의료계에도 불어오는 AI의 열풍
[객원 에디터 7기/이채은 기자] AI는 현재 많은 분야에 걸쳐서 큰 영향을 끼치고 있다. 그중 빠른 속도로 발전해 오고 있는 분야가 의료계이다. 지금까지는 AI를 진단 위주로 사용했다면 이번에는 AI 사용을 치료까지 적용한 사례가 나오고 있다. 지난 12일 한국 병원의 연구팀들이 AI로 임상 의사결정 시스템을 개발했다고 발표했다.
최근 인공지능을 활용해 간암 환자마다 적합한 치료법을 선택하는 시스템을 개발했다. 지금까지 간암은 종양의 위치, 크기, 전이 여부 등 고려할 요소가 많아서 치료 방법이 다양해 결정이 어려웠다. 이를 위해 서울아산병원 소화기내과 김강모, 융합의학과 김남국 교수팀이 인공지능으로 환자별로 치료 방법을 제안하고 생존율까지 예측하는 임상 의사결정 시스템을 개발했다.
한국의 간암 사망률은 OECD 국가들 중 1위로, 국내에서 암으로 사망한 사례 중 12%가 간암이다. 간암을 진단받은 환자들 중 대부분이 B형 또는 C형 간염 바이러스에 의한 간질환을 가지고 있고 이 중 80% 이상이 간경변증을 가지고 있다. 그렇기 때문에 치료 선택에 있어서 어려움을 겪었다. 이전에는 의료진이 요소들을 고려해 수술, 색전술, 고주파 열 치료, 방사선 치료, 항암 치료 등 환자에게 적합한 치료를 선택했지만 이 외에도 다른 요소들이 영향을 미치고 생존율을 알 수 없기 때문에 결정이 어려웠다.
그렇기 때문에 연구팀은 환자의 케이스별, 병원별로 어떠한 치료가 가능하고 치료를 받은 이후의 생존율을 예측하는 임상 의사결정 시스템(Clinical Decision Support System)을 개발했다. 연구팀은 서울아산병원을 포함한 국내 9개의 병원에서 2010년 1월부터 2012년 12월까지 간암을 진단받은 2685명의 임상 정보, 받은 치료의 정보, 치료 이후의 생존 데이터를 수집해 병원 별로 나눈 다음 인공지능에 학습시켰다.
결과적으로 치료 예측 정확도는 서울아산병원에서 87.27%, 외부 병원에서는 86.06%로 높은 편이었고, 생존 예측 정확도도 각각 91.89%와 86.48%로 꽤 정확한 예측을 보여주었다. 이번 연구는 각 병원마다 동일한 환자에게 다른 치료법을 추천하거나 치료 별 생존율을 다르게 예측하는 등 독특한 특성을 보였다. 실제 환자와 거의 똑같은 상황으로 시뮬레이션을 통해 다양한 결과를 예측하는 디지털 트윈의 가능성을 보인 것이다. 디지털 트윈은 현실 세계의 건강 정보들을 통해 가상의 의료 환경에서 질병의 진단 및 맞춤 치료를 제시하고 미래 질병의 예후를 예측 및 관리하는 디지털 의료 지능화 융합 기술이다.
사실 인공지능으로 맞춤형 치료를 제안하는 것은 이번이 처음은 아니다. 지난 8월 KAIST의 최민이 뇌인지과학과 교수 연구팀은 파킨슨병 치료에 인공지능 사용했다. 파킨슨병 환자들의 세포 데이터를 토대로 병리학적 상태를 분석해 개인 맞춤형 치료를 가능하게 하는 플랫폼을 개발했다. 지금까지 파킨슨 치료는 환자들의 개인적인 상태를 고려하지 않았지만, 인공지능을 이용해 개인의 상태에 따라서 추천하는 치료 방법을 달리했다. 이처럼 개인적인 상태가 질병 치료에 큰 영향을 미치는 간암이나 파킨슨병 같은 경우 인공지능을 통한 질병 진단 및 치료가 더욱 효과적일 것이다.
이러한 데이터들을 기반으로 진단뿐만 아니라 적합한 맞춤형 약물을 개발할 것으로도 기대된다. 인공지능이 여러 분야에 활발하게 사용되고 있는 만큼 의료계에도 활발하게 사용될 전망이다. 특히 이미 구글에서 진행하고 있는 인공지능으로 신약 개발에 필요한 단백질을 찾는 알파폴드 등과 같이 의료계에도 인공지능으로 큰 도움이 될 것이다. 또한 진단 분야에만 적용되었던 인공지능이 치료 분야로 확장했다는 점에서 더 나은 발전이 있을 것으로 기대된다.
