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AI 기술로 이제는 난치병 치료법 발견 가능성 열어 4



 일본의 한 대학병원에서 의사들조차 진단하지 못했던 백혈병을 인공지능(AI) 기술로 해결한 사례가 등장했습니다. 이제는 인공지능 기술로 바둑만 잘 두는 것이 아니라 의료기술 발전에도 도움을 줄 수 있다는 청신호가 되는 것 같습니다.

 지난해 1월 급성 골수성 백혈병 진단을 받은 어느 환자는 수 개월 간의 항암치료에도 불구하고 상태가 악화되어 죽음의 위기에 처했습니다. 이에 병원은 미국 IBM의 인공지능인 '왓슨' 에게 도움을 청했고, 왓슨에게 환자의 유전자 변화를 입력했더니 불과 10여분 만에 '항암제 종류를 바꾸라' 라는 해결책을 제시했다고 합니다. 환자는 왓슨의 지시대로 치료법을 바꾸어 8개월 만에 퇴원했다고 합니다.

 인공지능 왓슨은 2500만 건의 의학논문과 1500만 건의 의약품 자료를 학습했다고 합니다. '알파고' 처럼 수준 높은 클라우딩 방식과 학습 능력을 발휘하는 원리인지는 모르겠지만 그동안 세계적으로 연구된 수 많은 데이터를 통해 빠른 시간 내에 환자에게 맞는 치료법을 찾아낸 것으로 추정됩니다. 왓슨은 이 환자 말고도 2명의 암환자의 병명을 진단했고, 41명의 치료에 도움을 주었다고 합니다.

 인공지능이 아직까지는 인간의 손에 죄우되는 의료기술의 취약점을 제대로 간파해낸 것 같습니다. 인공지능 왓슨이 제시한 치료법도 창의적인 해답이라기보다는 의료진들이 진단을 잘못 내렸기 때문이었고, 실제 환자의 병명은 '2차성 백혈병' 이었다고 합니다. 이미 기존에 논문 등을 통해 치료법에 대한 해답이 있었을 것이고, 왓슨이 이를 제대로 집어준 것 같습니다. 사실 백혈병과 같은 난치병의 경우 동일 증상이라도 원인과 병명의 종류가 다양하기 때문에 치료법을 잘못 제시할 가능성이 큽니다. 때문에 방대한 양의 자료분석과 신속한 판단이 필요한데, 현실적으로 1인 1환자 체제가 아닌 이상 이런 일을 동시에 수행하는 것을 불가능합니다.

 앞서 말했듯이 아직까지는 어떤 의사들에게 치료를 받느냐에 따라 환자의 치료경과가 달라지는 것 같습니다. 결국 의사의 능력과 경험에 모든 것이 좌우된다는 것인데, 앞서 이 환자도 기존에 '2차성 백혈병' 환자를 치료해 본 의료진과 만났더라면 상황이 달라졌을 가능성이 높을 것 같습니다. 어찌되었든 이번 계기로 의료에 대한 획기적인 변화가 일어날지도 모른다는 생각이 듭니다. 확실히 미국의 인공지능 기술이 세계적으로 앞서고 있다는 사실이 입증된 것 같습니다. 의료 선진국인 일본에서도 자체 개발 인공지능이 아닌 미국산(IBM) 인공지능의 도움을 받아야 했다니 말입니다. 

 이번 한 두 케이스로 미래를 예측하는 것은 지나친 속단인 것 같아 보이긴 하지만 어쨌든 좋은 방향으로 발전될 가능성이 높아 보입니다. 아마 1세기 쯤 후의 의료계는 기존처럼 치료와 진단을 맡는 실무 의사들의 숫자가 감소하고 인공지능의 명령을 받아 정해진 가이드 대로 치료와 환자응대를 실시하는 기술자 성격의 인원들이 증가할 것 같습니다. 상당수의 의료진들은 환자를 연구하면서 얻어낸 데이터를 의료용 인공지능에게 끊임 없이 공급하는 역할을 하겠지요. 아마 이렇게 되면 유능한 의사가 부족한 지방 등 오지에서도 비교적 균등한 퀄리티의 의료 서비스를 받을 수 있을 것이고, 간단한 질병 정도는 병원 방문 없이 집에서 자신이 약국에서 구매해야할 약만 처방받는 시대가 도래할 것입니다.




written by 쓰레기 청소부     



덧글

  • 나인테일 2016/08/07 03:02 # 답글

    왓슨은 사실 알파고보다 훨씬 수준 높은 인공지능이지요. 실용화된 인공지능 중에 정점에 있다고 봐도 과언이 아닙니다.
  • 지나가다 2016/08/08 22:32 # 삭제

    그렇게 말하기에는 약간 어려운 점이 있습니다. 알파고는 게임트리 탐색을 하는 인공지능이고 왓슨은 전문가형 인공지능이니까요. 양자에게 필요한 기반기술 역시 다릅니다.
  • 사바욘의_단_울휀스 2016/08/22 18:29 # 답글

    그냥 관련 정보 검색기능이 강화된 서치엔진 같기도 하네요.
  • 로가디아 2016/08/26 02:05 # 삭제 답글

    그냥 검색엔진같은데
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