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인류의 기술 발전 속도는 시대를 거듭하며 단축되고 있다. 인류가 처음으로 돌을 깨뜨려 만든 도구를 사용한 이후, 화살촉, 돌칼 등 정교한 도구를 사용하기까지 약 250만 년 이상의 시간이 걸렸다. 그 후로 약 1만 년이 지나 ‘호모 사피엔스’는 철기를 들기 시작했으며, 불과 3000년이 지나 인류의 역사를 바꾼 발명품이라 불리는 총이 인간의 손에 들어왔다.

약 500년이 지난 1775년 영국에서 산업화가 가능한 증기기관이 발명되며 속도는 더 빨라졌다. 1879년 전구가, 1903년 비행기가 차례로 나왔고 90년도 안 돼서 1991년 인터넷이, 2007년 아이폰(스마트폰)이 등장했다. 아이폰 혁명 이후 13년 만인 2022년 인공지능(AI) ChatGPT가 세상에 나오며 인류의 대격변이 예상되는 상황이다.

AI가 사용되는 분야는 다양하지만, 투자가 이뤄지는 분야를 보면 헬스케어 분야가 톱3 중 하나로 꼽힌다. 특히 의료 분야에서의 AI는 거의 필수적 요소가 되고 있다. 암 등을 진단하는 과정에서 의사들이 놓칠 수 있는 부분을 AI가 보좌해 줄 수 있어서다. 이 때문에 구글, 마이크로소프트 등 빅테크를 비롯 삼성과 SK 등 국내 대기업도 영상 AI 진단 분야에 연이어 뛰어들고 있다. 이데일리는 의료 분야에서 AI가 어떤 방식으로 사용되는지, 우리 기업들은 어떻게 글로벌 시장에서 앞서 두각을 드러내게 됐는지 살펴봤다. [편집자주]

인류 기술 발전 역사 (데이터=삼정KPMG 경제연구원)

[이데일리 김승권 기자] 바야흐로 인공지능(AI) 전성시대입니다. 챗GPT라는 괴물의 등장은 구글 알파고가 바둑의 신 이세돌을 꺾은 이후 두 번째로 전 세계를 뒤집었습니다. 이후 AI는 우리 생활 곳곳에 침투하고 있습니다. 그 중이 대기업들이 주목하고 있는 분야가 바로 AI의료 분야입니다.

AI의료는 AI헬스케어에서 조금 더 세분화된 개념입니다. 병원과 연계된 분야에서 사용되는 AI의료와 개인이 건강관리 분야에서 사용하는 웰니스가 합쳐진 개념이 AI헬스케어인 것입니다.

AI의료는 다시 △영상 암 검진 △혈액 암 검진 △영상 병변 탐지 △병리 분석 △신약개발 △응급상황 감지 △예후 예측 △의료 로봇 수술 △의료 데이터 분석 △의료 행정 최적화 등의 분야로 분류됩니다.

의료영상 분야에서 인공지능이 할 수 있는 역할은

AI는 암을 조기진단하고, 뇌졸중을 예측하는 수준으로 발전했습니다. 또한 심혈관계 질환, 안구건강 등에도 AI를 적용하면 질병을 최대한 막을 수 있습니다. AI는 알고리즘을 사용하여 다량의 의료 데이터를 분석하는 데 최적화되어 있습니다. 먼저 엑스레이, CT 스캔, MRI 자료 등에서 유의미한 정보를 식별하고, 상관관계를 찾아 질병의 징후를 감지합니다. 또한 정보 취합을 통해, 최종 진단을 내리고 고객 맞춤형 치료 방법을 설계하는 역할을 수행하기도 합니다.

AI가 사용하는 의료 데이터는 환자의 진료기록, 임상 시험 정보, 진료 초기 영상과 치료 후 영상데이터, 보험청구 정보, 학계논문 등 기존 의료 데이터뿐 아니라 생체 데이터, 라이프로그, 유전체 정보 등 기존에 확보하기 어려웠던 새로운 데이터까지 다양합니다. 이런 복잡한 데이터를 융합하고 기억하여 의료적 판단을 내릴 수 있어서 AI가 전문의보다 유리하다는 것입니다.

또한 의료AI는 막다른 골목에 놓인 현 상황을 타개할 수 있다는 점에서 앞으로 의료서비스에 핵심 역할을 할 것으로 예상됩니다. 저출산 고령화로 더 많은 의료진이 필요하지만 정작 절대적인 의사의 수는 줄어들고 있는 상황의 한 대안이 될 수 있다는 것입니다.

