디지털 헬스케어 기술이 미래 의료를 혁신하기 위해 중요한 것은 무엇일까. 전문가들은 데이터와 인공지능이 중요하다고 분석하고 있다.

서울 코엑스에서 지난주에 개최된 '바이오코리아2016' 에서는 '디지털 기술이 혁신하는 헬스케어의 현재와 미래'를 주제로 포럼이 열렸는데 이 자리에 참석한 관련 전문가들은 디지털 헬스케어 기술의 혁신에 있어 가장 중요한 요소로 데이터를 꼽았고, 인공지능이 미래 의료를 이끌 것이라고 전망했다.

디지털 헬스케어는 건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것을 말하는데 사물인터넷, 인공지능, 3D프린터 등이 해당된다. 디지털 헬스케어 중에서 가장 중요하게 꼽히는 것은 데이터. 이 데이터는 측정, 수집, 분석등이 중요하다.

먼저, 데이터 분석은 인간이 하는 것과 인공지능이 하는 것 2가지 방식이 있다. 최근 이세돌과의 바둑 경기로 전세계를 놀라게 한 알파고의 기술 처럼 인공지능은 뛰어난 분석력을 가지고 영상의학과 병리학에서 인간보다 정확한 분석을 할 수 있을 것으로 전문가들은 내다보고 있다.

최윤섭 디지털 헬스케어 연구소장은 "알파고의 기술처럼 인공지능이 인간보다 의료 데이터를 더 잘 분석하고 정확한 진단 결과를 내놓을 수 있다"면서 "인간 의사의 역할을 대체한다는 것 보다 인간과 능력을 합치면 큰 시너지 효과를 볼 수 있을 것"이라고 말했다.

미래 헬스케어 이끌 'AI'

헬스케어 분야에서 인공지능의 활약은 국내외에서 이뤄지고 있다.

이미 헬스케어 분야에서 분석능력을 인정받은 IBM의 '왓슨'은 학습을 통해 전문용어를 이해하고 해석한 뒤 데이터를 분석해 치료법을 제시할 수 있는 능력을 가지고 있다.

이날 '왓슨을 통한 의료혁신'을 주제로 발표를 한 IBM 이강윤 상무는 머신 러닝, 딥 러닝 능력을 가지고 있는 왓슨이 의료진 등의 트레이닝을 거치면 오차범위를 줄인 치료법을 제시할 수 있다고 전했다. 기존에 인간 의사에 진단 영역을 대신하는 것 뿐 아니라 진단을 넘어서 치료법까지도 제시할 수 있는 수준이라는 주장이다. 또 왓슨은 신약 물질 발굴과, 건강보험 청구 효율화, 개인 맞춤형 암 치료법 제시 등에 효과적인 능력을 발휘해 의료 혁신을 일으킬 것이라고 강조했다.

이강윤 상무는 "의사가 1년간 트레이닝 시킬 경우 의사의 86% 수준만큼의 능력을 보인다"며 "왓슨은 신약 물질 발굴, 고비용 의료 지출 해결 등을 해내 디지털 헬스케어가 급격하게 진화하도록 만들 것"이라고 말했다.

국내에서도 헬스케어 분야에 AI 기술을 접목시킨 개발이 진행되고 있다.

국내 인공지능 스타트업인 뷰노코리아는 이번 바이오코리아에서 인공지능 의료분석 서비스인 뷰노 메드를 선보였다. 뷰노메드는 CT화면에 색깔로 판독결과를 알려주고 질병 진행 정도를 수치로 표시한다. 뷰노는 인공지능 기술로 CT, MRI, 심전도 등을 분석하고 진단하는 서비스를 개발하고 있다.

또 뷰노코리아는 인공지능 기술을 의료에 적용해 '골 연령 판독 보조 소프트웨어'도 개발했다. 뷰노는 컴퓨터에 골밀도 측정결과와 환자 상태에 따른 뼈 나이 정보를 대량으로 학습시켜 의사가 골밀도측정기로 환자의 뼈를 촬영하면 환자의 예상 뼈 나이를 알려주도록 시스템 되었다. 인간 의사와 인공지능의 기술이 합쳐져 환자에게 보다 정확하고 빠른 진단 결과를 알려줄 수 있게 되는 것이다.

인공지능 기술을 통한 데이터 분석 뿐 아니라 데이터 측정에서의 기술 혁신도 두드러진다.

데이터 측정을 위해서는 사물인터넷, 웨어러블 등의 기기 등이 개발되어 있다. 이런 기술들을 통해 기존에 데이터는 병원에서 측정되는 것으로 한정적이었다면 이제는 환자들이 병원 밖에서 직접 데이터를 측정하는 시대가 왔다. 환자 유래 데이터 시대가 된 것이다.

데이터 측정에 사용되는 웨어러블 기기 등은 당뇨 데이터를 측정하고, 간질 환자의 데이터를 측정해 발작을 파악하고, 수면의 질을 파악하기도 한다. 또 인간의 말수, 말투 등을 측정해 우울증을 파악하고, 유방암, 파킨슨 병 등의 큰 병을 파악하기도 한다. 자동차가 정비소에 갈 필요없이 평소에 관리하듯이 인간도 병원에 갈 필요없이 데이터로 점검이 가능한 시대가 오는 것이다.

최윤섭 소장은 "현재까지 웨어러블 기기 등 상당히 많은 측정 기기들이 나왔는데 지금은 더 많은 것을 만드는 것보다 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 연구해야 할 때"라고 말했다.