SBS Biz

[앵커] 

인공지능을 의료에 활용한다는 아이디어는 이미 오래된 이야기입니다. 

이미 현장에서 질병을 찍은 엑스레이와 CT, MRI를 인공지능이 판독하고 있는데요. 

그런데 이 방식을 넘어서는 새로운 기술이 등장하고 있습니다. 

인간을 괴롭히는 각종 질병의 최신 치료법을 알아보는 '의술, 이게 최신' 첫 번째는 인공지능의 현주소를 알아보겠습니다. 

이광호 기자 나왔습니다. 

이미지를 벗어난 인공지능이라면 어떤 병에 주로 활용되나요? 

[기자] 

유전 질환이 대표적입니다. 

유전 질환은 그 종류가 7000개가 넘습니다. 

또, 병을 알아내는 과정에서 사람의 유전자를 검사하는데 유전자는 또 2만 개가 넘거든요. 

의사를 만나 봤더니, 사람마다 평균 8개의 검사를 하고, 길면 검사에 5년 이상이 걸리기도 한다고 합니다. 

인공지능으로 이걸 몇 분, 몇 시간으로 짧게 줄일 수 있게 됐다는 거죠. 

[앵커] 

그러니까 일종의 검색엔진 같은 건가요? 

[기자] 

비슷합니다만 약간 다른데요. 

의사 이야기 들어보시죠. 

[이범희 / 서울아산병원 의학유전학센터 교수 : 유전자의 기능도 봐야 되고, 그 유전자에서 어떤 변이가 있을 때 그 변이가 유전자의 기능을 얼마나 망가뜨리느냐, 그리고 이런 비슷한 문헌이 또 있었느냐, 이런 굉장히 다양한 데이터를 다면적으로 분석해야 되기 때문에 영상 분석보다는 조금 더 복잡합니다.] 

[앵커] 

또 다른 기술은요? 

[기자] 

전통적인 사진 학습이긴 한데, 유전 질환은 생김새에서 그게 드러나는 경우가 있습니다. 

다운증후군이 대표적이죠.

이런 환자들의 얼굴 사진을 학습시켜서 새 환자의 얼굴만 보여줘도 의심 가는 질병을 알려주는 기술이 연구되고 있습니다. 

일종의 관상가처럼 사람의 주관이 개입되어야 하는 부분에 신뢰성을 더해준다는 겁니다. 

하지만 전반적으로는 아직 의사가 환자의 증상을 예민하게 발견해 내야만 인공지능에게 올바른 명령을 내릴 수 있는 상태라고 봐야 합니다. 

[앵커] 

그렇군요.

병을 진단하는 것 말고 다른 건 없나요? 

[기자] 

심정지를 예측해내는 기술이 최근 식약처 허가를 받았습니다. 

사진과 영상에서 완전히 벗어나서 혈압과 맥박, 호흡수와 체온 등 바이탈 사인을 인공지능으로 학습한 겁니다. 

그래서 심정지가 발생하기 24시간 전에, 실험에선 16시간가량 전에 심정지 발생 위험을 알아차립니다. 

정확도는 98% 이상과 맞먹는 성능이었다는 게 업체 측 설명입니다. 

다만 일상용은 아니고, 병실용입니다. 

[앵커] 

병실용이라면 의사가 있는데 굳이 필요한가요? 

[기자] 

의사들이 있긴 하지만, 심정지를 알아채려면 많은 장비와 의사가 필요합니다. 

이 기술은 기존 장비에 소프트웨어를 업그레이드하는 식이라고 하는데, 기술 개발 업체 이야기 들어보시죠. 

[이예하 / 뷰노 CEO : 모든 일반 병동 환자들에게도 중환자실만큼의 다양한 정보를 측정하고 이걸 어느 의사가 붙어서 24시간 본다면 (심정지를) 예상할 수 있겠죠. 그런 차원에서 본다면 현재 일반 병동 환경에서 불가능한 일들을 저희 인공지능을 활용해서 좀 더 가능하게 만들어 주는 측면이 있습니다.] 

이 기술은 최근 도입이 시작돼 내년쯤부터는 현장 활용이 늘어날 수 있을 전망입니다. 

[앵커] 

이광호 기자, 잘 들었습니다.