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[AI의료기⑦] 의사 역할 대체 할까

[블루이코노미 한승호 기자] 인공지능이 실제 의료현장에서 의사의 역할을 대체할 수 있을까?

딥러닝 기술의 아버지로 일컬어지는 토론토 대학교 제프리 힌튼 교수는 지난 2016년 "향후 5년내에 딥러닝이 영상의학과 전문의를 능가하게 될 것"이라며 "영상의학과 전문의를 양성하는 것을 지금 당장 그만둬야 한다"고 주장했다.

AI 의료기기와 전문의료진 간의 진료능력을 비교한 다수의 연구논문들에 따르면, 의료영상 AI 의료기기들은 민감도(Sensitivility, 질병이 있다고 판정했는데 실제로 질병이 있었을 확률)와 특이도(Specificity, 질병이 없다고 판정했는데 실제로 질병이 없었을 확률) 기준에서 이미 숙련된 의사에 준하는 판독 정확성을 갖고 있다고 여겨진다.
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딥러닝 모델이 전문 의료진보다 높은 진단 정확도를 보인다는 연구 결과, 자료: Xiaoxuan Liu et. al., 2019, 『 A comparison of deep learning performance against health-care professionals in detecting diseases from medical imaging: a systematic review and meta-analysis』, Lancet Digtal Health Vol. 1, 주: 동일한 외표본 검증용 샘플을 이용한 연구들만 포함됨
이러한 주장에 대해서는 여러 비판들이 존재한다. AI 의료기기의 진료능력 평가는 엄격한 외부 임상을 거치지 않고 후향적 연구(Retrospective Study, 연구대상자와 직접 접촉하지 않고 피험자 의무 기록 상의 특정 데이터를 수집·통계 처리하여 결과를 산출하는 연구)를 통해서만 이뤄졌다는 한계가 있다.

AI 의료기기가 다양한 교란변수가 존재하는 실제 의료환경에서도 일관된 성능을 발휘할 수 있을 지는 아직 입증되지 않은 상태다. 의료계 일각에서는 정부가 AI 의료기기 산업을 육성한다는 명목으로 외부임상 책임을 의료계에 떠넘기고 있다는 비판도 나온다.

충분한 외부임상 사례가 확보되기 전까지 AI 의료기기의 역할은 의사의 최종진단과 처방을 보조하는 수준에 그칠 가능성이 크다.

인공지능이 의료기관과 환자에게 얼마나 큰 편익을 제공할 수 있는지도 중요한 이슈이다.

그 편익이 단순히 진료 효율을 높이는 수준에 불과하다면, 의료기관들은 도입 비용에 대한 부담과 오진 발생시 법적 책임의 불확실성을 감수하면서까지 AI 의료기기를 적극적으로 도입하려고 하지는 않을 것이다.

따라서 AI 의료기기의 도입은 교란변수가 적고 비용편익성이 입증되는 분야에서부터 순차적으로 이뤄질 것으로 본다.

예를 들어 과잉진료로 인한 의사와 환자간의 갈등이 빈번한 치과의 경우, 영상분석 소포트웨어의 객관적인 진단 결과를 제시함으로서 사전에 갈등을 예방할 수 있다.

또한 치매와 같이 확진 판정에 고가의 검사가 필요한 경우에도 AI 의료기기의 사전진단으로 검사비용을 절감할 수 있다.

한승호 기자 hoho@blueconomy.kr
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