적으로 검증되지 않았습니다.
연구팀은 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 알츠하이머병 신경영상 이니셔티브(ADNI)의 뇌 MRI 약 4만 건을 기초 데이터로 활용해 서로 다른 9가지 딥러닝 모델 구조와 8가지 대표적인 설명 기법을 조합해 총 1만건 이상의 대규모 시뮬레이션 분석을 수행했습니다. 그 결과, AI의 설명이 핵심을 얼마나 잘 짚었는지를 평가하는 ‘충실성’과 설명이 얼마나 직관적이고 단순한지를 살펴보는 ‘복잡성’ 등 기존에 널리 사용되던 평가 지표들은 실제 임상적 근거와 잘 맞지 않거나, AI 모델 구조에 따라 점수가 크게 달라지는 한계를 보였습니다. 반면 강건성은 뇌 형태 분석을 통한 병리학적 통계와 영상의학과 전문의의 판단에 모두 일관되게 부합했습니다. 연구는 국제 학술지 ‘Medical Image Analysis’ 온라인판에 지난달 16일 게재됐습니다.
아울러 이영찬 강동경희대병원 이비인후과 교수 연구팀은 병리 이미지와 보고서의 임상 정보를 통합한 멀티모달 인공지능 모델 ‘CALM’을 개발해 기존 이미지·텍스트 결합 방식보다 암 예후 예측 성능을 높였습니다. 연구팀은 14개 암종의 국제 공개 데이터뿐 아니라 강동경희대학교병원 두경부암 환자 자료를 이용한 외부 검증에서도 모델의 적용 가능성을 확인했습니다.
이영찬 교수는 “연구를 통해 병리 이미지와 보고서를 이용한 인공지능 모델을 이용해 암 예후 예측의 정확도를 높일 수 있음을 확인했다”며 “AI는 의료진의 판단을 돕는 보조 도구인 만큼, 앞으로 다양한 연구로 임상 활용 가능성을 검증해 나갈 계획”이라고 설명했습니다. 연구 결과는 의생명 인공지능 분야 국제 학술지인 ‘바이오 데이터 마이닝(BioData Mining)’에 게재됐습니다.
김양균 기자 kyun@etomato.com
이 기사는 뉴스토마토 보도준칙 및 윤리강령에 따라 강영관 산업2부장이 최종 확인·수정했습니다.
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