[AI 프리즘] 인간보다 뛰어난 중환자실의 인공지능...폐혈증 치료, AI가 이미 인간의 능력 넘어서다
[AI 프리즘] 인간보다 뛰어난 중환자실의 인공지능...폐혈증 치료, AI가 이미 인간의 능력 넘어서다
  • 유 진 기자
  • 승인 2023.05.30 05:45
  • 수정 2023.05.30 13:30
  • 댓글 0
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폐혈증 치료 단계에서는 AI가 이미 인간의 능력 넘어섰다는 분석이 나왔다. 사진=임페리얼칼리지 
폐혈증 치료 단계에서는 AI가 이미 인간의 능력 넘어섰다는 분석이 나왔다. 사진=임페리얼칼리지 

인공지능(AI)이 의료부문에는 어떤 발전을 가져다 주고 있을까.

과학, 테크놀로지, 의학 등의 과학 주제를 다루는 온라인 플랫폼 ‘사이언스데일리닷컴(sciencedaily)’은 29일(현지 시간) 한 연구 결과를 바탕으로 앞으로는 병원 중환자실에서도 AI가 인간보다 탁월한 능력을 발휘할 것이라고 보도했다.

미래에는 AI(인공지능)가 의학 분야에서도 탁월한 능력을 발휘할 것이다. 진단 분야에서는 AI를 활용해 이미 실험이 성공적으로 이루어지고 있다. 예를 들어, AI 컴퓨터는 이미지에 근거에 병리학적 변화를 매우 정확하게 분류해내는 학습을 통해 의료 현장에서 활용될 수 있다. 

그러나 시시각각 변하는 환자의 상태를 체크하고 치료 방법을 제안하도록 AI를 훈련시키는 일은 보다 어려운 과제이다. 바로 이 과제를 빈공과대학(TU Wien) 연구진이 빈의과대학과 협력하여 달성했다.

연구진은 여러 병원의 중환자실(ICU)에서 수집한 광범위한 데이터를 활용해서 패혈증으로 인해 집중 치료가 필요한 사람들의 치료를 유도하는 AI를 개발했다. 한 분석에 따르면, 이 AI 치료 기법은 이미 인간의 의사 결정 결과보다 뛰어남이 입증되었다. 그러나 이런 치료 방법에는 법적으로 해결해야 난제가 가로놓여 있다.

기존 의료 데이터의 최적 활용

“중환자실에서는 다양한 데이터가 24시간 내내 수집됩니다. 그 결과 환자를 지속적으로 모니터링한 의학적 데이터가 쌓이게 됩니다. 우리는 이러한 데이터를 보다 더 잘 활용할 수 있는지 연구하고자 했습니다.”

빈공과대학(TU Wien) ‘컴퓨터공학 분석 연구소’의 클레멘스 하이징거 교수는 이렇게 설명했다. 그는 빈공과대학의 ‘인공지능 및 기계 학습 센터’의 공동 책임자이기도 하다.

일반적으로 의료진은 충분한 근거가 입증된 규칙에 따라 의사 결정을 내린다. 대부분의 경우, 그들은 최상의 치료를 위해 어떤 매개변수를 고려해야 하는지 잘 알고 있다. 그러나 컴퓨터는 인간보다 더 많은 매개변수를 손쉽게 고려할 수 있으며, 경우에 따라서는 더 나은 결정을 내릴 수도 있다.

치료 계획 설정에 도움을 주는 AI

하이징거 교수는 “우리는 이번 프로젝트에서 ‘강화 학습’이라는 기계 학습(machine learning)의 한 형태를 활용했다”라고 말했다. 

“예를 들어, 수많은 진단 이미지를 판단함에 있어 종양이 보이는 것과 그렇지 않은 것으로 구분하는 단순한 분류가 아니라 시간적으로 변화하는 진행 과정, 특정 환자가 겪게 될 병의 상태에 따라 치료 방법을 제안한다는 말입니다. 수학적으로 볼 때 이는 상당히 다른 치료 방법이라 할 수 있습니다. 지금까지 의료 분야에서 이와 관련한 연구는 거의 이루어지지 않았습니다.”

