[독서] '의료 인공지능 - 최윤섭 지음' 을 읽고

도서관에서 우연히 '의료 인공지능'이라는 책을 발견하게 되어 

읽어보았다. 

 

2018년도에 발간된 책이나 

2024년인 현재에도 던지는 메시지가 상당하여 정리해보게 되었다. 

 

의료 인공지능이 나아가고 있는 방향은 크게 3가지라고 정리해볼 수 있다. 

① IBM 왓슨으로 대변되는 진단, 치료보조 인공지능

② 이미지 및 영상자료 판독보조 인공지능

③ 연속형 모니터링자료등을 기반으로 한 예측 인공지능 

 

①

진단, 치료보조 인공지능은 어떻게 활용될까?

IBM 왓슨은 2016년경 우리나라에 처음으로 도입되었다. 

7개정도의 대학병원에서 도입한 것으로 알고 있는데 

최신의 가이드라인과 논문을 통해서 

환자의 개별정보를 바탕으로 최선의 치료방법을 

근거와 함께 제시해준다. 

이러한 방식에서 최종결정은 의사가 하지만 

인공지능을 통해서 도출된 결과를 

어떤 기준으로 받아들이고 기각할지는 아직 정해진 바가 없고

이것이 앞으로 진단, 치료보조 인공지능이 해결되어야할 숙제라고 생각한다. 

인공지능이 제시한 방법을 선택하지 않고, 

의사가 생각한 방법으로 치료했을떄 부득이 

좋지 않은 결과가 발생한다면 어떻게 해야할까?

또, 인공지능이 제시하는 방법으로만 의사가 

치료하다보면 의사의 능력자체가 떨어지는 

탈숙련화(deskillig)가 발생하지는 않을까?

 

②

이미지 및 영상자료 판독보조 인공지능은 어떻게 활용될까?

딥러닝을 통해 만들어진 LLM이라던지 여러 모델에

새로운 분야의 데이터를 학습시키는 것을 

전이학습(transfer learning)이라고 한다. 

이러한 전이학습을 통해서 만들어진 모델이 

이미지, 영상자료등을 1차 판독하거나,

판독시에 중점을 둬야하는 위치나 

판독에 도움을 주는 자료를 같이 제시해준다면 

판독하는 의사 입장에서 상당한 로딩경감이 있지 않을까?

인간의 판독은 특이도가 높고 

인공지능의 판독은 민감도가 높아서 

서로 합쳐진다면 좋은 시너지를 낼 수 있을것 같다. 

하지만, 인공지능이 문제가 있다고 

제시하는 부분이 실제로는 문제가 없지만

최종결정권자인 의사의 입장에서 

자신이 놓친부분이 있진 않을지 

전전긍긍하면서 결정을 내리게 된다면

로딩경감의 효과는 떨어지고 오히려

경고 피로(alarm fatigue)가 오지는 않을지도 생각해보게 된다. 

 

③

중환자실에서는 지속적으로 산소포화도나 혈압, 

맥박수를 실시간으로 모니터링한다. 

이 과정에서 이상 수치가 관측되면

알람이 울리고 의사는 그 상황을 평가하고

적절한 조치를 취하게 된다. 

하지만 이과정에서 너무 많은 알람이 발생하게 된다면

오히려 잦은 알람으로 인해서 경고 피로(alarm fatigue)가

발생할 수 있다. 

또한, 최근에는 CGM같이 연속적으로 

혈당을 모니터링해주고 저혈당이 발생하게 될 수 있는 시점을 

예측하여 저혈당을 방지해준다던지 

심전도를 모니터링하면서 심실빈맥과 같은 치명적인

부정맥의 발생을 사전에 예측해서 사망을 방지한다면

유용하게 사용될 것같다. 

하지만 이 경우에도 인공지능이 생성한 

알람이나 예측이 

그 당시에는 실현가능성이 적다고 판단되어

알람을 무시하게 되었을 경우 

나쁜 결과가 발생했으면

어떤 처벌을 받게 될까? 

생각만으로도 두렵다.

