의료기관들이 앞으로 인공지능 기술 개발에 따른 대안을 내놓고 있으나 실제로 인공지능을 접목한 기술을 활용하는 사례는 아직 많지 않다.
분당서울대병원은 의료 연구 산업의 혁신을 선도하겠다는 의지를 표명하고
‘헬스케어 융복합 클러스터’를 조성하기로 했다. 융복합 의료기기, 헬스케어 ICT, 재생의학, 빅데이터를 활용한 바이오신약 연구 등에 나서겠다는 것이다. 이를 통해 헬스케어 클러스터의 구축과 확장을 통해 의료복합연구단지의 경쟁력을 확보할 계획이다.
세브란스병원은 ‘스타트업 세브란스 100’을 선언했다. 급변하는 의료서비스의 100년을 내다보는 인프라 구축, 정밀의료와 인공지능 시대를 준비하는 R&D, 세계적인 헬스케어 클러스터 마스터플랜 구현 등을 추진할 예정이다.
서울성모병원도 미래 의료시장을 주도할 ‘인공지능 암 치료기술’ 등 연구의 사업화를 중점 추진하기로 했다. 그동안 유효성이 입증된 암 치료기술에
‘구글 알파고’처럼 무수한 치료 데이터를 가진 인공지능을 접목하는 방식이다. 이를 위해 서울성모병원은 스탠퍼드대학과 협력해 앞으로 인공지능을 이용한 방사선 암 치료 계획장치, 난소암, 림프종암 등 악성 암에 대한 세포치료제 개발에 착수하기로 했다.
이처럼 대부분의 대형 병원들이 계획을 발표하고 있는 상황이지만, 실제로 기술을 이용하고 있는 경우는 소수에 불과하다. 가천대 길병원이 유일하게 최근 IBM의 왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology) 국내 처음으로 도입하기로 하고 2016년 12월 인공지능을 이용한 암 환자 진료를 본격 시작했다. 왓슨은 환자의 영상 기록과 검사 결과 등을 대입하면 30초 이내에
최적의 치료 방법 몇 가지를 제안한다. 의사가 암 환자들에게 데이터에 근거한 맞춤형 치료 방법을 제공할 수 있도록 지원하는 역할을 하며, 첫 단계로 유방암, 폐암, 대장암, 직장암, 위암 치료에 적용된다.
4.2 영상 진단
우리나라는 최근 들어 컴퓨터를 활용한 영상진단 시장에 진입했다. 의료 분야에서 인공지능을 활용한 국내 대표적인 스타트업으로는 뷰노와 루닛을 꼽을 수 있다. 뷰노는 CT와 MRI 등 의료 영상과 진단 자료를 분석해 환자의 폐 질환 여부를 스스로 판단한다. 이 기술을 바탕으로 서울아산병원, 삼성서울병원, 서울성모병원 등과 함께 진단 보조 소프트웨어를 개발하고 있다. 서울아산병원과는 공동 연구를 통해 폐 질환 조기 진단 기술을 확보했으며, 골 연령 자동 측정 소프트웨어 ‘본 에이지’ 개발을 완료해 식품의약품안전처로부터 허가를 받기 위한 준비를 하고 있다. 이 기술을 활용하면 1초 내에 정확도 96.2%에 이르는 추정 값을 받아볼 수 있어 진료 시간이 현재의 1/20로 단축될 것으로 예상된다.
루닛은 인공지능 영상인식 기술을 이용해 가슴과 유방 엑스레이 사진에서 폐질환과 유방암을 진단하는 기술을 개발하고 있으며 90% 이상의 정확도를 보이고 있다. 루닛은 병원의 엑스레이 사진을 판독한 후 딥러닝을 통해 정확도를 높였고, 서울대병원, 세브란스병원을 비롯해 서울 대형병원 6곳과 협력해 기술을 개발하고 있다. 삼성서울병원은 루닛과의 공동 연구를 통해 결핵 및 유방암 등을 조기 진단하는 기술을 선보일 계획이다.
마이다스아이티의 ‘인브레인’은 MRI 사진을 3차원으로 변환한 뒤 대뇌 피질 두께와 해마의 변형도 등 치매와 관련 있는 요인을 측정하고 기존 치매 환자의 자료와 대조해 치매 위험지수를 소수점까지 예측해준다.