의료기社 AI 예측에 사활…데이터, 비용절감 입증 관건
로이터
[의학신문·일간보사=김자연 기자] 의료기기 업계에서 디지털 쌍둥이 등으로 개인맞춤 의료에 대한 탐색이 이뤄지고 있다고 로이터가 보도했다. 이에 따르면 의료 예산이 점점 더 압박을 받고 있는 가운데 디지털 쌍둥이와 같은 AI는 결과를 예측하고 불필요한 수술을 줄여 거액을 절감시킬 수 있을 것으로 기대되며 중국 등의 의사 부족 또한 의료영상 분석과 같은 새로운 AI 툴에 대한 수요에 박차를 가하고 있다.
프로스트앤설리번에 의하면 대량의 데이터, 저비용의 컴퓨터, 더욱 복잡한 알고리즘에 힘입어 AI 툴의 매출은 2021년까지 67억달러로 급증이 기대되며 스태티스타에 따르면 세계 의료 영상 분석 소프트웨어의 시장 규모는 2025년까지 43억달러로 성장할 전망이다. 이 가운데 지멘스 헬시니어스, 필립스, GE 헬스케어 뿐만 아니라 빅데이터를 통해 의료 시장에서 한 몫 잡기 원하는 알파벳의 구글이나 알리바바 등 기술 업체들까지 도전에 나서고 있다.
특히 세계 최대의 의료영상 장비 업체인 지멘스 헬시니어스는 개인맞춤 의학 시대 진입을 맞아 정밀 진단을 돕기 위한 AI를 개발하며 기존 하드웨어 업체로부터 의료 소프트웨어에 개척자로 나서고 있다. 이밖에도 구글은 의료영상 분석 알고리즘으로 안질환을 진단하거나 디지털 기록으로 사망 가능성을 예측하는 등 여러 AI 툴을 개발 중이고, 알리바바도 클라우드와 데이터 시스템을 통해 의료진 부족 문제를 해결하려 의료 영상 AI 보조 진단 툴 등을 개발하고 있다.
대표적인 예로 심장 디지털 쌍둥이의 경우 심장의 구조와 전기 및 물리적 특징 데이터를 모아 훈련된 AI 시스템으로 지멘스 헬시니어스는 울혈 심부전증 환자 심장의 세포에 전기 및 물리적 특성을 모방시킨 디지털 쌍둥이 심장에 수술 전 박동조율기 시뮬레이션을 펼치고 있다. 지멘스의 연구진은 6년간 시험에서 심부전 치료 환자 100명에 대한 디지털 심장을 만들어 컴퓨터의 예측과 실제 환자의 결과를 비교해 올해 말까지 평가를 마칠 예정이다. 결과가 잘 나오면 소프트웨어 판매 허가를 위해 더욱 대규모의 다중 센터 시험을 실시할 계획이다. 이에 대해 연구진은 소프트웨어 개발에 있어서 주요 과제는 복잡성을 숨기고 사용이 쉬운 인터페이스를 만드는 것이라고 덧붙였다.
이처럼 지멘스 헬시니어스는 헬스케어에 GPS로 변신을 목표 삼아 데이터로 무장해 지식적 서비스를 판매하며 작은 업체들로 하여금 그 데이터베이스를 채울 앱을 개발하도록 촉진하고 있다. 이를 위해 IT에 대폭 투자하며 소프트웨어 엔지니어만 2900명을 고용하고 기계학습에 관해 600건 이상의 특허 및 특허출원을 보유하고 있다. 필립스 또한 연구개발 인력 및 지출의 약 60%를 소프트웨어 및 데이터 과학에 투입하며 수천명의 소프트웨어 엔지니어를 고용하고 있다.
이와 같은 디지털 심장 쌍둥이는 필립스나 GE 역시 작업 중이며 현재는 연구에만 이용되고 있지만 프랑스의 소프트웨어 업체 다쏘 시스템도 이미 지난 2015년 살아있는 심장의 모델을 출시한 바 있다. 필립스는 2D 초음파 영상을 진단에 도움이 되는 데이터로 변환시키거나, 자동으로 분석해 수술 계획을 돕는 등의 AI 심장 모델들을 판매 중이며 여기에 스캔, ECG, 의료기록 등의 추가로 더욱 복잡성을 더해 실제 치료 반응을 예측할 수 있는 모델을 만들 목표다.
현재 이같은 소프트웨어는 여전히 개발 초기 단계로 의사들이 기계 진단 신뢰할 수 있도록 어떻게 허가를 받을 수 있을지 규제측과 논의가 필요하다. 특히 AI의 성공은 진단을 위한 모델을 만드는 것뿐만 아니라 신뢰할만한 데이터 접근과 특정 환자에 대한 예측 능력에 달려 있다. 지멘스의 경우 앞으로 환자의 복잡한 모든 장기와 세포적 기능을 시뮬레이션하고 경과, 치료 반응 및 최적 치료 등을 예측하기 위해 2억5000만개 이상의 이미지, 보고, 수술 데이터 등 DB를 구축해 알고리즘을 훈련시키고 있다.
이를 위해서는 충분한 변이가 있는 고품질의 데이터에 접근과 의료인이 이용할 수 있는 데이터 해석 능력이 중요하다. 이런 측면에서 지멘스 헬시니어스나 GE 헬스케어, 필립스 등 기존 의료기 주자는 기존에 설치된 기계의 방대한 네트워크로와 병원 및 연구소와의 오랜 관계로 인해 신규 진입 주자에 비해 유리하다는 평이다. 단, 모든 데이터는 환자의 동의하에 익명화돼 이용되지만 업계에 의한 상업적 이용에 관해 우려도 제기되고 있다. 무엇보다도 가장 큰 과제는 지출이 점점 더 환자의 결과와 연계되고 병원들도 할인을 위해 대량 구매에 의지하는 가운데 이들 업체 모두 의료비 절감 능력을 입증해야 된다는 것이다.