스마트 헬스 - 데이터는 의료를 어떻게 바꿀것인가?

스마트 헬스 - 데이터는 의료를 어떻게 바꿀 것인가?

4차 산업혁명의 파급 효과가 큰 분야 중 하나만 꼽으라면, 의료분야를 선택하겠다. 의료분야는 너무나 거대하고 중요해져 버렸기 때문이다. GDP 대비 의료 분양의 비중을 살펴보면, 대한민국은 비정상적으로 낮아서 8%대를 기록하고 있지만, 미국은 무려 18%대이다. 미국인들은 버는 돈의 1/5을 의료비로 지출하고 있다. 그렇다고 미국인들이 자국의 의료 시스템에 만족하고 있는 것 같지도 않다. 

의료분야가 이처럼 삶에서 차지하는 비중이 높으면서도 비효율이 판치는 곳이라면, 혁신의 가능성도 매우 높을 것으로 생각된다. 현재 의료 분야에서는 어떤 혁신적인 일들이 일어날까?

의료분야를 크게 두 가지 나누면, 병원의 질병 진단 및 치료라는 전통적인 의료분야, 그리고 평상시의 질병 관리 예방 분야이다. 둘 다 융합이 활발해지고 있다. 먼저 병원에서 이루어지는 변화를 보면, 기존에 병원의 정보화는 병원 행정을 위주로 이루어졌다. 입원 수속, 병실 배정, 각종 원무수납 등 의사의 진료 행위 자체보다는 병원의 행정을 지원하는 기능 위주로 정보화가 이루어진 것이다. 

하지만 이제는 정보화가 의사의 진료를 좀 더 지원하는 형태로 빠르게 발전하고 있다. 환장의 의료기록을 DB 화하는 것은 기본이고, 비슷한 질병을 가진 다른 환자들의 방대한 의료 기록과 대조를 통해서 질병의 진단 및 치료방법에 대해 데이터 기반으로 시사점을 얻고자 하는 방향으로 나아가고 있다.

가장 유명한 것이 인공지능 의사 왓슨이다. 무인 진료는 아직 멀리 있지만, 인공지능과 빅데이터 분석을 통해 의사의 진단 및 치료 판단에 도움을 주는 지원 시스템은 꾸준히 개발되고 있다. 

의료분야는 사람의 생명을 직접 다루기 때문에, 인공지능에 완전히 맡기기는 정말 힘들 것 같다. 의료행정 분야는 기술혁신이 오히려 쉽겠지만, 진단 및 치료 분야는 전혀 다른 문제가 된다. 대부분의 인공지능 응용 사례들과 마찬가지로, 왓슨은 대량의 진단 데이터 및 기존에 인간 의사들이 내린 처방의 조합에서 패턴을 찾는다. '종양의 지름이 몇 센티미터 이하이고, 몇 달 후 얼마나 더 커지며 의사들은 암이라고 진단을 했더라~'라는 식으로 사례 데이터를 조합해서 암 진단을 내리는 것이다.

 

 

다른 인공지능 응용 사례와 마찬가지로, 왓슨은 스스로 의학의 원리를 이해하지 못하며, 철저히 대량의 데이터에서 기계적 패턴을 찾아내는 방식으로 작동한다. 따라서 왓슨은 그 어떤 인간 의사보다도 많은 임상 사례들을 암기하고, 있다는 점에서 우월하지만. 그 임상 케이스를 바탕으로 내리는 판단들을 철저히 암기 위주에 기반하고 있기 때문에 경직성이 심하며 도식적이다. 그리고 보유하고 있는 데이터에 의존하기 때문에, 기존 데이터와 벗어난 사례에는 대처하시가 어렵다는 문제 점이 있다. 따라서 인산 의사가 왓슨이 내린 처방을 보고 검토해주어야 하며, 인간 의사 없이 독자적 진료는 어렵다. 마치 셜록 홈즈가 하는 일의 상당수를 조수인 왓슨이 대신해 줄 수 있겠지만, 홈즈 없이 왓슨 혼자서 사건을 해결할 수 없는 것과 비슷하다고 보면 된다. 

의료 분야에서 인공지능은 데이터 의존적인 시스템의 기술적 한계에도 불구하고 유용성과 분명히 크기에 앞으로 더욱 확산될 것으로 보인다.

왓슨뿐만 아니라 애플 워치와 같은 웨어러블 기기가 건강검진을 하는 등의 혁신도 일어나고 있다. 현재 의료분야의 ICT 융합은 병원에서 환자를 치료하는 것뿐만 아니라 질병 예방 및 조기발견, 만성환자의 일상적 질병관리의 영역까지 확대되고 있다. 웨어러블 의료기기의 확산은 이러한 예방 및 관리 분야에서 많은 기여를 하고 있다. 

물론 병원 밖의 일상생활에서 이루어지는 저강도 의료행위들은 아무래도 병원에서 고가 전문장비와 전문인력을 통해서 이루어지는 진단 및 치료보다 덜 정밀할 수밖에 없다. 그 대신에 일상생활에서 실시간으로 언제나 몸 상태에 대해 추적 관찰할 수 있다는 것이 비교 우위이다. 

이것도 역시 완전히 새로운 개념은 아니다. 좀 더 전통적인 사례로는 가정용 체온계나 혈압계를 들 수 있다. 당연히 병원에 비치된 측정장비보다 덜 정확하지만, 일상생활에서 수시로 측정할 수 있다는 장점 때문에 널리 쓰이기 때문이다. 

이제는 정보통신 기술의 발전으로 가정용 체온계나 혈압계보다 훨씬 많은 것을 측정하고 관리할 수 있다. 스마트 워치와 같은 장치로 맥박 등을 측정해서 부정맥이나 심장발작으로 이어질 수 있는 심장 박동의 이상 징후를 조기에 포착할 수 있다. 

 

 

아직 초기단계이지만, 인공지능을 기반으로 한 모바일 앱이 스마트폰 카메라로 피부에 생긴 반점 등을 촬영해서 곧바로 병원을 방문해야 하는 심각한 징후 인지를 판단하게 해주는 서비스도 개발 중이다.

SF영화는 미래에 사람의 몸에서 아픈 부분을 기계로 대체해서 점점 안드로이드화 되는 것으로 묘사하는데 현실에서도 이렇게 진행되고 있다. 그러나 의사와 병원을 이런 시스텝이 완전히 대체하는 것은 무리이다. 현재의 인공지능이 대량 데이터를 통해 패턴 암기식으로 발전해왔다는 근본적인 한계상, 오류 가능성은 감소할 수 있어도 무시할 수 있는 수준까지 줄어들기는 힘이 든다. 따라서 어디까지나 의사를 보조하는 역할에 한정되어 있다. 기본적으로 웨어러블 기기 등은 의료기기보다는 의료 보조기기로 보고 있다. 최근 의료 과련 스타트업의 상당수는 전문적 의료기기보다는 의료 보조기기를 다루고 있다. 

의료의 외연이 확장되는 것은 좋다. 하지만 외연 화장에만 의존해서 마치 ICT 기반 의료 보조기기가 있으면 병원에 안 가도 된다는 식으로 너무 과신하면 심각한 부작용이 생긴다. 병원에서만 할 수 있는 일은 어디서부터 어디까지고, ICT 기반 의료 보조기기가 할 수 있는 일은 어디서부터 어디까지인지 역할을 명확하게 나눌 필요가 있다.