실제 보건의료빅데이터 개방시스템에 따르면 국내 연간 영상촬영 건수는 엑스레이, 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 자기공명혈관조영술(MRA)을 모두 포함해 2억1900만건에 달합니다. 같은 해 국내 영상전문의 수가 3910명이었음을 감안하면 영상전문의 1명당 하루 평균 224건(연 근무일수 250일 기준)을 판독해야 한다는 이야기가 되는 셈입니다. 인구가 많은 수도권 지역의 영상전문의라면 하루에 400건 안팎의 영상촬영을 판독해야 합니다.

최우식 딥노이드 대표는 “의료산업이 ‘치료’에서 ‘예방’으로 바뀌고 사회는 고령화돼 의료영상 데이터가 급증하는데 영상 전문의 수는 4000명에서 제자리걸음 중”이라며 “AI 영상진단보조 소프트웨어의 도움을 받아 업무 효율성을 높이려는 영상 전문과 기본적인 부분은 직접 보고 환자들에게 알려주려는 비 영상전문의들의 수요가 꾸준할 것”이라고 예상했습니다.

AI의사 만드는 구글...어디까지 발전했나

해당 분야에 글로벌 리더는 구글과 마이크로소프트 등 빅테크들 입니다. 구글은 사실 챗지피티를 만든 오픈AI보다 먼저 헬스케어 분야에서 AI 고도화에 뛰어든 기업입니다. 구글은 먼저 인류의 난제로 남은 암 정복을 위해 개발에 뛰어들었습니다. 그리고 놀라운 결과를 발표했습니다. “AI의사가 실제 전문의보다 유방암 진단율이 정확하다”는 것이었습니다.

통상 유방암은 의사가 유방조영술(X-선 촬영) 결과를 살펴 암세포를 찾아냅니다. 하지만 암세포가 있어도 유방 조직에 가려지는 경우가 많아 찾아내기가 쉽지 않습니다. 미국암협회에 따르면 연간 3300만 건의 유방암 검사가 시행되지만 이 중 약 20%는 암세포가 있는데 찾아내지 못합니다. 암이 없는데 잘못 진단하는 사례도 많습니다.

이에 구글은 영국과 미국에서 각각 7만6000명, 1만5000명 이상의 유방조영술 결과를 활용해 AI를 학습시켰습니다. 그 결과 암 환자를 음성이라고 오진한 비율이 미국과 영국에서 각각 9.4%, 2.7% 낮게 나왔습니다. 암세포가 없는데 암이라고 오진한 비율도 각각 5.7%, 1.2% 낮았습니다. 또 다른 실험에서는 AI와 인간 전문의 6명에게 무작위로 선택한 유방조영술 사진 500장을 놓고 진단하도록 했습니다. 그 결과도 AI의 오진 비율이 전문의보다 낮게 나왔습니다.

구글 AI의사 메드-제미나이 (사진=구글)

이로부터 4년이 흐른 지금, 구글의 AI 의사는 얼마나 더 발전했을까요. 이제 구글은 생성형 언어모델을 활용해 암 진단 뿐 아니라 다양한 질병을 자체적으로 판단하는 수준까지 발전했습니다.

구글 연구진은 최근 알카이브(arXiv)에 공개한 연구논문를 통해 환자인척 연기한 배우 20명을 대상으로 가상의료 진단 채팅을 진행한 AI 진단시스템과 실제 의료진과의 비교한 연구 결과를 네이처에 발표했습니다. 연구진은 의료 진단을 위해 개발된 언어학습기반 AI시스템 AMIE(Articulate Medical Intelligence Explorer)를 활용, 영국, 캐나다과 인도에서 환자 역할을 연기한 20명의 배우를 대상으로 진행한 호흡기와 심혈관 등 6개 질환에 대해 149건의 진단 사례를 실제 1차 의료진 23명의 진료 상담사례와 비교했습니다. 대화 방식은 문자 채팅 방식으로 진행됐습니다. 결과적으로 환자의 질환 정보의 취득 양과 진단의 정확도는 비슷했으며 AI가 좀 더 나은 진료 과정의 공감대가 형성한 것으로 평가됐습니다. 특히 공손한, 사태 및 치료에 대한 설명, 관심과 헌신 표현 등 대화품질은 26개 항목 중 24개 기준에서 의사보다 더 나은 평가를 받은 것으로 나타났습니다.