이 경우 AI 컴퓨터는 스스로 결정을 내리는 대리인(agent)이 된다. 이때 환자가 건강을 되찾으면 AI는 ‘보상’을 받는다. 그러나 반대로 환자 상태가 악화하거나 사망하면 컴퓨터가 ‘처벌’을 받는다.

AI 프로그램은 자신의 행동에 따라 가상의 ‘보상’을 극대화하는 임무를 부여받게 된다. AI는 이러한 방식으로 광범위한 의료 데이터를 활용해 높은 성공률을 담보하는 전략을 자동으로 채택할 수 있다. 

인공지능과 의료현장. /테크노피디아
인공지능과 의료현장. /테크노피디아

이미 인간보다 뛰어난 성능을 보이고 있는 중환자실의 AI

“패혈증은 중환자실에서 가장 흔한 사망 원인 중 하나이며 조기 발견과 치료가 환자의 생존에 매우 중요하기 때문에 의사와 병원에 엄청난 부담을 안겨주는 질병입니다.”

빈의과대학의 올리버 킴버거 교수는 이렇게 말했다. 

“지금까지 이 분야에서는 의학적으로 획기적 돌파구가 마련된 적이 거의 없기 때문에 새로운 치료법과 접근 방식을 찾는 것이 더욱 시급합니다. 이러한 이유로 이 분야 치료 개선에 AI가 기여할 수 있는 범위를 연구하는 것은 흥미로운 주제라고 생각합니다. 기계 학습 모델 등의 AI 기술을 활용해 패혈증의 진단과 치료를 개선함으로써 궁극적으로는 환자 생존 가능성을 높일 수 있다고 생각합니다.”

분석에 따르면 이 분야 AI 기능은 이미 인간을 능가하고 있다. 

“이제 이 분야 치료율은 순전히 인간의 결정에만 의존할 때보다 AI 전략의 도움을 받은 경우에서 더 높게 나옵니다. 우리 연구 중 하나에서 90일 이내 사망할 확률이 높은 환자의 완치율이 약 3%에서 약 88%로 증가했습니다.”

하이징거 교수는 이렇게 주장했다.

물론 그렇다고 해서 중환자실에서 의학적 결정을 컴퓨터에만 맡겨야 한다는 의미는 아니다. 그래도 AI는 중환자실 병상 옆에 대기하는 의료 장치로 도움을 줄 수 있으며, 의료진은 이를 참조하고 AI의 제안과 자신의 판단을 비교할 수 있다. 이러한 AI는 의료 교육에도 매우 유용할 수 있다.

법적인 걸림돌

“그러나 여기에는 매우 중요한 문제, 특히 법적인 문제가 제기될 수 있습니다.”

하이징거 교수는 이렇게 설명했다. 

“우선, AI가 저지른 실수에 대해 누가 책임을 져야 하는지에 대한 질문이 있을 수 있습니다. 그리고 그 반대의 문제도 있습니다. 즉, AI가 올바른 결정을 내렸지만 인간 의사가 다른 치료 옵션을 선택했는데 그 결과가 좋지 않았다면 어떻게 되는가의 문제를 말합니다. 그럴 경우 의사는 AI의 탁월한 능력을 신뢰하지 않은 책임을 져야 할까요? 또, AI의 조언을 무시하는 것은 무조건적인 인간의 권리에 속하는 걸까요?”

끝으로, 클레멘스 하이징거 교수는 “이번 연구는, AI가 이미 임상실험을 통해 오늘날 통용되는 기술로 성공적으로 사용될 수 있음을 보여준다. 그러나 사회적 프레임과 명확한 법적 규정에 대한 논의가 여전히 시급하다”라고 강조했다.

yoojin@wikileaks-kr.org

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