AI 의사가 활용될 수 있는 범위와 분야는 급속도로 넓어지고 있다. 지난 11일(현지시간) 글로벌 시장조사기관 리서치앤마켓(ResearchAndMarkets)은 보고서를 통해 의학 분야 AI 시장이 연간 약 49.6%의 성장률을 보일 것이며, 2025년에는 시장 규모가 약 18억 1,200억 달러에 달할 것이라고 예측했다.

이미 여러 국내 병원은 의료분야에 AI를 도입한 모습이다. 2016년 길병원을 시작으로 부산대병원, 건양대병원 등이 IBM이 개발한 치료법 추천 AI ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’를 도입했다. 왓슨 포 온콜로지는 종양학과 관련된 의학 학술지 300개, 의학서 200개 등 1,500만 쪽 분량의 의료 정보 빅데이터를 바탕으로 의사에게 성공률이 높은 치료법을 제시한다. 전 세계적으로 발표되는 종양학 관련 논문을 의사가 모두 확인하는 것은 불가능하기 때문에 이 소프트웨어를 통해 치료율을 높일 것으로 기대하고 있다.

치료법 제시뿐만이 아니다. 컴퓨터 비전을 활용한 AI 의사는 이미지 분석을 통해 환자의 상태, 미래에 일어날 질환까지 예측할 수 있다. 딥러닝을 통해 엑스레이, MRI 등 영상의학 데이터나 암 조직 검사와 같은 병리 데이터를 판독하는 AI도 있다. 이러한 AI 의사들은 장기에 겹쳐져 사람이 찾기 힘든 것들도 찾아낸다. 소프트웨어가 직접 영상을 판독해 특별한 소견을 밝히는 의사결정 보조시스템 루닛 인사이트는 90%라는 높은 정확도를 보인다.

사실 환자들도 AI 의사에 대한 믿음이 그린 크진 않다. 2017년 PwC가 환자들을 대상으로 한 “AI와 의사 중 누구에게 치료를 받기를 원하는가?”에 대한 설문에서 대답은 AI와 인간 의사에 대한 선호가 거의 동률인 것으로 조사됐다. AI가 아무리 방대한 데이터를 갖고 있어도 인간 의사에 대한 믿음을 가지고 있는 이유는 무엇일까?

AI 의사가 환자의 데이터를 바탕으로 진단을 내리는 과정은 사실 의사도, 환자도 알 수 없다. 사람의 신경을 본떠 만든 AI의 신경망은 블랙박스와 같다. 복잡하고 규모가 큰 AI의 결정 과정은 프로그램을 만든 사람조차도 왜 이런 답을 내놓았는지 이해할 수 없다. 알파고가 왜 이런 수를 두었는지는 모를 수도 있다. 그러나 의료 AI가 내놓은 치료법이 잘못되었을 때, 누가 환자에게 어떻게 설명을 할 수 있을까. 이에 대한 법적 문제 또한 아직 해결되지 않았다.

결국 AI 의사가 특정한 의료 분야에서 인간보다 더 정확한 수준의 진단을 내놓을 수 있게 되더라도, 최종적인 판단은 인간 의사의 몫으로 남는다. IBM 또한 왓슨 포 온콜로지에 대한 발표에서 항상 “왓슨은 의사를 대체하지 않으며, 의사의 역할을 강화하는 것이 그 역할”이라고 강조한다. 필요한 것은 AI가 권고하는 치료 프로세스를 인간 의사가 어느 정도로, 어떻게 활용하는가다. 이에 대한 문제, 위기 상황 발생에 대한 책임 소재가 어디에 있는지에 대한 질문들 또한 해결되어야 한다.

AI 의사와 인간 의사에 대한 신뢰가 반반이라는 설문 환자들 또한 “간호 정도의 1차 진료에서는 AI 의사를 믿을 수 있다”는 답변을 내놨다. 여기서 1차 진료란 아이 부모들이 한 권씩 지니고 있을 법한 ‘삐뽀삐뽀 119 소아과’ 책이나 이러한 종류의 애플리케이션, 갤럭시 워치 액티브와 같은 웨어러블 의료 기기 등이 하는 역할을 말한다. 환자의 상태를 바로 확인하고 어느 수준의 질환인지, 병원에 가야 하는지 여부를 판단하는 진료가 1차 진료에 해당한다.

원격 진료 정도가 의료계를 장악하지는 않아도, 환자로 가득 찬 병원을 가는 일이 드물 전망이다. 1차 진료 수준의 간호 AI 의사는 병원을 굳이 찾아가지 않아도 되는 질환인지 여부를 판별해 줄 수 있을 것이다. 박성호 서울 아산대학병원 영상의학과 전문의는 “AI 의료 시대에 의사들은 어떤 상황에 이를 써야 하는가를 생각해야 하며, 환자와 기계를 이해해야 한다”며 “정보를 제공하는 이러한 방식의 대체는 도움이 되지만, 의사마다 해석이 다르고 그 숫자를 가지고 어떻게 판단하느냐가 문제다”고 말했다. /원재연 기자 wonjaeyeon@decenter.kr