일본에서 전문의조차 진단하기 어려워 몇 달간 고전을 면치 못하던 한 환자의 병을 IBM 왓슨(Watson)이 수분 만에 알아내 환자의 생명을 구했다. 해당 환자는 급성 골수성 백혈병을 진단받고 치료를 받고 있었으나 차도가 없는 상태였다. 그런데 IBM 왓슨이 환자의 유전적/의학적 정보를 기존에 학습된 2천만개 가량의 전문 자료 및 사례와 비교 분석한 결과, 기존과 다른 병명을 진단했다. NHK에 따르면 이 환자는 자칫 치료가 더 늦어졌을 경우 면역 부전에 따른 패혈증 등으로 사망했을 가능성이 있었으나, IBM 왓슨의 새로운 진단에 따라 치료방법을 바꾼 결과 목숨을 구할 수 있었다고 한다.
[insight] 우리는 의료진이 모든 의학정보를 파악하고 이를 환자의 상황에 맞게 비교 분석하는 것에는 한계가 있음을 잘 알고 있다. 그리고 그러한 한계 때문에 AI의 활용이 향후 의료계를 변화시킬 수 있다는 것 또한 쉽게 예상할 수 있다. 그런 의미에서 이번 IBM 왓슨의 성공적인 임상 연구 결과는 그동안 다져온 내실이 하나둘 두각을 나타내는 긍정적인 신호라고 생각된다. IBM 왓슨은 2011년부터 콜롬비아 대학과 메릴랜드 대학에서 의학을 학습해왔고, 2015년 4월 Watson Health unit 런칭 이후에도 헬스케어 정보 분석 및 관리 회사 인수 등을 통해 지속적으로 헬스케어 관련 역량을 확보해왔다.
하지만 당연한 미래로 여겨지는 의료 분야에서의 AI 기술 활용이 우리의 “실제” 미래가 되기까지 한 번쯤 생각해볼 이슈들이 있다. 첫째는 개인 정보 이슈이다. 물론 더 많은 환자의 목숨을 살리는 것을 고려하면, 개인 정보 이슈가 의료분야에서 AI 기술의 발전을 막을 것이라 생각하지는 않는다. 하지만 해당 기술이 환자들의 유전자 정보, 의료 정보 등 민감한 개인 정보를 활용하는 만큼 사회적인 합의가 우선적으로 이뤄져야 하지 않을까 생각된다. 두 번째로는 AI가 가진 한계점이다. AI는 학습된 정보를 기반으로 병을 진단하고 처방을 하기 때문에, 상대적으로 덜 알려져서 자료가 부족하거나, 아직 원인이나 치료법이 밝혀지지 않은 질병들은 AI 역시 진단/처방할 수가 없다. 이처럼 사람과 기술 각각이 가진 한계점만 생각하면 어느 것 하나 완벽하지 않다. 하지만 앞으로 가까운 미래에 각각이 가진 한계점을 상호보완해가면서 더 많은 사람들을 병으로부터 구할 수 있지 않을까 기대해본다.[/insight]
관련 기사: International Business Times | 이미지 출처: Siliconangle
