이야기 24. AI 시대에 Healthcare 에 대한 견해

피트니스에서 전문트레이너들과 운동을 해 본 사람들 누구든지 한번 쯤 그 생각을 한다. 왜 이렇게 운동을 하는 것은 고통스러운지. 꼭 이렇게 해야 나의 뒤틀린 근육과 뼈들은 정상이 될 수 있을 것인지, 정말 내 몸의 이 어마어마한 지방들은 과연 조절이 되는 것인지. 운동하는 것이 이렇게 고통스러우니까 그냥 굶거나 성형외과에서 가서 시술을 받아야 하는 것은 아닌지.   어느 날 친분이 있는 피트니스 전문가와 이런 얘기를 나누어 본다. “ 선생님, 언젠가는 캡슐 같은데에 들어가면 그 안에서 알아서 나의 몸 상태와 건강상태를 다 확인해서 약한 부분 운동시켜주고 근육도 생성시켜주고 지방도 빼주고 이런 날이 오지 않을까요? 그러면 이렇게 고통스럽게 운동 안해도 될텐데. “   이 분이 이런 대답을 한다. “ 모든 회원들이 똑같은 얘기를 해요. 그런 것 만들어주면 안되나. 그런데 그게 현실적으로 매우 어려운 일 일것 같아요. 지금의 몸은 그냥 만들어진게 아니라 그 사람의 평소 습관이나 병력이나 그 사람의 몸에 대한 모든 역사를 가지고 있는 것이잖아요. 제대로 된 처방이나 치료를 하려면 그 이력을 모두 알고 있어야 할텐데, 그게 없으면 그냥 통계적으로 처리하는 것일텐데 그러면 그 사람을 위한 치료나 처방이 안되죠. “   이 얼마나 인사이트가 있는 대답인가? 결국 개인화를 위한 무수히 많은 의학적 기록과 그 사람의 행동과 습관에 대한 역사에 대한 기록이 있어야 내가 꿈꾸는 그 캡슐이 가능해 진다는 것인데..

그래서 궁금해졌다. 요즘 AI가 우리 생활의 모든 부분에 스며들고 있다.그런데 궁극적으로 인간의 삶을 행복하게 하고자하는 것이어야 할 텐데, AI는 인간의 건강과 행복에 어떻게 영향을 줄 수 있을까.

전세계적으로 보면 필요한 의사, 간호사 기타 의료 관련 종사자의 수는 2017년 현재 7백만 명이 이르나 나라나 지역별로 그 혜택을 받는 곳과 그렇지 못한 곳의 간극은 날로 커지고 있다. 게다가 이런 전문적인 인력이 양성이 되려면 아주 오랜 시간의 교육과 실습이 동반이 되어야한다. 최근 이런 어려움을 극복하기 위해 AI 에 의한 많은 지원 시스템이 등장하기에 이른다. 여기 몇가지 그것들을 소개해 본다. (https://tnw.to/2p01MpO)

의료 보조로서의 AI

가장 기본적이면서도 효율적으로 AI가 사용되는 부분은 바로 의료프로세스를 최적화를 지원하는 부분이라고 할 수 있는데, 전통적으로 의사를 만나서 질문을 하고 여러 기본적인 진단을 받고나서 처방을 받는 프로세스를 AI 의 기술로 활용하는 경우다. Your.MD 는 모바일 앱인데, 챗봇 (채팅하는 로봇.정해진 응답 규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로 사람과 자동으로 대화를 나누는 소프트웨어를 말함) 이 사용자에게 병의 증상에 대해 질문을 하면 이해하기 편하게 병에 대한 설명을 해 준다. 이 시스템은 자연어 분석을프로세싱 기술과 머신러닝 알고리즘을 활용하여 사용자에게 매우 개인화된 정보를 제공하게 된다. 이 시스템은 사용자에게 병에 대해 어떻게 대처할지를 조언하고 의사를 진단을 반드시 받아야하는 경우에 경고 신호도 보내준다.

이런 시스템의 경우, 의사를 만나기 위한 시간을 절약하는 효과가 있다. 우리나라의 경우 어디에서든 쉽게 병원을 가고 의사를 만날 수 있으나 특히 미국의 경우 의료보험의 한계와 주치의 제도 등으로 인해 의사를 바로 만나기 어려운 경우가 많은데, 그런 경우 매우 유용한 서비스다.

