박성호 교수, 인공지능 기술적 검증보다 임상적 검증 시스템 필요성 강조
"대형병원들 AI 도입에만 관심…진단 결과 정확성 검증 고민 부족" 지적
의료용 인공지능(AI)이 진단한 결과를 임상적으로 검증하는 시스템 도입이 시급하다는 지적이 나왔다.
수많은 의료 빅데이터를 활용해 인공지능이 의료적 판단(진단)을 할 때 정확한 임상적 검증이 되지 않으면 오진이 나올 수 있고, 진단 결과에도 상당한 차이가 날 수 있다는 것이다.
박성호 교수(서울아산병원 영상의학과)는 9일 '바이오 코리아 2018'이 열리고 있는 서울 코엑스에서 '헬스케어 분야의 인공지능, 빅데이터 활용' 주제의 컨퍼런스에서 인공지능 기술의 올바른 임상검증 중요성을 강조했다.
박 교수는 "임상적 검증이 제대로 되지 않은 의료 인공지능은 환자에게 오히려 피해를 줄 수 있다"고 지적했다. 또 "병원에서 갖고 있는 의료 데이터를 모아서 인공지능(왓슨 온콜로지)에 활용하고 있는데, 인공지능은 데이터를 학습하는 능력은 뛰어날지 모르지만 진단을 하는데 있어 종합적 판단 시스템은 한계가 있다"고 덧붙였다.
인공지능의 기술적 검증에만 초점이 맞춰져 있고, 임상적 검증을 할 수 있는 가이드라인이 분명하게 제시되지 않고 있다는 것이 박 교수의 주장이다.
박 교수는 "알파고 이후 국내 일부 병원을 중심으로 왓슨 온콜로지를 도입하고 있지만 인공지능 기술이 환자에게 실제로 적용될 때 얼마나 정확하고 안전한가에 대해 임상적으로 어떻게 검증할 것인지 고민이 부족하다"고 말했다.
또 "인공지능에 대한 검증은 알고리즘의 정확도 등 기술적인 부분만 확인할 것이 아니라, 궁극적으로 환자에게 얼마나 이득을 주는지에 대해 임상적 유용성을 충분히 검증해야 오진이 줄고, 환자가 지불해야 하는 불필요한 의료비용도 감소할 것"이라고 덧붙였다.
따라서 "인공지능의 임상검증을 위해서는 환자 상태 판별, 질병 진단, 예후·예측 등의 순서에 따른 검증이 요구된다"고 제시했다.
박 교수는 "최근 몇 년간 인공지능이 이슈가 되면서 마치 의료인력을 대체할 것처럼 소개됐으나, 시간이 지나면서 실제로 임상 진료에 널리 사용되는 예를 별로 찾아볼 수 없는 상황"이라고 말했다.
또 "환자를 중심으로 한 의료의 근본보다는 의료데이터를 이용한 산업화와 기술에 시각이 치우쳐 있고, 진료현장의 요구와 의료에 대한 전문적인 경험 및 지식으로부터 나오는 실제적 쓰임새에 대한 고려가 부족했"고 꼬집었다.
무엇보다 "의료분야에는 아직까지 빅데이터와 인공지능 기술을 원활하게 적용할 수 있는 전산체계 기반이 갖춰지지 않았음을 간과했다"고 강조했다.
박 교수는 "즉시 활용 가능한 의료 빅데이터는 드물고 실제로는 의료 빅데이터의 구축이 매우 어렵다는 것을 간화한 것, 또 의료인들 사이에 인공지능 기술에 대한 이해부족, 그리고 충분한 임상검증 없이 의료 인공지능 기술의 성능을 과장한 것도 문제"라고 말했다.
따라서 "인공지능이 의학·의료에 도움을 주는 방향으로 개발·발전·도입되기 위해서는 의료인들의 적극적인 관심과 참여가 필요하다"고 조언했다.
또 "의료인은 의료 인공지능 도구의 개발에서 활용의 전 과정에 걸쳐 의학적 경험 및 지식에 기반한 자문 및 방향 제시, 사용되는 데이터의 질 관리 및 환자 정보 보호, 엄격한 임상검증, 임상 활용 결과에 대한 관찰 및 감시를 해야 할 의무가 있다"고 덧붙였다.
박 교수는 "의학적인 검증이라는 것은 다단계의 검증 시스템을 요구한다"며 "의료빅데이터를 잘 활용하기 위해서는 검증 대상이 되는 환자 및 환자의 질병과 관련된 좋은 자료를 모으는 것이 매우 중요하다"고 거듭 강조했다.
