온통 인공지능(AI)이다. 요즘 산업과 생활 전반, 정부 정책에 AI라는 단어가 들어가지 않으면 말이 통하지 않을 정도다. 2016년 3월 이세돌과 바둑 대결에서 이긴 AI 알파고 쇼크 이후 한국 사회에 불어닥친 트렌드다. 의료, 제약 분야에 AI 도입은 전 세계적으로 더 빠르게 진행 중이다. ‘의료 AI’의 경우 질병의 원인과 메커니즘을 찾는 병리과나 CT·MRI 등 영상의학 영역에서 적용이 특히 활발하다. 병리학자들은 현미경의 등장(1차 혁명), 분자생물학적 분석(2차 혁명)에 이어 AI와 접목을 ‘3차 혁명’에 빗댄다.
딥러닝 등 AI 기술이 우리보다 앞섰다는 중국에선 AI가 1차 질병 진단을 맡는 무인병원 시스템과 중급 의사 수준의 실력을 갖춘 AI 닥터도 등장했다. IBM의 암 진단 AI 닥터 왓슨은 환자 데이터 분석을 기반으로 적합한 암 치료법을 제시한다. 왓슨은 국내 일부 의료기관에도 들어와 있다. 구글 AI는 당뇨 합병증인 ‘당뇨망막증’을 진단해 준다.
국내에도 폐질환이나 뼈나이, 뇌경색, 치매 진단용으로 개발된 AI소프트웨어 10개가 인·허가받아 보급이 이뤄지고 있다. 지난해부턴 정부 주도로 AI 기반 정밀의료 소프트웨어, 이른바 ‘닥터 앤서’ 개발도 추진 중이다. IBM의 왓슨에 대적할 ‘한국형 왓슨’ ‘토종 의료AI’를 표방한다. 암과 심·뇌혈관질환, 치매, 소아 희귀·난치병 등 8개 질환 대상 21개 AI 소프트웨어를 개발하는 게 목표다. 이미 개발을 끝낸 3개 질환, 8개 소프트웨어는 최근 전국 11개 병원에서 환자 대상 임상 적용에 들어갔다. 결과가 나오면 대한민국을 대표할 AI 헬스케어 브랜드가 될지 가늠해 볼 수 있을 듯하다.
신약 개발은 AI의 또 다른 수혜 분야다. AI를 통하면 신약 개발 기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있기 때문이다. 실제 올해 영국의 한 스타트업이 AI 기술을 이용해 루게릭병 치료 물질을 단 1주일 만에 찾아내 화제가 됐다. 전통적 제약 방식으로는 신약 후보물질 하나 찾는 데만 최대 3년이 걸린다. 전 세계적으로 AI를 활용해 발굴된 6건의 신약 물질에 대한 임상시험이 진행되고 있다. 올해 AI 기반 신약 개발 시장은 3400억원 규모로 추산된다. 스티브 잡스가 창고에서 애플을 만든 것처럼 골방에서 컴퓨터로 신약을 만드는 시대가 올지 모른다는 전망이 가능하다.
그러나 AI가 만능은 아니란 사실을 절대 간과해선 안 된다. 실제 일부 상용화된 의료 AI가 한계를 드러내고 있다. IBM 왓슨은 몇몇 암에서 의사와 진단 일치율이 낮은 데다 인종별로도 차이를 보이는 경우가 확인됐다. 특히 한국인에게 흔한 위암의 경우 의사와 진단 일치율이 매우 낮아 효율성이 떨어진다는 지적이 있다. 왓슨의 신뢰성에 의문이 가는 대목이다. 이렇게 되자 IBM은 지난해 왓슨의 암 치료 프로젝트와 신약 개발을 위한 AI 플랫폼을 중단하거나 축소했다. AI가 의사나 제약 인력을 대체할 것이란 섣부른 전망도 경계해야 한다. 지금은 AI가 진단의 보조 수단에 그치지만 종국엔 일자리를 빼앗아 의사 직업 자체가 사라질지 모른다는 불안감이 없지 않다. 하지만 의사와 경쟁해 얼마나 진단을 잘하느냐 같은 대결의 개념이 아니라 서로의 장점을 취해 진단 결과를 더 좋게 할 수 있다는 점에 주목해야 하지 않을까.
최근 열린 AI 관련 토론회에서 들은 한 연구자의 말이 인상에 남는다. “의료 분야에 AI를 적용하는 것은 세계적인 테니스 선수 로저 페더러와 테니스 라켓의 관계와 같다. 좋은 라켓과 좋은 선수가 한몸처럼 뛸 때 최상의 결과를 낼 수 있는 것과 같은 이치다.” AI와 의사의 능력이 합쳐지면 더 큰 시너지 효과를 기대할 수 있다는 뜻으로 읽힌다. 아울러 고품질의 의료 데이터 확보와 개인 정보보호 문제, AI와 신약 개발 양쪽을 다 아는 ‘양손잡이’ 전문가의 부족 등도 해결 과제다. AI 시대, 장밋빛 전망에 매몰되기보다 현실을 직시하고 차근차근 준비해 나갈 필요가 있다.
민태원 의학전문기자 twmin@kmib.co.kr
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