초기단계, 정밀 진단을 지원하는 AI

어떤 질병에 대해서 진단의 시기가 늦거나 혹은 초기에 잘못된 진단으로 인해 생명이 위태로울 수 있는데, 단순히 사람의 역량으로 이 모든 경우를 판단하기가 어려우므로 AI알고리즘을 활용하자는 것이다. AI 알고리즘으로 짧은 시간 내에 수백만 개의 샘플을 신속하게 수집하고 그 안에서 그 환자에게 유용한 패턴을 확인할 수 있다.

이 서비스의 예로, 스탠포드 대학의 연구원은 피부암을 확인할 수있는 인공 지능 알고리즘을 개발했다. 이 알고리즘은 130,000 개의 발진 및 병변의 이미지를 딥러닝을 활용하여 알고리즘을 최적화했으며, 그 진단의 효율성에 있어서 전문 의사들과 거의 비슷하다고 한다.

Google 소유 AI 회사인,  DeepMind는 영국 NHS(National Health Service)와 협력하여 실명을 방지를 위한 알고리즘에 딥러닝을 사용한다. 전문가들에 따르면 이를 통해 가장 심각한 시각적 상실의 98 %를 예방할 수있을 것이라고 전망한다.

Morpheo는 수면 장애 진단에 도움이되는 인공 지능 플랫폼으로 의사들이 환자들의 수면 패턴을 쉽게 분석하고 진단할 수 있도록 지원을 한다.

Dynamic care를 지원하는 AI

예를 들면 암같은 경우 가장 효과적인 치료법은 제시하고 환자가 이 방법에 빨리 적응하도록 도와주는 것이 매우 중요한다. 이 경우 다각도의 의료 지원을 가능하게 하는 것이 예를 들면 IBM의 Watson 과 같은 시스템이다.

IBM은 AI와의 전쟁에서 자체적 인 노력을 기울이고 있는데, Watson for Oncology 플랫폼은 실제로 생산하는 제품이고, 실제 병원에 공급이 된다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 잘 분석하는 것으로 알려져 있는데 , 예를 들면 임상 시험 데이터 및 의학 일지 항목의 대용량 데이터를 입력 받아서 패턴을 찾아 암 치료 팀에게 효과적인 치료법 및 치료 옵션 목록을 제공하게 된다. 그런데 이런 종류의 시스템들이 가지는 한계는 작은 병원이거나 혹은 패턴의 입력값으로 받을 자료가 충분하지 않은 경우라면 효과적인 대안을 제시하기가 어려운 경우도 많이 발생한다.

의료 부분 AI 도입에서 있어 고민하는 과제들

Healthcare를 지원하는 AI 를 구축하는데 있어서 여러가지 해결해야 할 과제가 여전히 있는데, 그 대표적인 것이 개인의 의료 기록에 대한 침해 논란이다. 어느 정도까지 개인의 의료 기록 정보를 시스템을 위해 공개하느냐 하는 것과 이것이 유출이 되었을 경우에 법적인 책임에 대한 논란 등이다. 또 하나 문제가 될 수 있는 주제가, 이런 AI 의 확산으로 기존의 의료진과 어떻게 역할 분담이 되어야 하느냐는 것이다. 단순히 의료진을 보조하는 수단으로의 AI 가 될 것인가. 아니면 일부의 역할을 AI에 이전을 해야하는가. 그러면 병원에서 없어질 직종은 어떤 것이 되어야 하는가 등등.

