분야
docx작성자 : 조형제
인공지능 발달과 의료 및 병원경영
인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술은 수 십 년간 연구되어 왔지만, 최근 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 등 분야의 급속한 성장으로 함께 발전하게 되었다. 자동차, 법률, 보안, 의료 등 다양한 분야에서는 인공지능의 분석 능력이 활용되고 있으며, 국가별로 정부 차원에서 인공지능 분야 전문가를 육성해 경쟁력을 선점하기 위해 다양한 노력을 하고 있다. 이 밖에도 글로벌 기업들이 인공지능 기술을 발전시키기 위해 투자 및 R&D를 추진하고 있다.
의료 부문에서는 X-ray, 초음파, CT, MRI, PET 등 다양한 의료진단기기로부터 획득한 의료영상을 임상의사가 판독함으로써 과거에 비해 질병의 조기 진단 및 치료가 가능해졌다. 그러나 다양한 진단기기를 이용하는 환자 수의 증가에 비해 의료진 수의 부족, 인간의 부정확한 판독 및 의사 간 혹은 동일 의사 내에서의 판독 편차 등으로 인한 오진의 가능성도 문제되고 있다. 따라서 의료 영상에서는 컴퓨터를 활용한 인공지능 알고리즘 기반 진단 시스템을 도입함으로써 이런 문제점들을 보완하고자 하는 다양한 시도가 나타나고 있다. 즉, 임상의사에 의한 의료영상의 판독에 더해 인공지능을 이용한 진단소견을 보완해 보다 정확한 진단을 목적으로 하는 연구 등이 활발히 진행되고 있다.
인공지능을 의료영상 판독에 이용하는 것은 하나의 예에 불과하며, 우리나라와 비교했을 때 미국과 일본 등 주요 선진국은 이미 패혈증 및 정신병 예측, 암 진단과 같은 의료분야에 다양한 인공지능 기술을 활용하고 있다. 한국 정부는 최근 선진국과의 기술 격차를 줄이고 인공지능 산업을 육성하기 위해 정책을 수립하고 있으나 착수 시점과 투자 규모가 주요 국가에 비해 부족한 것으로 평가된다. 민간 부문 역시 미국과 중국 등 선도 기업과 비교했을 때 아직 한국의 인공지능 산업 기반이 제대로 조성되지 않았다.
이러한 인공지능 기술의 발전은 미국과 유럽, 중국, 일본 등 국가에서는 지속적으로 인공지능 관련 프로젝트 및 스타트업에 투자 종목으로 손꼽힐 만한 가치가 있다. 하지만 최근 의료기기 산업의 변화에도 불구하고 관련 법규 및 가이드라인이 아직까지 세계 어느 국가에서도 나오지 않은 상황이다. 특히 우리나라의 경우, 3자 기관을 통해 의료기기 승인을 받을 수 없다는 것, 인공지능 분야 기술 개발을 통괄하는 컨트롤 타워가 부재한다는 점, 의료용 인공지능 도입을 위한 법제도가 없다는 점, 마지막으로 관련 분야의 전문가 양성 환경이 조성되어 있지 않다는 점에서 한계를 경험하고 있다.
아래의 문단에서는 우리나라의 AI 의료 및 진단 행위 도입에 대한 계획 및 실황을 살핀 이후, 미국의 AI 병원 진료 도입 기술을 살피며, 그 차이점을 확인한 이후, 향후 나아가야 할 방향성으로서 인허가 및 법제적인 개선안을 논하도록 한다.
우리나라의 의료 AI 도입 계획 및 현황
대형병원 계획
최근 조사 결과에 따르면 국내 인공지능 시장은 2020년 2조 2,000억원에서 2030년 27조 5,000억원으로 성장할 것으로 예측된다. 우리나라에서는 최근 의료기관들이 앞으로 인공지능 기술 개발에 따른 대안을 내놓고 있으나 실제로 인공지능을 접목한 기술을 활용하는 사례는 아직 많지 않다. 분당서울대병원은 의료 연구 산업의 혁신을 선도하겠다는 의지를 표명하고 ‘헬스케어 융복합 클러스터’를 조성하기로 했다. 융복합 의료기기, 헬스케어 ICT, 재생의학, 빅데이터를 활용한 바이오신약 연구 등에 나서겠다는 것이다. 이를 통해 헬스케어 클러스터의 구축과 확장을 통해 의료복합연구단지의 경쟁력을 확보할 계획이다.
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