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가까운 미래, 디지털병원에서 AI의사 왓슨이 환자 진료?

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작성자 CoGIB 작성일16-11-29 17:02 조회742회 댓글0건

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바이오산업 속 '빅데이터'와 'AI' 기술 현황

구글·IBM·MIT·KAIST 등 관련 연구 활발

컨슈머지노믹스 및 오믹스 바이오마커 적극 활용 예상

 

2011년 미국의 유명 퀴즈쇼에 출연해 우승하며 화제를 모았던 IBM의 인공지능 '왓슨(Watson)'은 지난 2015년부터 암 진단 의사로 활동 중이다. 환자에 대한 데이터와 의학문헌 등 '자연어'로 기술된 자료들에 기초해 단 몇 분 만에 종합적 분석을 끝내는데, 진단 정확도가 대장암 98%, 직장암 96%, 췌장암 94%, 신장암 91%, 자궁경부암 100%에 달한다. 왓슨은 진단 속도와 정확도 모두 인간 의사들을 압도하고 있다. 

 

얼마 전 세계 최고 바둑기사 중의 하나인 이세돌을 이긴 구글의 인공지능 알파고(AlphaGo)도 의료 분야로의 진출이 유력해지고 있다. 미국의 한 대학과 공동으로 질병 진단과 치료에 딥러닝 기술을 적용하는 프로젝트를 이미 진행하고 있기 때문이다.

 

사회 전 분야에서 빅데이터와 인공지능(AI)의 중요성이 날로 커지고 있다. 특히 의료 및 헬스케어(health care) 분야는 가장 먼저 일대 혁신이 일어날 것으로 예상되고 있다. 환자 맞춤치료와 질병의 조기검진, 인공지능의사와의 협진 등 활용분야도 무궁무진하다.

 

바이오산업 속 빅데이터와 AI 관련 연구프로젝트 및 기술 현황을 살펴본다.

 

◆ 빅데이터와 바이오의 만남…'소비자유전체(Consumer Genomics)'부터 의료정보까지
 
바이오 분야에서 '빅데이터' 활용을 통한 가치 창출이 큰 기대를 얻게 된 것은 2000년 완성된 인간게놈프로젝트(HGP:human genome project) 덕분이다. 해당 프로젝트를 통해 엄청난 유전체 정보가 축적됐는데, 이를 토대로 개인 유전자 정보를 분석해 몇 년 뒤 발생할 질병까지도 예측하고 치료법을 제시할 수 있다면 단순 가치를 넘어서 인류 문제의 해결도 가능하기 때문에 큰 위력을 발휘하게 된다.

 

최근 유전자분석은 효율성이 매우 높아져 우리나라 돈으로 120만 원 안팎이면 수 일 내에 본인의 유전자를 검사할 수 있다. 일례로 유전자분석 벤처기업인 '23앤드미(23andMe)'는 99달러에 각종 질병의 발병 위험과 특정 약품에 대한 부작용, 과거의 조상 찾기 등의 250여가지 유전자 분석 서비스를 제공했으나, 2013년 미국식품의약국(FDA)으로부터 판매 금지 명령을 받았다. 분석의 정확도 및 오남용 가능성에 대해 추가적인 의학적 검증을 받아야 한다는 이유에서다. 결국 23앤드미는 2015년 블룸증후군(Bloom syndrome)이라는 희귀 유전질환의 보인자 여부 테스트 1건에 대해서만 FDA로부터 의사를 거치지 않고 소비자에게 직접 판매(Direct-to-Consumer)하는 방식의 유전자 테스트를 승인 받았다.

 

 유정열 서울대 교수는 "현재 게놈 정보는 활용할 수 있는 게 별로 없어 실제로 비용을 들여 유전체 정보를 받아보면 조금 실망할 수 있지만 더 많은 사람의 정보를 모을수록 정확한 분석과 예측을 할 수 있다"며 "소비자유전체를 통해 인간 유전체 정보의 완전 해독이 앞당겨지면 맞춤의료는 물론이고 이를 기반으로 한 신약개발과 의료체제 정비 등 많은 분야에서 큰 변화를 가져올 것"고 예측한다.

 

실제로 각국에서는 진료기록과 의료 영상 뿐 아니라 유전자 통계와 전염병 현황을 포함한 방대한 보건 의료 정보에서 유의미한 정보를 얻어내는 연구가 활성화되고 있다. 미국은 올해 2.2억 달러(약2600억원) 투자를 골자로 하는 정밀의료 구상(Precision Medicine Initiative)을 발표했는데, 100만 명의 유전자 분석 프로젝트가 포함돼 있으며, 영국은 2014년부터 영국인 10만명 유전체분석 프로젝트(Genomics England)에 3억 파운드(약 5140억원)를 투자하고 있다.

