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브라질의 대장암 환자들은 의사가 권하는 치료법 중 하나인 결장 제거 수술을 거부하는 경우가 많다. 이 수술을 받는 경우 환자는 남은 평생 장루 주머니를 달고 살아야 하기 때문이다. 외모에 민감한 브라질 문화에서 이는 매우 중요한 문제이기 때문이다.

이처럼 결장 제거 수술에 대한 혐오감으로 인해 브라질 종양 전문의는 방사선 치료와 화학 요법을 비롯한 대체 요법을 활용해야 한다. 놀랍게도 환자 중 20%는 이러한 대체 요법에 차도를 보인다. 그럼에도 불구하고 의사들이 대체 요법의 수용을 망설이는 이유는 어떤 환자가 이 20%에 해당하는지 예측이 불가능하기 때문이다.

| 의료 분야의 딥 러닝

현재 과학자들은 이 의문에 대한 답을 찾기 위해 인공지능(AI) 기술을 활용하고 있다. 얼마 전 독일 베를린에서 열렸던 GE의 ‘마인드+머신(Minds+Machines) 유럽 2017’ 콘퍼런스에서는 의료 분야에서 AI 활용에 대한 논의도 활발히 이루어졌다. 현재 급속히 발전 중인 분야이기도 하다. 과학자들이 활용하고 있는 소위 딥 러닝(Deep Learning)은 수천까지는 아니어도 수백 개의 데이터 포인트를 연결하여 다양한 알고리즘으로 동시에 처리함으로써 인간의 뇌를 모방하는 기술이다.

예를 들어, 보행자는 길을 건널 때 다가오는 차량의 수와 속도, 도로의 상태, 다른 보행자들, 심지어 착용하고 있는 신발이나 들고 있는 짐 등 수많은 요인을 고려한다. 딥 러닝은 인간의 능력과는 비교할 수 없을 만큼의 더 많은 데이터와 더 빠른 속도로 동일한 기능을 수행할 수 있는 잠재력이 있다.

이 개념은 사실 수십 년 전에 등장했는데, 최초의 인공 신경망은 1954년[1] 매사추세츠공과대학교(MIT) 에서 개발되었다. 그러나 신경망에서의 효과적 산출에 필요한 수준의 컴퓨팅 파워는 최근에서야 확보되었기에, 최근 다시 각광을 받고 있다.

| 대체 요법 적합성 판단을 위한 AI 활용

위에 언급한 브라질 문제를 해결하기 위해, 과학자들은 AI가 암 치료 대체 요법에 적합성이 높은 환자를 예측할 수 있는 패턴을 찾을 수 있게 노력하고 있다.[2]

연구진은 국가 등록 시스템으로 수십 년간 수집한 결장 관련 데이터, 수천 장의 MRI 및 CT 스캔, 유전자 패널, 생체지표 등 수백만 개의 데이터 포인트를 클라우드에 입력한다. 이후 소프트웨어를 이용해 인간이 따라갈 수 없는 속도와 정밀도로 패턴, 연결성 및 연관성을 분석한다. 

GE헬스케어 디지털의 최고의료책임자(Chief Medical Officer)로서 AI를 연구 중인 마이클 댈위드(Michael Dahlweid) 박사는 다음과 같이 말한다. “우리는 미지의 영역을 탐색하고 있습니다. 인간이 발견하기 힘든 영역을 파악하는 것이 우리의 목표입니다.” 

| 진단 의학의 AI 활용

인공지능(AI)은 질병 진단 분야에도 사용될 수도 있다. 현재 연구 중인 이 방식은 딥 러닝 시스템에 입력하는 데이터를 기반으로 한다. 이 경우, 임상의와 데이터 과학자가 서로 긴밀하게 협력하며 알고리즘을 검토하고 정밀하게 조정함으로써 인체 스캔 분석 시 의사가 특별히 주목해야 할 부분을 AI가 알려줄 수 있도록 학습시키고 있다. 

댈위드 박사는 “이는 몇 차례, 혹은 수백 차례의 시도 끝에 갑자기 AI가 의료 분야에서 의사 결정 시 활용할 수 있는 신뢰도 높은 보조 기술이 될 것이라는 발상”이라고 설명했다. 이 시스템은 진단을 직접 내리는 것이 아니라, 의심스러운 부분을 의사에게 알려주어 알맞은 치료 방법을 결정할 수 있게 도와준다.

AI는 의료업계의 판도를 바꿀 수도 있다. 댈위드 박사는 다음과 같이 말한다. “지난해 의료 목적의 AI를 개발하는 스타트업이 70개나 설립되었습니다. 2021년에 이르면 의료용 AI에 대한 투자 규모가 66억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.”

댈위드 박사는 의료 분야에서 AI가 더욱 흔한 기술이 되면, 의대에서도 의사들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 새로운 기술과 스킬 세트 및 방법론을 갖출 수 있도록 훈련 체계를 바꾸어야 할 것이라고 말한다. “미래에는 이러한 기술이 청진기나 페니실린처럼 평범해질 것입니다. 그러나 이 기술을 활용하는 방법을 먼저 학습해야 합니다.”