[좌담회​] 인공지능과 미래 방사선의학 

ㅇ 일시: 2016.10.12.(수) 19:00

ㅇ 장소: 대림정(중구 충무로역)

지난 10월 12일 ‘인공지능과 미래 방사선의학’ 좌담회가 있었다. ‘인공지능과 미래의학’이라는 주제로 최윤섭 소장(디지털헬스케어연구소)의 기본 발제 후, 강건욱 교수(서울대 핵의학과), 김진호 교수(서울대 방사선종양학과), 장원일 과장(한국원자력의학원 방사선종양학과), 임일한 과장(한국원자력의학원 핵의학과)이 인공지능과 미래 방사선의학에 관한 의견을 나누었다. 다음은 좌담회에서 논의된 내용이다.

강건욱: 인공지능과 관련하여 핵의학과에서 가장 쉽게 이용할 수 있는 것은 아밀로이드PET을 이용한 연구이다. 알츠하이머 병 환자에서 아밀로이드단백질 누적이 관찰되어, 임상에서 진단에 활용되고 있다. 인공지능의 역할을 찾을 수 있는 것은 진단이 애매한 영상을 해석하는 경우이다. 진단이 확실한 경우에는 지금도 어렵지 않게 판독할 수 있지만, 애매한 경우에는 인공지능을 이용하면 보다 정확한 진단이 가능할 것으로 본다. 서울대병원에서는 이와 관련된 영상데이터가 280개 정도 쌓여있다. 세브란스와 아산에서도 관련 데이터가 모이고 있는 것으로 알고 있다.

임일한: FDA에 허가받은 약제의 판독법이 이미 존재하기 때문에, 이 자료를 바탕으로 인공지능을 이용한 판독도 가능하지 않을까 생각된다. 식약처는 이러한 기준으로 바탕으로 안전성과 유효성을 고려하여 인공지능의 이용을 승인하면 되는 것이 아닌가?

최윤섭: 인공지능의 이용에 대해서는 몇 가지 민감한 부분이 있다. 첫 번째는 인공지능을 이용한 의료에서 책임문제로, 보통 최종적 의료판단은 의료진을 거치기 때문에 이 부분은 크게 문제가 되지 않을 것으로 본다. 두 번째로 왓슨과 같은 인공지능을 의료기기로 볼 수 있는 가의 문제이다. 현재 복지부에서는 인공지능을 의료기기로 보고 있지 않다. 반면에 회사입장에서는 판매를 목적으로 하기 때문에 이를 의료기기로 보고 있다. 특히 인공지능 왓슨의 논문 DB와 알고리즘이 실시간으로 업데이트 되고 있는데, 복지부나 식약처 의료기기 기준으로는 실시간으로 변화하는 왓슨을 의료기기로 보지 않는다. 왓슨의 정확도나 안전성 등을 확인하지만, 의료수가 부분도 고려해야 하는 복잡한 문제가 남아 있다.

김진호: 최근에 가천 길병원은 왓슨을 도입하였다고 하는데, 어떠한 이익을 가져다 줄 것으로 생각하는가? 왓슨의 한국어 처리는 가능한가? (좌담회가 진행되었을 때에는 길병원은 왓슨온콜로지에 대한 계약을 체결하였으며, 12월 초 환자진단이 처음으로 이루어졌다.)

최윤섭: 가천길병원에서는 2~3년 내부협의과정을 거쳐서 암진단과 치료에 인공지능 도입을 통해 선도적 입지를 하려는 것으로 알고 있다. 한국어 처리는 중요하고, 현재 아주 불가능한 것은 아니지만, 아직은 EMR과 연동되지 않았으며, 심평원과 관련된 약정보가 탑재되어 있지 않다는 점이 앞으로 해결해야 하는 부분으로 본다.