AI영상 의료의 미래는

AI의사는 앞으로 개인의 생활패턴을 분석하여 맞춤형 건강관리를 코칭하고, 의료 서비스를 추천하는 등의 의사결정을 지원하며, 딥러닝 기반의 학습 및 가설검증을 통해 새로운 치료법 개발을 추진하는 등 다양한 역할을 할 수 있을 것으로 예상됩니다. 또한 예측 모델링을 통한 환자 대기시간 감소나 진료과목별 지식 공유로 의사 간의 협진 활성화, 만성질환에 대한 실시간 원격 모니터링 등의 프로세스 효율화도 이루어 낼 수 있습니다.

특히 AI영상 진단 분야 인공지능 모델은 병변을 자동으로 발견(detection)하고 중등도를 분류(triage)하거나 진단(classification), 정량화(quantification) 하는 등 판독자를 돕는 역할을 수행해왔습니다. 앞으로는 영상을 해석하는 데에서 벗어나 영상을 바탕으로 환자의 예후를 예측하는 데에도 활용되며, 인공지능을 기반으로 발굴된 영상 생체 표지자(image biomarker)를 사용하여 질환을 선별하거나 합병증을 예측할 수도 있을 것으로 예상됩니다.

시장성은 이미 검증됐다고 평가됩니다. 시장 조사 기관인 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)은 2017년 14억 3300만 달러(약 1조 9087억원)였던 글로벌 AI헬스케어 시장 규모가 2023년 158억 300만 달러(약 21조 495억원)까지 증가했으며, 2030년에는 1817억 9000만 달러(약 242조 1442억 원)까지 폭발적으로 성장할 것으로 내다봤습니다. 특히 이미 선제적으로 AI 기술을 도입해 왔던 금융, 유통·소비재, 제조산업과 비교해 봤을 때도 AI 헬스케어 산업의 성장 속도가 월등히 빠른 것으로 나타났습니다. 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률을 비교해 보았을 때 금융(32.4%), 유통·소비재(34.7%), 제조(35.7%)보다 높은 41.8%를 기록할 것으로 전망됩니다.

뇌출혈이 의심되는 환자 뇌 CT 영상(왼쪽)과 뇌출혈 영상 판독 AI모델이 출혈 병변(화살표) 존재와 위치를 식별한 영상. (사진=SK)

이에 국내 대기업들도 투자를 확대하는 추세입니다. 재계 1, 2위인 삼성과 SK는 최근 AI 영상 진단 분야에 투자를 확대하고 있습니다. 삼성메디슨은 최근 프랑스 초음파 AI 진단 소프트웨어 업체 소니오를 인수했고, SK C&C는 뇌질환 AI영상 진단 제품 라인업을 늘리고 있습니다.

특히 최태원 SK그룹 회장이 AI 관련 분야에 투자를 확대를 주문하며 시장의 기대감은 점점 커지고 있는 상황입니다. SK그룹은 AI·반도체 계열사 간 시너지 확대를 위해 약 80조원을 투자하기로 했습니다.

삼성SDS 또한 유방암 재발 예측 AI영상 진단 소프트웨어를 개발했습니다. 삼성SDS 관계자는 “AI 기반 정밀 의료 솔루션 개발 국가 과제에 참여, 삼성서울병원과 공동으로 유방암의 재발을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다”며 “해당 프로그램을 통해 의료진은 유방암 수술을 받은 환자의 향후 암 재발 위험 예측을 통해, 재발 위험이 의심되는 환자에게 개인별 적절한 치료를 제시할 수 있다”고 설명했습니다.

네이버, 카카오 등 테크 기업에 이어 삼성그룹 계열사, SK C&C까지 AI의료 시장에 본격 참전하면서 AI 의료기기 시장은 한층 탄력받을 전망입니다. 기존 사업자인 루닛과 뷰노 등 소프트웨어 기업들도 이를 반기고 있습니다.

루닛 관계자는 “대기업에서 AI영상 진단 분야에 진출하는 것은 일정 부분 도움이 될 것으로 보여진다. 대규모 투자가 있다면 시장의 파이가 분명 커질 것”이라고 전망했습니다. 다만 그는 “하지만 투자의 방식이 소규모 스타트업을 연이어 인수하며 기술적인 부분을 독점하고 가격 경쟁력을 우위로 가져가는 ‘치킨 게임’ 형태가 된다면 이는 우려스러운 방향일 수 있다”고 덧붙였습니다.