 

의료인공지능은 다방면에서 이미 활용되고 있거나 

앞으로 활용될 여지가 있다고 생각된다. 

하지만 사용하기 어렵거나 

오히려 경고피로를 유발하게 된다면 

사용률이 떨어지지 않을까 생각해보며

의료인공지능이 잘 활용되기 위해서는

위와 같은 측면도 고려되어 개발되어야 할 것으로 생각된다. 

 

그렇다면

의료 인공지능이 불러올 의사의 미래는 과연 어떨까?

책의 초반에 기술적 실직(technological unemployment)이라는 

용어가 등장한다. 

AI의 발전으로 인해서 일자리를 잃게되는 경우를 말한다. 

실제로 AP통신이나 LA타임즈는 '로봇 저널리즘'을 이용해서

기사를 생성해내고 이를 최종적으로 인간 기자가 확인 후 발행하는 역할만 

하는 경우가 있다고 한다. 

이렇게 된다면 기자들이 정리해고 당하는 경우가 있지 않을까?

 

또 변호사의 경우에도 

재판전 수많은 판례와 관련 법률을 검토해야하는데 

과거에는 모두 사람이 했기에 변호사 및 법률보조 인원이 필요했는데 

IBM왓슨 기반의 인공지능 변호사 '로스'를 활용하여 

많은 분량의 문서를 읽고 정리해주는 등 

인간의 역할이 상당히 줄어드는 상황으로 

상당수의 일자리가 자동화되어 

사라지게 될 수 있다. 

 

의사도 마찬가지이다. 

병리슬라이드 판독 이나 영상판독의 경우 

경험이 적은 의사에 비해서 판독실력이 더 낫게 

측정되기도 한다.

 

또한 뷰노에서 제작한 골연령 판독 인공지능

루닛에서 제작한 흉부 X-ray의 폐결절 인식 인공지능등 

다양한 인공지능이 식약처의 허가를 받고 

사용되고 있다. 

 

자동화할 수 있고, 반복적인 업무는 이제 상당부분 

AI가 대체하게 될 것이다. 

이러한 시대의 흐름에서 의사는 과연 사라질까?

 

사라지지는 못할 것이다. 

왜냐하면 의료에는 항상 '책임'이 따르기 때문이다. 

AI가 최종판단을 내리게 된다면

최종판단이 틀렸을때 

그 치료를 받은 환자의 좋지않은 결과에 대한

책임은 누가 질것인가?

그리고, AI가 발전함에 있어서 

추가 학습자료를 학습시킬 것인지 말 것인지

추가 학습자료를 감별하고, 정답을 제시하는 것은

의사만이 할 수 있다. 

최종결정권자는 여전히 의사일 것이다. 

최종의사결정권자의 위치에서 AI를 활용하여

시너지효과를 내는 것이 의료인공지능의 미래라고 할 수 있지 않을까?

 

다만, 상당수의 의사가 기술적 실직을 하게 될 가능성은 높다고 본다.

그렇다면 나는 어떻게 대처해야할까?

'전문성 향상'

이것이 의료인공지능의 시대에서 내가 살아남을 수 있는 길이라고 생각한다. 

인공지능으로 대체될 수 없는 나만의 능력을 갖게 되는 것이 생존의 방법이다. 

최종결정권자의 역할을 충실히 이행할 수 있는 

지식과 능력을 갖추는 것이 생존의 방법이라고 생각이 든다. 

 

앞으로 단순한 반복업무를 하는 것은 

AI로 대체될 가능성이 높다. 

하지만 전문성을 기르려면 어느정도는 

반복업무를 통해서 숙달되는 과정도 필요하다.

그렇다면 이 숙달되는 과정마저 

AI로 대체되기 전에 빠르게 사다리를 올라야겠다는 생각이 많이 든다. 

 

화이팅... 

 

 

다음은 유튜브에 딥러닝에 관련되어 쉽게 설명해주는 

영상이 있어 해당 채널을 공유해본다. 

 

https://www.youtube.com/@hunkims

Sung Kim