임일한: 저는 그것은 문제가 될 것이라고 생각하지 않는다. 오히려 한글문제는 지금 어느 정도의 번역프로그램이 있기 때문에 누군가 담당하면 쉽게 해결될 수 있는 문제라도 생각한다. 심평원 가이드라인은 당연히 넣어야 한다고 생각한다. 왓슨이 한국에서 심평원의 가이드라인을 따라야 하기 때문이다.

임일한: 핵의학이나 방사선종양학과 의료진, 기초연구자, 임상연구자 입장에서 보았을 때 인공지능에 대한 생각은 어떠한가?

김진호: 의사란 기본적으로 사람이니까 변이성이라는 것이 있다. 따라서 오전과 오후의 의사결정이 달라지는 경우가 많다. 환자를 보는 소비자 입장에서 양질의 의료를 도입할 수 있기에 인공지능은 좋은 것으로 본다. 진단과 치료의 입장에서 왓슨도 그렇지만, 방대한 데이터를 수집해서 환자의 병을 치료하는 적절한 치료법을 제공한다면 인공지능의 이용은 긍정적으로 보인다. 실제로 방사선종양학과에서는 영상을 보고 3차원 좌표계에서 종양 부위를 확인하고, 제거해야 하는 수술부위를 그림으로 그리고, 얼마의 방사선량을 환자에게 사용할 것인지를 결정하고 있는데, 아직 여기에는 인공지능의 기술이 도달하지는 않았다. 로보틱스를 이용한 외과수술처럼 인공지능이 적극적으로 개입하는 데에는 시간이 걸리겠지만, 방사선종양학과의 일상적인 전자데이터를 보고 영상의 패턴분석 행위는 곧 인공지능으로 대처될 수 있다고 본다.

강건욱: 인공지능은 암수술에서 큰 그림으로 항상 전체를 보고 있기 때문에, 과의 구분이 없어질 수 있다. 또 로봇가이드 역할까지 인공지능이 대처한다면 외과의사도 인공지능에 대처하는 날이 올 수도 있다.

사물인터넷은(IOT)는 이미 인공지능과 로봇의 연결된 형태를 실현하고 있다. 하지만 이러한 것에는 항상 사람이 매개하고 있다.

김진호: 현실에 기입할수 있는 센서가 있다면 전쟁을 로봇이 할 수 있는데, 인공지능이 총과 결합하면 안되는 것이 아니지 않는가? 인간의 개입은 반드시 이루어져야 하며, 국가와 같은 거대한 조직이 인공지능을 소유하게 될 것이라고 본다. 또한 인공지능의 능력에 대한 제약도 이루어져서 관리될 것이라고 본다. 이렇지 않으면 통제가 되지 않을 것이라고 본다.

강건욱: 인공지능의 최고 퍼포먼스가 사람을 넘어설 수 없을 것이라고 가정해도, 인공지능이 오진율을 줄이고 병원간의 차이가 없어지는데 도움을 줄 것이다. 그래서 병원들의 수준이 비슷해질 것이다. 인공지능은 사람과 다르게 우수한 퍼포먼스를 24시간 내고 있다.

최윤섭: 인공지능의 일관성은 사람보다는 나은 것은 분명해 보인다. 오전과 오후에도 일관적인 결과를 보여줄 것이기 때문이다. 비용대비 가장 효율적일 수도 있다.

강건욱: 나의 5년 헬스데이터 정보를 의사가 알 수는 없다. 그런데 인공지능은 이러한 정보는 모두 가지고 있고 이를 이용하는 것이다.

임일한: 인공지능의 활용이 영상분야에서는 단순하기에 가까운 미래에 활용 가능할 것으로 보여진다. 심전도 검사와 같이 단순한 것들은 실제로 지금도 판독하고 있어, 다른 분야에 적용도 멀지 않은 미래라고 본다. 인공지능이 작은 변화에 대한 환자의 미래 치료결과를 예측한다면, 그 가치를 크게 본다. 핵의학과에서 이루어지는 PET판독이라든지 치료용량 결정과 같은 도즈메터리를 결정하는 것은 아주 어렵지 않기에 인공지능이 그 역할을 할 수 있을 것으로 본다.

