의료 빅데이터 연구 기대 속 우려‥의료 인공지능 한계 발견

빅데이터 분석 과정에 임상의료 전문가 개입·해석 필요‥신뢰도 높일 방안 찾아야
조운기자 goodnews@medipana.com 2019-12-23 06:02
[메디파나뉴스 = 조운 기자] 보건의료 빅데이터 활용을 통한 스마트 의료의 시대가 성큼 다가왔다.

인공지능 AI, 스마트 헬스케어 등을 통해 맞춤, 정밀의료의 시대가 도래했다는 기대감 한편에는 빅데이터 연구 결과를 의료 행위의 근거로 사용하는데 대한 우려도 제기되고 있어 신뢰도를 높이기 위한 노력이 필요하다는 지적이 제기됐다.
 

한때 AI 의사 '왓슨(Dr. Watson)'이 의료계를 휩쓴 이후, 국내에서도 의료기관의 풍부한 보건의료 빅데이터를 활용해 '닥터 앤서(Dr. Answer)'를 필두로한 의료 인공지능의 개발이 활발히 진행되고 있다.

이처럼 의료 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업들이 성장하는 가운데, 인공지능 기술의 한계와 부작용에 대한 우려도 제기되고 있다.

실제로 지난 2016년 이세돌 9단과 알파고의 바둑 대국 이후, 인공지능 자율주행차가 사고를 일으켜 운전자를 사망케 한 사건, 아마존 신입사원 선발에서 인공지능이 여성 지원자를 자동으로 감점한 사건 등 다양한 부작용 등이 보고된 바 있다.

인간의 신체와 건강이 관련된 의료 분야는 이 같은 부작용에 더욱 민감할 수밖에 없는 상황에서, 왓슨을 개발한 IBM에서 인공지능의 한계를 인식하고 인공지능 암 치료 프로젝트를 축소한 것으로 알려졌다.

왓슨을 도입한 인도 마니팔 병원에서 왓슨이 의사의 진단과 단 17.8%에 불과한 폐암 진단 일치율을 보인 것이다. 유방암의 경우에도 비전이성 암은 80% 일치를 보였으나, 전이성 암은 일치율이 45%로 나타났다.

이러한 수치도 인종별로 차이가 있는 사실이 알려지면서, 왓슨의 신뢰성이 금이 갔고, IBM은 지난해 왓슨의 암 치료 프로젝트와 신약개발을 위한 AI 플랫폼 및 프로젝트를 중단하거나 축소했다.

이에 국내에서도 빅데이터를 활용한 연구의 신뢰성 문제에 우려가 제기되고 있다.

정현수 서울대학교 의과대학 내과학교실 교수, 김수영, 김현수 연세대학교 원주의과대학 내과학교실 교수(이하 정현수 교수팀)는 대한내과학회 '건강보험 빅데이터를 이용한 임상 연구: 실제와 전망'을 통해 빅데이터 수집과 활용에 있어 질적 제한점을 간과할 수 없다고 우려를 제기했다.

정현수 교수팀은 "데이터 연구 결과를 의료 행위의 근거로 사용하기 위해서는 극복해야 할 과제들이 많다"며, "향후 적절한 기술 보완이 이뤄지기까지는 빅데이터 분석 과정의 과학적 신뢰와 결과 도출시 합당성을 판단하는 과정에 임상의료 전문가의 개입과 해석이 요구된다"고 밝혔다.

특히 보건 의료 빅데이터 연구는 연구자 개인의 아이디어와 노력만으로는 목표를 달성하기 어렵다고 지적하며, 데이터 사이언티스트, 역학 및 통계 전문가, 임상 연구자로 팀을 구성하여 단계별로 정기 모임을 통해 연구설계부터 전문가 자문과 팀 구성원 간의 긴밀한 논의가 필요하다고 강조했다.

나아가 연구자 역량을 최대화하기 위해서는 국민의 개인정보 자기결정권이 침해받지 않도록 보호하는 범위 내에서 자료를 충분히 활용하기 위한 안전하고 효과적인 법과 제도 개선, 기술적 행정적 조치가 전제되어야 한다고 밝혔다.

따라서 "향후의 바람직한 빅데이터 임상 연구는 국가 연구비를 기초로 학회 또는 연구회가 주도로 공익 연구안을 이론적으로 고안하고 제시하고 다양한 정부 연구 인력의 자문이나 협력을 통해 분석을 수행하는 공동 연구 협력으로 더 큰 부가가치를 창출할 수 있을 것"이라고 전했다.


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