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인공지능 의사의 암 진료가 본격화되고 있다. 지난해 12월 5일 가천대 길병원은 IBM사의 인공지능(AI) ‘왓슨 포온콜로지(Watson for Oncology, 이하 왓슨)’를 이용해 처음으로 암환자를 진료했다고 밝혔다. 그로부터 약 두 달이 지난 지금, 왓슨의 진료를 받은 암환자는 길병원에서만 85명으로 늘었다. 서울의 한 유명 병원에서는 암 환자가 의사의 판단과 왓슨의 치료 권고안이 엇갈리자 왓슨이 내린 처방을 선택해 화제가 됐다.

인공지능 암치료 점차 현실로
왓슨은 300개 이상의 의학 학술지, 200개 이상의 의학 교과서, 1200만 페이지가 넘는 전문자료를 학습한 인공지능이다. 길병원은 지난해 11월 왓슨의 첫 환자로 대장암 3기로 복강경 수술을 받은 61세 남성 조태현 씨의 수술경력, 나이, 조직검사, 유전자 검사 결과 등 정보를 입력했다. 왓슨은 약물을 통한 항암화학치료를 제안하며 ‘폴폭스(FOLFOX)’, ‘케이폭스(CapeOX)’ 등의 항암제를 권고했다.

길병원은 이후 이런 처방을 대장암, 위암, 폐암, 유방암, 자궁경부암 환자로 확대시켰다. 심지어는 2017년까지 췌장암, 담도암, 방광암도 진료 과목에 추가해 암 종류의 85%에 왓슨 진료를 적용하겠다고 밝혔다. 왓슨은 현재 병리과, 내과, 핵의학과 등 다양한 분야의 전문가가 협진하는 다학제 진료의 한 구성원으로서 소견을 내고 있다. 왓슨의 소견을 인간 의사들의 처방과 비교하는 방식으로 진행하기 때문에 왓슨의 목소리가 결코 작지 않다. 최근엔 부산대병원과 서울성모병원도 환자 치료에 인공지능 기술을 활용하겠다고 밝혔다. 의료계 전반에 인공지능 의사에 대한 기대와 불안감이 확산되는 추세다.

하지만 해외에서는 이미 오래 전부터 인공지능을 실전에 투입했고, 사례와 자료가 쌓이고 있다. 미국 뉴욕 메모리얼 슬론 케터링 암센터에서는 2012년부터 왓슨을 폐암진료에 활용해왔다. 그 결과 폐암환자에게 제안한 왓슨의 처방이 90%의 정확도를 보인다는 게 확인됐다. 작년 8월일본 도쿄대 의학연구소에서는 의료진이 진단하지 못한 ‘2차성 백혈병’이라는 특수 질환을 왓슨이 알아내 환자의 목숨을 구한 사례도 나왔다.

인공지능 의사, 잘 활용하려면?
인공지능이 암 치료 분야에서 좋은 성과를 내는 것은 당연하다. 다학제 진료를 통해 얻은 방대한 데이터를 분석하는 능력이 뛰어나기 때문이다. IBM 글로벌 생명과학 분야의 줄리 바우저 상무는 2016년 5월 연세대 의대가 주최한 ‘에비슨바이오메디컬 심포지엄’ 참석차 방한해 “암은 진단과 치료 과정이 특히 복잡하다”며 “왓슨이 방대한 과학적 데이터에 기반한 치료 계획을 제공함으로써 건강을 획기적으로 개선할 수 있을 것”이라고 말했다. 왓슨의 이같은 능력은 의료계에서도 인정하는 분위기다. 오히려 인공지능 의사를 최대한 활용해 기회로 삼아야 한다는 주장도 나온다.

인공지능 의사를 적극 도입하기 위해 가장 중요한 과제는 인공지능을 어떻게 학습시킬 것인가다. 특히 바둑, 체스 게임에서 나오는 정형화된 데이터가 아닌, 영상, 음성, 문장 같은 비정형 데이터를 어떻게 처리하게 할 것인가가 관건이다. 왓슨의 경우 2012년부터 약 3년 동안 1만 5000시간을 들여 수많은 임상결과와 논문, 환자의 병력 등 비정형 데이터를 분석해 왔지만 부족한 부분이 있다.

한편 국내 의료 환경을 고려한 현실적인 노력도 필요하다. 한 예로 현재는 병원 전자의무기록(EMR)이 왓슨과 연동되지 않아 환자의 진료기록을 사람이 일일이 입력해야한다. 또 의료진이 왓슨을 사용하기 위해서는 클라우드에 접속해야 한다. 특정 사업자의 서버에 자료를 저장할 경우 환자 개인정보 유출과 관련한 국내 의료법에 저촉될 수도 있다. 환자 개인정보가 불법으로 수집되고 유출되는 것을 막기 위해 보안정책에도 각별히 신경 써야할 것이다.

식품의약품안전처(식약처)는 지난해 12월 29일 의료용 빅데이터와 인공지능을 적용한 의료기기에 대한 허가 심사 가이드라인 초안을 발표했다. 식약처는 초안에서 문헌검색을 통해 정보를 제공하는 기기는 의료기기에 해당하지 않는다고 밝혔다. 왓슨이 여기에 해당될지, 혹은 최종적으로 의료기기에 포함될 것인지 주목된다.