미국 볼티모어 시에 본사를 두고 있는 ‘인실리코메디슨(Insilico Medicine)’은 의약품 개발에 인공지능(A.I)을 투입하고 있는 회사다. 기계학습 프로그램인 딥러닝을 통해 신약 및 바이오마커를 개발하고 있는 중이다.

최근 들어서는 장수(長壽) 연구에 몰두하고 있다. 빅데이터 분석을 통해 그동안 풀지 못했던 장수와 관련된 수수께끼를 풀어나가고 있는 중이다. 학술 활동도 활발하게 진행하고 있다. 인공지능이 투입된 만큼 매번 충격적인 논문을 발표하고 있다.

26일 ‘뉴스-메디컬 넷(news-medical.net)’는 오는 4월 26일, 27일 양일간 샌프란시스코에서 열리는 ‘바이오데이터월드 웨스트(BioDataWorld West)’에서 종양 등 질병 치료를 위한 새로운 분자 구조 연구 결과를 발표할 예정이라고 전했다.

딥러닝 통해 분자구조 분석·추론 가능해    

CEO인 알렉스 자보론코브(Alex Zhavoronkov) 박사에 따르면 올 한 해 동안 스위스 바젤에서 '인공지능 포럼(A.I. Forum)'을 개최하는 등 20여 개의 포럼과 컨퍼런스 등을 공동 개최하여 적극적인 학술발표 활동을 펼칠 계획이다.

‘인실리코메디슨’에서 이처럼 활발한 학술 활동을 할 수 있는 것은 인공지능 기술 때문이다. 특히 딥러닝 기술인 GAN(Generative Adversarial Networks)의 위력이 놀랍다. 수많은 이미지를 식별하면서 분자구조를 분석해내고 있다.

‘인실리코메디슨’의 경우에서 보듯 최근 의료계에 부는 인공지능 바람이 거세다. 인공지능을 통해 방대한 분량의 데이터를 분석하며 의약품 개발은 물론 진단·치료 등에 활용하고 있다. 구글이 대표적인 경우다.

구글 자회사 ‘딥마인드’에서는 지난해 11월 영국 국립의료 서비스(NHS)와 계약을 맺고 건강관련 정보를 수집하고 있다. 약 1600만 명의 진료 기록을 분석하고 있으며 이 자료를 통해 인공지능 진단을 모색하고 있다.

혈액 검사 등을 통해 환자 1600만 명으로부터 다양한 질병과 관련된 정보를 수집한 후 병원을 찾는 사람들로부터 그 같은 증상이 나타나면 사전 진단을 내리는 방식이다. 특히 급성신부전, 패혈증과 같은 치명적인 상태를 사전에 발견할 수 있는 방법을 모색하고 있다.

IBM은 미국 텍사스 의과대학 MD앤더슨 암센터, 뉴욕 메모리얼 슬론 케터링 암센터 등과 제휴해 ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)' 프로그램을 개발 중이다. 인공지능을 활용해 광범위한 임상정보를 수집한 후 종양 치료방법을 지원하는 시스템이다.

국내외 주요 병원에서 A.I. 서둘러 도입    

‘왓슨 포 온콜로지’는 현재 300여개의 의학 학술지, 200개 이상의 의학 교과서 등 1500만 쪽의 의료정보를 학습해 암 진단 정확도가 현재 90%에 달한다. IBM은 2015년 이후 의료정보 분석회사들을 꾸준히 인수하며 거대한 빅데이터 시스템을 구축하고 있는 중이다.

지난 2015년 3월에 인수한 익스플로리스(Explorys)는 5000만명의 환자와 연결해 3150억개의 헬스 데이터를 축적하고 있는 매머드 빅데이터 업체다. 같은 해 병원·환자 정보 관리 업체인 ‘피텔(Phytel)', 의료영상 분석업체인 ’머지 헬스케어(Merge Healthcare)'도 인수했다.

지난해 4월에는 8500개의 병원, 보험사 등에서 발생한 건강정보 데이터 분석하던 트루벤(Truven)을 인수했다. 방대한 분량의 의료정보와 첨단 인공지능 기술이 결합할 경우 기존 의료 시스템에 큰 변화가 일어날 것으로 예고되고 있다.

IBM은 의료정보를 종합 가동해 세계 어느 곳에서든지 진료가 가능한 종합 진단 시스템을 선보이겠다는 계획이다. 현재 환자와 관련된 데이터를 철저히 차단할 수 있는 보안 시스템 개발과 함께 원거리 진료 시스템을 구축 중인 것으로 알려졌다.

국내에서도 인공지능 진료가 확산되고 있다. 부산대병원은 ‘왓슨 포 온몰로지’뿐만 아니라 치료 옵션을 추천하는 기술인 ‘왓슨 포 지노믹스(Watson for Genomics)'를 도입해 정밀진단 시스템을 구축하고 있다.

의료 시스템에 인공지능 도입이 활발하게 진행되고 있는 것은 환자 데이터를 분석하고 진단해 환자의 위협 징후를 사전에 발견하고 필요한 치료를 할 수 있게 해주기 때문이다. 최첨단의 고품질 치료가 가능하다는 장점이 있다.

인공지능을 이용하는 만큼 정밀한 보안 관리를 통해 환자와 관련된 데이터가 외부로 새나가지 않도록 철저히 차단하는 일 역시 가능할 것으로 보인다. 그러나 수많은 환자에 대한 정보를 인공지능이라는 기계에 다 맡겨놓아도 되냐는 의문이 제기되고 있다.

인공지능이 실수할 경우 그 폐해가 엄청날 수 있기 때문이다. 인공지능이 오진을 했을 경우 그 법적 책임 소재도 해결해야할 과제다. 의사들의 일을 인공지능이 대신하면서 발생하는 실업 문제도 역시 심각한 사안으로 부각되고 있다.

최근 상황에 비추어 인공지능의 의료계 진출은 예고된 일이다. 의료 분야에서 발생하고 있는 4차 산업혁명의 필연적인 결과다. 그러나 이로 인해 발생하는 부작용도 만만치 않다. 사회적 합의가 선행돼야 할 것으로 보인다.