Fitness 분야에서의 AI

의료 분야에 비해 예방적인 Healthcare의 부분이라고 분류할 수 있는 Fitness 분야에서는 개인의 운동기록을 추적하는 Tracker가 시장에서 많이 상용된다. 사실 AI 의 레벨로는 아직 보기 힘든 수준으로, 조금 진보된 만보기 정도의 수준에 머무르고 있다. (이것은 어디까지 필자의 언어로 표현한 것이니 오해 없으시길 바란다. 피트니스에 관심이 많은 필자는 여러 종류의 tracker를 가지고 운동량을 측정하고 내용 분석하는 것을 좋아하는데 어느 날 필자의 어머니가 손목에 그것이 뭐냐고 하시길래 장황하게 설명을 해 드렸는데 나중에 어머니가 간단 명료하게 ‘내가 듣기론 만보기랑 다를게 없는 것 같다’고 하시더라는. 곰곰히 생각해 보니 정말 사용자입장에서는 만보기 이상의 기능으로 활용하기는 어렵겠다는 생각이 들었기에 나는 이것들을 비싼 만보기라고 장난으로 부른다.)  물론 제품에 따라서는 심장박동을 측정하고, 수면 상태를 분석해주고, 음식량이나 마시는 수분의 양을 성실하게 넣어지면 운동량과 분석해서 그래프로도 그려주고, 어떤 제품은 체지방양을 측정해주는 Tracker 들도 있다. 그런데 아직은 그 데이터가 운동하는 사람들에 개인화된 어떤 조언을 제공하는 수준이라기보다는 동기부여 해주는 motivator 역할을 해 주는 정도에 지나지 않는다. 예를 들면 심장박동수를 체크하는 것은 운동하면서 문제가 생겼을때 이 정보를 활용하여 뭔가 예방차원의 입력으로  활용하겠다는 의미보다는, 이 나이의 사람이 대략 유산소 운동을 할때 심장 박동수가 이 정도 이상이면 효과적인 유산소가 되겠다는 정도의 권고 인것이다.  아마 미래의 어느 날, 나의 Fitness Tracker는 내가 음식을 먹을 때마다 내가 움직일때 마다, 내가 하는 운동의 종류에 따라 모든 것을 입력해서 오늘 어떤 운동을 얼마나 해야하고 물을 얼마나 더 마셔야 하는지, 오늘 먹은 것 가운데 어떤 영양 성분이 결핍이 되어 있는지 뭐 이런 정도의 정보를 제공할 날이 오겠지. 그리고 이상하게 나의 심장박동수나 나의 심전도에 문제가 생긴 것을 감지하면 자동으로 병원에 예약을 해 줄 수도 있을 것이다.

Healthcare 분야의 AI 역할에 대한 필자의 견해

기계가 사람의 도움없이 스스로 학습하기 시작했다는 것은 중요한 의미를 갖는다. 사람과 달리 기계는 피로를 느끼지도 않고 학습 한 것을 망각하지도 않는다. 그리고 머신러닝을 활용한 이 보조적인 AI들은 의료 산업에 여러 가지 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것이다.  그런데 많은 학자들이 현재의 AI는 진정한 AI라고 보기는 어렵다는 견해가 많다. 현재의 AI는 알고리즘과 데이터의 결합으로 문제가 대한 답변을 내놓지만 이 내용을 기계가 이해하거나 알고 있는 것은 아니라는 것이다. ‘사피엔스’로 유명한 유발 하라리 교수가 지적한 “의식이 없는 지능”이 아직 AI의 현주소라는데 동감을 한다. 물론 우리가 살아있는 동안 우리는 질문은 하고, 생각하는 기계를 만나게 될 것이고, 아마 그들이 학습하고 알고 있는 나의 신체에 대한 방대한 역사를 가지고 나에게 말을 걸어올 날이 올 지도 모르겠다. 그런데 정말 나는 그런 기계와의 만남을 원하는가.

인간의 삶에 있어서 가장 중요한 부분인 건강과 질병의 예방에 대한 부분의 많은 결정이 사람에 대한 공감 능력이나 깊이있는 이해, 지적인 호기심을 가진 인간이 아닌 의식없는 지능에 의해 결정되는 것에 아직은 동의하지 않는다. 아직은 나에게 질문을 할 줄 알고 나의 고통을 이해하는 사람 의사의 조언을 들을 것이고, 심적인 스트레스에 탄수화물을 폭식하는 나라는 사람을 인간적으로 공감해 주고, 오른쪽 보다는 왼쪽이 취약한 몸을 가진 나를 알고 있는 사람 트레이너의 운동 처방을 더 신뢰하고 운동할 것 같다. 그리고 만보를 다 걸었다며 부르르 떨어주는 나의 Tracker 를 보기 위해 날 좋은 여름 밤에 기를 쓰고 아파트 공원을 걸을 것 같다. 내가 꿈꾸었던 그 캡슐이 만들어지는 그런 세상이 되기까지, 인간이 포기하거나 잃어야할 것이 너무 많을 것 같아 실은 두렵다.

 

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