인공지능이 우리의 역할을 대처하게 된다면 우리는 무엇을 해야 하는가?

강건욱: 인공지능의 역할이 확대되면 정신과에서의 역할이 더 중요해질 것으로 본다. HER라는 영화를 보면 감정까지도 인공지능이 살려서 하고는 있더라.

임일한: 항공기 조종이 자동화된 것처럼 의료분야에서 인공지능도 머지 않은 미래에 활용되지 않을까?

강건욱: 왓슨의 IBM이 인공지능 분야의 대부분인가?

최윤섭: 인공지능에서 알파고 딥마이닝이 대표적이다. 구글도 인공지능과 관련된 분야에 많은 투자를 하고 있으며 디바이스에 집중하고 있다. 애플도 인공지능이라고 보기는 어려우나 EMR과 연동된 일들을 많이 하고 있다.

강건욱: 오늘날의 의사들은 예방에 대해서 적극적인 행위를 연결하지 않고 있다. 예방을 중요한 미래의료방향으로 의료진들이 인식해야 한다고 본다. 의료시스템에서 개인이 건강유지를 위해서 더 많은 비용을 지불하는 시대가 올 것이다. 건강보조식품을 구입하거나 헬스클럽 가입과 같은 부분을 이야기 하는 것이다. 굳이 국민건강보험과 관련된 분야에만 한정되어서 생각할 것이 아니라 넓은 의료환경을 볼 필요가 있다. 이러한 헬스케어의 부분에 인공지능의 역할과 의료진의 역할을 고민할 필요가 있다.

임일한: 인공지능에 대한 우려가 되는 부분에 있어서 극단적으로 본다면 방사선의학 전공자가 없어지는 것이 아닌가? 의사라는 직업은 사명감으로 사는 것인가? 판독이나 RT 판단을 인공지능이 다 한다면, 의료진 한 명이 할 수 있는 일들이 많아지지 않을까?

강건욱: 인공지능이 사명감이 더 크다고 본다. (웃음) 그리고 의료진이 매일같이 하던 일을 인공지능이 한다면, 병원중심의 의료환경을 바꾸는데 영향을 줄 것이라고 본다. 그래서 의사의 개입과 역할이 변할 것이라 본다.

김진호: 소비자인 환자가 느끼기에는 의사가 몇 명 늘어난 것으로 인식할 수 있다. 이러함에도 불구하고 단가가 낮아지는 것과 같은 효과를 보는 것이 아닐까 싶다. 의사들 입장에서는 경쟁자가 늘어나는 것으로 볼 수 있어서 처음에는 저항할 수 있으나 사회가 용인하지 않을 수 없는 현상이 될 것이다. 길게는 30년, 20년정도... 현재 방사선종양학과 의사가 집중하여 RT영상 그림을 하루에 5명 정도 그릴 수 있는데, 인공지능을 함께 이용한다면 단가가 낮아질 수 있는 것이 아닐까 싶다.

왓슨의 자연어 처리, 논문에서 정보를 뽑아내는 능력은 문학작품을 이해하는 것의 수준은 아닐 것이다. 의학논문이 매우 전문적인데, 물리학 논문과 같이 범용성을 지닐 수 없을 것이다. 왓슨이 초인간적인 존재라고 하더라도, 의도와 호기심이 어디에서 나오는지는 모르겠지만, 그럼에도 연구계획서를 인공지능은 아직은 만들지 못할 것 같다.

최윤섭: '파이널 인벤션' 이라는 공상소설에서는 2045년에 인류 전체와 동등한 판단과 자의식을 가진 인공지능이 나타나 인류의 멸망을 그린 비극적으로 그리고 있다. 이를 우려하여 인공지능의 개발경쟁을 제재할 수 있는 방안을 만들고는 있으나, 인공지능의 발전을 막기는 힘들 것이다.