 

또한 바이오 빅데이터에서 유전자정보 못지않게 주목을 받고 있는 부분은 의료정보다. 미국은 의약품 검색을 지원하는 국립보건원의 필박스(Pillbox) 서비스를 통해 주요 질병의 분포, 연도별증가 등의 분석을 실시해 연간 5천만 달러의 비용절감 효과를 거두고 있으며, 대만은 국가건강복지 혜택을 최대화하기 위해 전민건강보험연구자료(NHIRD)에서 100만 명의 표본을 랜덤 추출하여 연구기관 등에 제공하고 있다. 우리나라도 국민건강보험공단의 ‘건강보험 빅데이터 운영센터’를 통해 보유하고 있는 국민건강정보 빅데이터를 공개해 의학 및 인구·사회·경제학적인 측면에서 새로운 보건의료 정책연구와 개발을 지원하고 있다.

 

◆ 각국의 '로봇의사' 프로젝트…SF 속 의료기기가 현실로?

 

바이오 빅데이터와 컴퓨터 알고리즘이 만나면 인공지능이 탄생한다. 인간이 가설을 세우고 확인하는 과정을 거치는 것이 아니라 컴퓨터에 데이터를 주면 인공지능이 적절한 답을 찾는 것이다. 최근 서울대병원에서는 빅데이터 연구를 통해 뇌졸중은 혈압이 높을 때가 아니라 혈압의 변이가 크면 발생하는 것임을 발견했다. 의사들이 몇 십년 동안 연구해도 원인을 알지 못했던 것을 빅데이터가 해결한 것이다.

 

또 인간의 유전자 정보는 100GB(기가바이트)에 달하는데 인간이 이를 분석해 과거 사례나 학회 논문, 의료기관 사례와 대조해 진단하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히 촉각을 다투는 질병 분야에서는 사실상 불가능하다. 때문에 바이오분야에서 인공지능은 유전자 정보 뿐 아니라 체온, 심박수, 유전자, 혈당, 뇌 정보 등 생명활동과 관련한 방대한 빅데이터를 분석하는 도구도 될 수 있다.

 

때문에 각국의 기관 및 연구소에서는 보건의료에 빅데이터와 인공지능을 접목하는 다양한 프로젝트를 진행 중이다.

 

IBM의 왓슨은 암과 관련한 방대한 과거 의료 데이터를 저장하고, 병원마다 수집한 환자 데이터를 고속 분석한다. 이를 토대로 과거 데이터를 참고하면서 환자마다 가장 최적이라고 판단되는 치료 방침이나 투여 약물을 제안하고 의사와 환자가 의사 결정을 할 수 있게 지원하는 역할을 하고 있다. 왓슨의 역할이 커지면서 슬론케터링 암센터에서는 ‘왓슨 종양내과’라는 부서까지 만들었다. 이강윤 한국IBM 왓슨사업부 상무는 "왓슨이 진료의 정확한 진단과 결과를 만들어 내고 유전체 의학과 개인형 맞춤의학을 발전시키며 신약 개발과 치료법 개발 과정에서 혁신을 만들어 가고 있다"고 강조했다.

 

 

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IBM 왓슨의 하드웨어

 

남캘리포니아대학교의 창조기술연구소는 미국방위고등연구계획국(DARPA)의 지원을 받아 외상후스트레스장애(PTSD)를 앓고 있는 미국 군인들을 치료하기 위한 심리 진단 인공지능 프로젝트 '엘리(Ellie)'를 진행하고 있다. 엘리는 센서 및 웹캠을 통해 시선, 목소리 톤, 표정 등 60여종의 비언어적 데이터를 수집·분석하고, 직접 질의응답을 진행해 우울증을 진단한다. 엘리프로젝트의 공동책임자인 모렌시 교수(Louis-Philippe Morency)는 "엘리는 마치 혈액검사처럼 정보를 수집하기 위한 의사 결정 지원 도구일 뿐 실제 치료를 대체할 수는 없다"며 "실제 우울증을 앓고 있는 사람들은 엘리에게 이야기하는 것을 더 편하게 생각하기 때문에 이들의 정보를 분석해 도움 여부를 실제 임상 의사에게 전달할 수 있다"고 설명했다.

