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자연어 알아듣는 ‘왓슨’, 의사 역할 대체할까?IBM, 10억명 분량 헬스데이터로 의료혁신 가능성 내다봐…“왓슨, 인간의 조력자”
양영구 기자  |  ygyang@monews.co.kr
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[0호] 승인 2016.03.31  06:00:52
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▲ IBM 이강윤 상무는 30일 열린 바이오코리아 2016에서 IBM의 슈퍼컴퓨터 '왓슨'을 통해 의료혁신을 가져올 수 있다고 강조했다.

알파고(AlphaGo)와 이세돌 9단의 바둑대결로 의료계는 이른바 ‘알파고 포비아’다. 어쩌면 알파고와 같은 인공지능(AI)이 의사를 대체할 수도 있다는 우려 때문이다.

그래서였을까? 지난 30일 열린 바이오코리아 2016 ‘인공지능의 의료적용’ 세션은 수많은 사람들의 관심을 받으며 인산인해를 이뤘다.

이날 ‘왓슨을 통한 의료혁신’을 주제로 발표에 나선 IBM 이강윤 상무는 IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’을 통해 의료혁신을 가져올 수 있다고 강조했다.

이 상무는 “우리는 환자를 중시해야 하고 고객 중심의 치료를 해야 한다고 이야기하고 있지만 정보 부족으로 암환자 치료를 제대로 하고 있지 못하는 실정”이라며 “제대로 된 근거를 갖고 치료에 나서려면 의사들은 일주일에 160시간 이상을 새로운 공부에 투자해도 그 변화를 쫓아가지 못하는 상황이다”고 진단했다.

이 상무는 “기술의 발전을 통해 빅데이터를 만들고 이를 효과적으로 결합, 결정하고 판단하는 데 사용하는 것이 미래 헬스케어가 나아가야 할 분야”라며 “인공지능, IBM의 왓슨이 헬스케어 분야에 가장 먼저 도입된 만큼, 의사들의 결정에 도움을 주는 솔루션을 고민하고 있다. 이같은 시스템은 의료혁신을 가져올 수 있다”고 주장했다.

IBM은 오는 2025년 인공지능 기술의 발전으로 20000조원 규모의 새로운 시장이 생성될 것으로 전망되며, 특히 인공지능은 헬스케어 분야에서 핵심적인 결정에 도움을 주는 만큼 시장의 선두에 설 것이라고 전망했다.

이에 사람들이 사용하는 자연어를 알아듣는 왓슨은 다양한 분야에서 극히 짧은 시간 안에 답을 찾아내고 학습을 통해 전문성을 강화할 수 있어 헬스케어 분야의 선두에 설 것이라고 강조했다.

즉, 왓슨은 인간이 만들어 놓은 의사결정지원시스템(CDSS)을 이해하고 이를 실시간으로 취합, 현실에 적용할 수 있는 답들을 내놓을 수 있는 컴퓨터이기에 헬스케어 분야에서도 활용이 가능하다는 것이다.

예를 들어 ‘연쇄상구균으로 인한, 붉은 발진 및 높은 온도가 특징인 이 소아 열병의 원인은’이라고 물으면 왓슨은 ‘98% 성홍열, 15% 류머티스성 열, 8% 패혈성 인두염’이라고 답했다.

또 ‘이 질병은 원형 발진, 발열 및 두통을 나타내는 관절염 가족력이 있는 환자에 포도막염을 일으킬 수 있다’라고 질문하면 왓슨은 ‘76% 라임병, 1% 베체트병, 1% 유육종증’이라고 답한다.

이처럼 간단한 Q&A를 통해서 의사는 환자에게 내릴 수 있는 최적의 진단을 고찰할 수 있는 것이다.

이 상무는 “왓슨은 질병과 유전자가 어떤 관계가 있는지, 어떤 유전자가 어떤 변화를 거쳐 문제를 일으키는지 관계를 파악하고 획기적인 통찰력을 제공한다”며 “왓슨은 의사 등 전문가가 그동안 해온 일을 인공지능 시스템을 통해 바꿔갈 수 있으며, 이미 세계 선두를 달리는 의료기관들은 왓슨을 통해 혁신을 만들어내고 있다”고 강조했다.

실제 IBM에 따르면 왓슨은 2012년 미국 뉴욕의 메모리얼슬론 케터링 암센터에서 폐암환자 진단을 시작한 이후로 엠디앤더슨, 메이요클리닉, 클리블랜드 클리닉 등에서 활용되고 있다.

특히 지난 2014년 열린 임상 종양 학회(ASCO)에서 공개된 바에 따르면, 200명의 백혈병 환자를 대상으로 왓슨의 권고안을 엠디앤더슨 의사의 판단과 비교했을 때 정확도는 무려 82.6%였다.

이 상무는 “치료 가이드라인을 만드는 데 관계된 저널을 찾아보고 근거를 모아 정리하는 기간만 보통 7개월 정도의 기간이 소요 된다”며 “왓슨은 복잡하고 어려운 의사과정을 거쳐야 하는 의료진들의 결정에 도움을 줄 수 있다”고 강조했다.

특히 IBM은 왓슨의 결정에 대한 신뢰도는 더 높아질 것이라고 공언했다.

IBM에 따르면 왓슨은 600헥타바이트의 EMR데이터 및 보험 처리 데이터를 보유하고 있다. 1헥타바이트가 1024테라바이트, 1테라바이트가 1024기가바이트인 단위를 생각해볼 때 실로 엄청난 양이다.

이 상무는 “왓슨을 어떻게 트레이닝 하느냐에 따라 신뢰도는 앞으로 계속 확대해 나갈 수 있다고 생각한다”며 “우리가 갖고 있는 10억명에 대한 의료정보를 토대로 분석한다면 정확한 결과 산출은 계속 해낼 수 있다”고 말했다.

다만, 알파고나 왓슨과 같은 인공지능이 의사와 같은 전문직을 대체할 것이라는 일각의 우려에 대해서는 인간의 ‘조력자’라는 점도 강조했다.

이 상무는 “인공지능을 만든다는 것은 컴퓨터를 교육시켜 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 것”이라면서도 “인간은 컴퓨터를 이용해 전문가가 되고 조직, 즉 병원 전체의 수준이 발전되도록 파트너 관계로 활용할 수 있다”고 말했다.

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