"왓슨(Watson)이 암을 진단한다고 했을 때 환자 4명 중 3명은 정확하게 진단을 내릴 수 있다."

인공지능을 적용한 의료서비스가 전문의보다 더 정확하게 암을 진단하는 시대가 곧 도래할 것이라는 주장이다.

한국IBM 왓슨사업부 이강윤 상무는 30일 보건복지부, 미래창조과학부, 산업통상자원부가 공동 주최한 '바이오코리아 2016' 강연자로 나서 '인공지능 왓슨을 통한 의료 혁신'을 주제로 인공지능 왓슨이 의료 분야에 어떻게 쓰이고 있는 지 소개했다.

현재 인공지능인 왓슨은 미국 앤더슨 암센터에서 암 진단 정확도 개선에 이용되고 있다.

이강윤 상무는 왓슨은 수많은 임상자료를 바탕으로 이를 학습하며 추론하는 과정을 거치며 계속 발전하는 과정을 거치고 있다고 설명했다.

이 상무는 "암을 예로 들면 왓슨에게 관련된 수많은 임상자료를 가르쳐야 한다"며 "수많은 데이터가 축적되면서 왓슨은 이를 지식기반으로 해 새로운 것들을 이해하는 것"이라고 말했다.

그는 "알파고(Alphago)는 많은 기보를 학습하며, 가상의 상대를 만들어 연습을 하며 스스로 발전하는 것"이라며 "왓슨도 수 많은 데이터를 바탕으로 암의 원인을 찾고 이를 관련된 유전자 데이터 등을 찾아내고 치료 시 향후 어떤 효과가 있는 지 확인할 수 있다. 이 경우 전문의에게 어떠한 치료가 적합한지 제안하게 되는 것"이라고 설명했다.

특히 이 상무는 왓슨이 신약 개발을 위한 조사, 임상 가이드라인을 만들게 될 경우 크게 활용될 수 있다고도 했다.

그는 "신약을 만들기 위해서는 5~7년, 비용은 3~5조가 들어가고 임상 전 상당한 조사가 선행돼야 한다"며 "이러한 부분들에 대해 왓슨이 해결방법을 제안하고 테스트를 할 때 효과적으로 활용될 수 있다"고 말했다.

이어 "임상 가이드라인의 경우도 마찬가지다. 이를 만들려면 6개월의 시간이 소요된다"며 "가이드라인을 만들려면 관련 저널을 정리하고, 조사가 선행돼야 하는데 왓슨이 이를 해결해 줄 수 있다"고 밝혔다.

"임상 데이터 기반 암 진단 가능…영상진단은 아직"

그렇다면 현재 왓슨이 할 수 있는 의료서비스는 어디까지일까.

이 상무는 임상 데이터를 근거로 한 암 진단의 경우 상당한 발전을 이뤄, 현장에서 적용하고 있다고 강조했다.

그는 "왓슨은 인간이 제공한 데이터를 통해 학습하며 우리에게 의사결정을 제안하는 것"이라며 "현재 암의 경우 전문의가 진단하는 수준에서 85% 정도의 진단 정확도를 가지고 있다. 즉 암 환자 4명 중 3명의 암 환자를 진단해낼 수 있다는 것"이라고 설명했다.

이어 "이는 2014년도부터 1년 동안 데이터를 축적하며 왓슨이 트레이닝한 결과라고 보면 된다"며 "향후 전문의가 암을 진단하는 수준까지 만들어낼 수 있다"고 자신했다.

다만, 텍스트 중심이 아닌 영상진단의 경우 왓슨은 현재 '조사단계'에 있는 것으로 나타났다.

이 상무는 "임상적인 데이터를 근거로 의사 결정을 내리는 것은 현재 임상에 적용하고 있다"며 "영상진단의 경우 EMR 데이터, 심장 박동 등 바이탈 사인을 연결시켜 진단하는 것은 현재로서는 조사 단계에 있다"고 말했다.

하지만 이 상무는 방대한 데이터를 근거로 향후 영상진단을 포함한 의료서비스에 인공지능인 왓슨이 적용되는 것은 확대될 것이라고 자신했다.

그는 "컴퓨터 용량으로 말한다면 600헥타 바이트의 임상데이터를 확보하고 있다"며 "여기에는 10억명의 의료정보, 10억건 이상의 의료보험 처리 데이터를 가지고 있다. 그 안에서 질환을 분석해내고 이를 통해 굉장한 임상 결과를 이끌어 낼 수 있을 것"이라고 강조했다.