 
퀄컴은 2012년 '퀄컴 트라이코더 엑스프라이즈 대회'를 시작, 2017년초 결과를 발표한다. 트라이코더는 SF영화 '스타트랙'에 나오는 소형 의료기기로 사람을 한번 훑으면 신체 징후를 분석해 질병을 바로 진단한다. 퀄컴은 개발기기에 빈혈·심방세동·만성폐쇄성폐질환·당뇨병·수면무호흡증 등 10여 개의 질병과 혈압·심박수·산소포화도·호흡 같은 주요 활력 징후를 필수적으로 진단·측정하고 분석할 수 있어야 한다고 기준을 내세웠다. 10개의 결선 진출팀이 선정됐고, 이들을 대상으로 약 1년간 테스트와 평가를 거쳐 최종 우승팀을 가린다. 우승자에게는 무려 1000만 달러의 상금이 주어진다.

 

모바일 의료기기 전문기업 어라이브코(Alive Cor)는 심방 세동을 자동 측정하는 알고리즘을 개발해 스마트폰 애플리케이션을 통해 일반 사용자에게 서비스 하고 있다. 심전도 인식을 통해 환자가 심장세동 질환이 있는지 아닌지를 즉시 파악할 수 있으며, 측정된 데이터를 심혈관계 전문의에게 발송해 확진을 받을 수도 있다.

 

MIT 역시 흥미로운 프로젝트를 여럿 진행하고 있다. 노화연구소(Age Lab)의 'AwareCar' 프로젝트는 노인들이 안전하게 운전할 수 있도록 돕는 시스템을 개발 중인데 운전석 앞에 설치된 카메라가 시선을 추적해서 운전자의 피로도, 주의 산만, 부정맥 등을 실시간으로 감지한다. MIT의 스타트업인 아스트라이오스 테크놀로지(Astraeus Technologies)는 스마트폰에 부착한 작은 센서에 숨을 내쉬면 폐암을 조기 검진할 수 있는 ‘L카드’를 개발했다. 이 회사는 환자의 호흡 과정에서 미세한 폐암 세포가 발견될 수 있다는 연구를 토대로 이 제품을 만들었고, 제품의 정확도를 높이기 위한 임상 검증을 진행 중이다.

 

구글 역시 인공지능 의료기기 개발에 적극적이다. 알콘(Alcon)사와 협업을 통해 당뇨병 환자들이 눈물을 이용해 혈당 수치를 측정하는 스마트 콘택트렌즈를 개발했다. 두 겹의 부드러운 렌즈 사이에 아주 작은 혈당 측정 센서와 무선 칩을 장착해 눈물로 혈당을 재는 식이다. 또 파킨슨 환자나 수전증을 앓고 있는 사람들이 음식을 흘리지 않도록 센서를 장착한 수저 제품도 개발 중이다.

 

국내에서는 서울아산병원과 딥러닝 기반 분석 및 진단 시스템 개발업체 뷰노가 협업을 통해 폐암 진단 시스템을 개발하고 있다. 환자들의 CT 사진과 진단 데이터를 모아 스스로 폐암 진단을 학습하는 시스템이다. 기존 폐질환 특정 패턴의 분류 정확도는 91%였지만 이들이 개발한 시스템은 97%의 정확성을 갖고 있다.

 

또 KAIST는 2014년부터 다양한 분야의 약 700여명 연구원이 참여하는 닥터엠(Dr.M) 프로젝트를 진행 중이다. 닥터엠은 인체에 부착한 스마트 센서를 통해 생체신호를 수집하고 분석하는 통합 모바일 헬스케어 시스템이다. 창고처럼 생긴 센서를 얼굴에 붙여 데이터를 얻는 휴대용 수면 측정기, 손목시계 형태의 부정맥 측정기기, 유방암을 3차원으로 촬영할 수 있는 속옷 등을 개발했고, 이를 통해 얻은 헬스데이터와 AI를 연결하는 연구를 하고 있다.

 

전문가들은 "보건의료에 빅데이터와 인공지능이 결합되면 환자 중심의 의료서비스가 실현될 수 있다"며 "빠른 속도로 기술이 개발되는 만큼 오믹스 정보의 검사 허용 범위나 유전체 정보의 공개 범위 등에 대한 논의가 이루어져야 할 것"이라고 강조한다.

 

[자료출처 및 참고문헌]
- 경기과학기술진흥원의 '경기바이오인사이트(2013년 2호)'
- 한국전자통신연구원의 '보건의료 빅데이터 산업전망과 경쟁력 강화방향'

 

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