임일한: 지금이라도 늦지 않았으니 인공지능의 개발을 늦추어야 한다고 나는 생각한다. 핵무기를 억제하는 것처럼 감시하면 되지 않을까?

강건욱: 죄수의 딜레마처럼 한사람이 배신하게 될 것이다. 오히려 많은 거대 기업들이 경쟁하는 가운데, 상호간 견제하게 하는 것이 더 타당하지 않을까 싶다.

논문도 쓰레기가 많다. 따라서 이것은 인공지능이 아니라, 사람이 판단하고 가이드라인을 잡는 것이 중요하다고 본다. 많은 논문들 가운데 가치 있는 것들만을 골라낸다면 오늘날의 의학은 더 효율적으로 발전할 수 있다고 본다.

인간적인 가치로 공동체를 형성하면서 다같이 생존하는 것을 인공지능이 그대로 답습할 것인가? 사람을 심리적으로 치료할 수 있는 정체성을 가질 것인가? 인공지능을 사람과 대결하고 경쟁구도로 보고 있지만, 미래에 인공지능이 발달하면 사람들의 세계와 다른 인공지능만의 다른 차원으로 갈 수 있다.

임일한: 인공지능과 관련해서 우리가 할 수 있는 일들은 무엇이 있을까?

장원일: 진단행위 관련된 인공지능연구가 대부분이여서, 스크리닝에 집중하고 있는데, 전공과 관련해서 의학원의 환자 전수에 대한 종양의 영상을 수집하고, 조직과 라디오믹스, 제노믹 데이터 등을 연계하며 의학연구자들이 이용할 수 있는 뱅크와 같은 시스템을 만드는 사업을 기획하고 있다. 딥러닝을 이용해서 자료를 자체적으로 분석할 수 있도록 할 것이다. 딥러닝은 연구자가 지정하지 않아도 전체데이터에서 관련성을 찾고 유사성을 찾아서 결과를 제시해줄 것이다. 진단뿐만 아니라, 치료까지 관련된 모든 프로세스와 정보를 모아보려고 하는데, 시작은 한 암종에서 해서 확장할 예정으로 관련 연구자가 협력하려 하고 있다.

강건욱: 핵의학에서는 PET과 관련된 부분에서 인공지능이 적용될 수 있을 것이라 본다.

김진호: 인공지능이 딥러닝이던 패턴인식이던 데이터를 해석하는 방법을 모사하고 있다. 방사선종양학과 의사가 환자에게 행하는 행위(방사선량을 얼마나 양을 정하여 지정하는 행위 등)도 패턴이라고 볼 수 있는데, 아직 치료행위에 대한 모사는 인공지능에서는 쉽지 않을 것 같다.디지털된 치료행위에 인공지능이 로봇과 결합한다면 어떨까 싶다. 현대 방사선종양학 전문의가 우리나라 약 300명인데, 이들이 같은 영상에 대해서도 결과가 모두 다른데 이의 패턴을 모아서 나온 연구가 있다. 보통, 의사가 된 다음에 평생경험에서 사람도 딥러닝을 통해 이룬 것을 인공지능이 도와준다면 전공분야에는 큰 도움이 될 것이다. 동료(peer) 방사선의로 인공지능을 이용한다면 많은 도움이 될 것이라고 본다.

장원일: 방사선종양학에서 치료부위를 그릴 때 이미 머리에 있는 것을 화면에 옮기는 작업이 인공지능에서 특정한 이미지를 인식하는 과정과 비슷할 것 같다. 이러한 과정이 딥러닝이 아닌가 싶다. 반복을 통해서 익숙해지는 것이다.

임일한: 인공지능과 미래 방사선의학 특집을 시작으로 관련 문제를 세분화하고, 더 깊은 이야기를 향후에 나눌 수 있을 것으로 본다. 준비를 더하여 방사선의학 분야에서 심도있는 논의 자리를 준비해야겠다. 또한 인공지능 관련된 사업과 과제가 필요하다고 본다.