"의료 AI 데이터 가공에 숙련된 의사 필요, 전문인력 확보 시급"

가톨릭대 의과대학 최인영 교수가 산업교육연구원이 16일 서울 목동 대한민국예술인센터에서 개최한 '디지털 비대면 의료서비스 최신 분석과 비즈니스 모델 및 구축사례 세미나'에서 주제 발표를 하고 있다. /채윤정기자 의료 인공지능(AI) 서비스를 위해 학습용 데이터를 만들어야 해 데이터 어노테이션(주석 달기) 작업이 필수인 데, 어려운 영상일수록 숙련된 의사만이 그 일을 할 수 있어 AI용 데이터 가공을 위한 인력 부족 문제가 심각하다는 지적이 제기됐다. 가톨릭중앙의료원 '빅데이터 센터'에서 일하는 가톨릭대 의과대학 최인영 교수는 산업교육연구원이 16일 서울 목동 대한민국예술인센터에서 개최한 '디지털 비대면 의료서비스 최신 분석과 비즈니스 모델 및 구축사례 세미나'에서 이 같이 밝혔다. 최 교수는 'AI 의료 빅데이터를 이용한 정밀의료 서비스 활용방안' 발표를 통해 "의료 AI 중 영상진단 이미지 데이터 이용이 가장 활발한 데, 어려운 영상일수록 가치가 높지만, 데이터 전처리 과정에서 피부를 분석해 피부암을 진단하는 일은 트레이닝된 의사 만이 할 수 있다"며 "학생이나 레지던트가 하기 어려운 부분으로, 데이터 어노테이션을 위해 별도 인력이 필요한 상황"이라고 밝혔다. 최 교수는 글로벌 스마트 헬스케어 시장규모가 2014년 210억 달러에서 2020년 1015억 달러로 4.8배 성장할 것으로 전망했다. 그는 "포스트 코로나 이후 비대면 의료와 환자가 집에서 활용할 수 있는 다양한 셀프 매니지먼트 기구가 중요해졌다"며 "당뇨환자가 디바이스를 착용하고 '저녁에 배가 고파 뻥튀기를 10개 먹었더니 혈당이 확 올라갔다' 등 결과를 알려주고, 환자 개인이 어떻게 관리할 지 추천해주는 알고리즘이 중요하다"고 설명했다. 최 교수는 "비대면 의료와 함께 스마트병원이 급부상하고 있는데, AI 로봇이 환자를 인솔하는 데서 더 나아가 5G, VR(가상현실) 등과 결합해 의료 시스템이 진화하고 있다"며 "음성인식 기술, 자연어처리 기술로 예약과 지불이 가능한 모바일 플랫폼과 다양한 알고리즘이 돌아가는 스마트병원이 구현되고 있다"고 소개했다. 또 공공기관의 검진데이터를 환자의 진료 정보와 연결하고 SNS 등을 통해 생활정보가 결합되면 통합적인 정보 제공이 가능하다고 덧붙였다. 최 교수는 "전자의무기록(EMR)에 엄청나게 많은 자료가 있는데, 특정약을 복용한 사람들의 데이터로 효과를 분석하면 약에 대한 안정성 분석이 가능해진다"며 "가톨릭중앙의료원의 빅데이터 센터는 8개의 병원이 동일한 플랫폼을 사용해 EMR의 자료를 효율적으로 활용할 수 있다"고 설명했다. 그는 이어 "많은 의료기관들이 학습용 데이터를 만드는 데 엄청난 돈을 쏟아붓고 있으며, 이를 DB화하고 수술 5년 이후 질병이 재발할 것인지 등 예측 모델을 만드는 데 투자하고 있다"며 "다만, 환자 데이터는 병원마다 달라 A 병원의 데이터를 B 병원에 적용하기 힘들어, 데이터를 트레이닝할 때 많은 병원이 참가하는 것이 중요하다"고 말했다. 또 이강윤 가천대 컴퓨터공학과 교수는 'AI 기반 비대면 의료서비스 최신 솔루션 연구' 발표를 통해 4차 산업혁명 시대에 "'내 피부가 푸석한 데 어떤 제품이 맞을까'와 같은 개인화가 가장 중요하며, 생산 예측이 가능해지면서 데이터의 중요성이 강조되고 있다"며 "AI 스피커로 바로 제품을 구입하게 하는 등 새로운 비즈니스 모델 개발이 관건이며, RPA(로봇프로세스자동화) 등 소프트웨어를 통해 IT 혁신이 이뤄지고 있다"고 밝혔다. 그는 특히 헬스케어 분야의 변화로 "올해 CES에서도 심박수 측정, 심방 세동 감지 활동 추적기, 혈당 조절을 위한 디바이스가 핵심적으로 떠올랐다"며 "의사에게 증상을 말하기 쉽지 않은데 이를 챗봇에 말하면 더 편하게 말할 수 있어 보이스와 결합도 새로운 트렌드가 되고 있다"고 소개했다. 이 교수는 언택트가 중요해짐에 따라 미국 원격의료 기업인 텔라닥헬스가 유망기업으로 떠올랐으며. 아직은 전 세계에서 유일하게 법규로 규제되고 있는 원격진료가 우리나라에도 결국 도입될 것으로 전망했다. 그는 "이전에는 심전도, 산소포화도, 혈압 등을 알기 위해 접촉하거나 침습하는 것이 일반적이었지만, 앞으로는 넌(NON)-컨택 디바이스가 속속 등장할 것"이라며 "카메라로 사진을 찍어 피부의 상태를 알 수 있는 등 '바이오 메디컬 센터' 구현이 가능해진다"고 설명했다. 또 지금까지는 '앱의 시대'에서 앞으로는 5년 이내 날씨, 의료 등 정보를 봇이 전달해주는 '봇의 시대'로 진화할 것으로 내다봤다.