"해외에서 의료용 인공지능(AI) 서비스 만족 사례가 늘고 있다. 국내서도 의료용 AI 서비스 개발에 한창이다. 우리가 이 시장을 선점하려면 오픈AI의 GPT-4와 구글의 메드팜2 기능을 넘어서야 한다. 의료 데이터 품질 향상을 비롯한 모델 안전성 구축, 환각 현상 극복도 필요하다. 정부는 자체적으로 모델을 만드는 것보다는 연구·개발하는 기업과 학계를 지원해야 한다."
네이버 클라우드 유한주 디지털헬스케어 랩장은 7일 오전 서울 중구 대한상공회의서에서 열린 'AI 일상화 연속 현장간담회'에서 의료 특화 모델 기술 동향에 대해 설명하면서 이같이 밝혔다. 국내 서비스의 해외 진출 방안도 공유했다.
의료 특화 모델은 의사 대신 환자 상태를 파악해 진단을 내리는 AI 서비스에 들어간다. 이 모델은 의학 교과서를 비롯한 용어집, 건강 상식, 상담 데이터로 훈련받았다. 여기에 감별을 진단하는 방식, 증상별 진료 대화 흐름, 각종 문서 서식, 요약문 작성 방법도 배운다. 의료진이 이를 직접 시연하면서 기능을 개선하는 RHLF 과정을 거친다. 이를 통해 의료용 AI 서비스는 병명에 대한 자세한 설명, 치료법, 사후관리 등을 맞춤형으로 환자에 제공할 수 있다. 의사도 처방, 문서 관리 자동화 등을 AI 서비스로 간소화할 수 있다.
현재 구글이 해당 방식으로 의료용 AI 챗봇 '메드팜2'를 개발했다. 자사 거대언어모델(LLM) 팜 2와 의료 데이터를 접목해 만든 서비스다. 이 외에도 오픈AI의 GPT-4나 오픈소스 모델 등으로도 의료용 AI 서비스가 나오는 추세다. 단순 진찰 기능뿐 아니라 제약, 영상의학, 병원 업무 자동화 등 다채로운 형태로 이뤄졌다.
유한주 랩장은 미국에서 챗GPT가 의사보다 의학적 답변을 더 만족스럽게 한다는 조사 결과를 보여줬다. 실제 의사는 병원에 오는 모든 환자에게 자세한 설명을 하기 힘들다. 응급실을 비롯한 대학병원은 더욱 그렇다. 환자가 늘 밀려 있어 의료진은 이들을 제대로 돌보지 못하는 경우가 허다하다. 반면 AI는 사용자의 질환에 대한 답변을 자세히 제공할 수 있다. 환자가 AI 플랫폼을 원하는 장소, 시간에 이용할 수도 있다. 유 랩장은 "최근 구글 메드팜2도 의사보다 일관적이고 풍부한 진단을 해준다는 보고서도 등장했다"고 덧붙였다.
그는 생성형 AI의 고질적 문제인 환각 현상이 의료 AI 상용화를 위한 가장 큰 과제라는 설명이다. 유한주 랩장은 "챗봇이 틀린 진단을 내리거나, 질문과 무관한 답을 여전히 제시하고 있다"며 "의료용 AI만큼은 안전성을 한단계 더 강조할 필요성이 있다"고 주장했다.
모델에 활용하는 데이터 품질도 중요 요소로 꼽았다. 유한주 랩장은 "의료 영상이나 사진 등 비정형 데이터를 검수하는 데 상당히 오랜 기간이 걸지만, 그렇다고 품질 좋은 데이터 양산을 멈추면 안 된다"고 말했다.
유 랩장은 국내 기업도 의료용 특화 모델이나 서비스를 만들어 글로벌 시장을 선점해야 한다고 강조했다. 이를 위해 넘어야 할 산이 있다고 했다. 그는 "국내 기업은 AI 모델에선 GPT-4를, 서비스에선 메드팜2를 뛰어넘어야 한다"며 "현재 이 모델과 서비스가 글로벌 의료 AI도 선점하는 추세이기 때문"이라고 설명했다.
유한주 랩장 설명에 따르면, 현재 국내 민간 기업과 병원, 학계는 의료용 특화 모델과 서비스 개발에 한창이다. 그는 "시장 선점을 위한 연구와 개발은 활발히 진행되고 있다"며 "정부는 모델이나 서비스를 자체적으로 만드는 것보다는 민간에게 기술 자산과 인프라 지원에 더 초점 맞추면 좋을 것 같다"고 전했다.
"의료용 AI 서비스, 의사·환자 모두에 이득"
이날 간담회에 의료진도 자리했다. 서울대 김헌민 의과대학 교수는 AI를 활용한 의료 서비스가 의사와 환자 모두에게 이득이라고 주장했다.
서울대 김헌민 의과대학 교수는 병실 과밀화를 이유로 들었다. 그는 "환자들은 의사에게 묻고 싶은 것도 많은데 의사는 밀려오는 환자 모두를 진찰해야 한다"며 "현재 의사가 환자에게 충분한 정보를 줄 시간을 갖지 못한다"고 했다. 유튜브나 포털에 올라오는 의료 정보는 왜곡된 내용도 많다고 덧붙였다.
이에 그는 일반 국민이 증상을 말하면, 맞춤형으로 필요한 정보만 알려주는 AI가 유용할 것으로 봤다. 다만 AI가 핵심 내용을 알려주면 모든 수술 진행, 응급실 방문 등 최종 결정은 환자가 내려야 한다고 했다.
그는 정부 지원 중요성도 강조했다. 김헌민 교수는 "의료 서비스는 병원과 기업이 협심해 충분히 개발할 수 있지만, 이에 필요한 기술 인프라와 자산은 과학기술정보통신부 등 정부가 꾸준히 지원해야 한다"고 말했다.
