< 일러스트 OpenAI의 DALL·E 제공 >
[객원 에디터 9기 / 우성훈 기자 ] AI 기술이 의료 상담 분야에서 중요한 역할을 하며 빠르게 발전하고 있다. 많은 사람들이 건강 관련 질문을 ChatGPT와 같은 인공지능에게 묻고 있으며, 최근 조사에 따르면 호주인 10명 중 1명은 의료 정보를 얻기 위해 AI를 사용한다고 한다. 그러나 AI가 제공하는 의료 조언이 과연 신뢰할 수 있을까?
연구 결과에 따르면, AI의 의료 조언은 여전히 한계가 있다. 2024년 한 연구에서는 GPT-3.5가 150개의 의학 사례 중 정확하게 진단한 경우가 절반에 못 미쳤다. 또한, GPT가 일부 질문에 대해 비논리적인 답변을 제공하는 경우도 있었다. 최신 버전인 GPT-4.0은 개선되었지만, 여전히 완벽하지 않다. 이 문제의 핵심은 AI가 단순히 기존 정보를 조합하는 방식으로 작동하기 때문에 완전히 새로운 의료적 판단을 내리기 어렵다는 점이다.
AI가 신뢰할 수 있는 의료 상담 도구로 발전하기 위해서는 데이터의 질이 중요하다. 현재 AI는 인터넷상의 다양한 정보를 학습하는데, 이 중에는 신뢰할 수 없는 정보도 포함될 수 있다. 예를 들어, Reddit 게시글이나 검증되지 않은 건강 블로그의 정보가 AI의 학습 데이터에 포함될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 의료 AI가 공신력 있는 논문과 공인된 의료 데이터를 기반으로 훈련되어야 한다. 이를 위해 AI가 의료 연구 기관 및 병원과 협력하여 최신 의료 지식을 지속적으로 반영하도록 개발되어야 한다.
AI가 실제 의료 진료에서 어떻게 활용될 수 있을까? 현재 AI는 다양한 방식으로 의료 서비스를 지원하고 있다. 예를 들어, 증상 기반 챗봇은 사용자의 건강 상태를 분석하고 적절한 의료 조치를 제안할 수 있다. 또한, 의료 영상 분석 AI는 CT, MRI, X-ray와 같은 의료 영상을 분석하여 종양이나 골절을 조기에 발견하는 데 도움을 준다. AI는 방대한 양의 의료 데이터를 학습하여 특정 질병의 발병 가능성을 예측하는 데도 활용된다. 예를 들어, 심장병 위험도를 평가하거나, 유전 정보를 분석하여 개인 맞춤형 치료법을 제안하는 연구가 진행 중이다. 또한, AI는 병원 내에서 환자의 전자의료기록(EMR)을 분석하여 의료진이 더 효율적으로 치료 계획을 세울 수 있도록 돕는다.
하지만 AI가 단점을 가지고 있다고 해서 이를 무조건 배척할 필요는 없다. AI는 의료 지식을 쉽게 설명하고, 환자들이 건강 문제를 더 잘 이해하도록 돕는 데 유용할 수 있다. 특히, 의료 정보 접근성이 낮은 지역이나 언어 장벽이 있는 사람들에게 큰 도움이 된다. 또한, AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석하여 의사들이 보다 정확한 진단을 내릴 수 있도록 보조할 수 있다. 하지만 AI의 조언이 전문가의 의견을 대체할 수 없으며, 중요한 결정은 반드시 의사와 상담해야 한다.
AI의 발전과 함께 첨단 반도체 기술도 의료 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 의료 AI의 성능을 높이기 위해서는 고성능 반도체가 필요하며, 이를 위해 글로벌 IT 기업과 반도체 기업들이 연구개발에 박차를 가하고 있다. 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업들도 AI 기반 의료 진단 시스템 개발에 적극적으로 투자하고 있다. 특히, 의료 영상 분석 AI의 경우, MRI나 CT 스캔 데이터를 실시간으로 분석하고 질병을 감지하는데 활용된다. 이는 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 고성능 반도체 칩이 필수적이며, 이를 위해 AI 전용 반도체(ASIC, TPU) 기술 개발이 가속화되고 있다.
AI 의료 기술의 미래는 밝다. 이미 AI는 뇌졸중 예측, 영상 진단, 맞춤형 치료 계획 수립 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, AI가 질병을 조기에 발견하고 적절한 치료법을 제안하는 시스템이 개발되면서 의료 서비스의 질이 향상되고 있다. 또한, AI를 활용한 원격 의료 서비스가 활성화되면서 환자들은 더 쉽게 의료 상담을 받을 수 있게 되었다. 최신 반도체 기술과 결합된 AI 의료 시스템은 향후 정밀의료(Personalized Medicine) 분야에서도 중요한 역할을 할 것으로 보인다.
