CWN(CHANGE WITH NEWS) - 헬스케어 분야의 AI, 진짜 믿어도 될까?

코로나19 이후 원격 의료와 함께 디지털 전환을 적극적으로 채택한 헬스케어 업계는 이미 인공지능(AI)을 활용한 혁신의 바람을 맞이했다. 하지만 AI 전문 연구원 라마 첼라파(Rama Chellappa)와 월스트리트저널 기자 에릭 닐러(Eric Niiler)의 신간 저서 『인공지능을 신뢰할 수 있을까?(Can We Trust AI?)』와 같이 일각에서는 헬스케어 분야에서 사용하는 AI의 신뢰성에 의문을 제기한다. 첼라파 박사와 닐러 기자는 신간 저서를 통해 AI의 신뢰성에 의문을 제기하며, 헬스케어 분야의 AI 활용 사례를 집중적으로 다루었다.

헬스케어 분야에서 AI를 믿고 사용해도 괜찮을까? 닐러 기자가 월스트리트저널 라이브 Q&A에서 헬스케어 분야의 AI 활용을 주제로 이야기했다.

닐러 기자는 “AI는 다량의 데이터를 필요로 한다. 헬스케어 분야는 환자 스캔 이미지와 건강 기록, 의료진의 진단 기록 등과 같은 다양한 데이터를 생성한다. 환자 정보는 끊임없이 데이터를 생성한다. 따라서 AI와 의학 분야를 결합한다면, 컴퓨터 알고리즘과 다량의 데이터를 활용하여 기존 진단 방식으로는 찾을 수 없는 환자의 신체 형태와 이상 징후를 발견할 수 있을 것이다. 바로 현재 헬스케어 분야의 AI 활용 사례 연구에서 초점을 맞추는 부분이며, 의학계의 대대적인 변화를 기대할 수 있는 부분이다”라고 말했다.

이어서 월스트리트저널 라이브 Q&A 진행자 사라 카스텔라노스(Sara Castellanos)는 코로나19 대응에 AI를 활용한 사례를 질문했다.

닐러 기자는 실제로 코로나19 확산 초창기에 의료 전문가와 데이터 과학자, 컴퓨터 과학자가 코로나19 환자의 입원율 예측을 위해 협력한 사례를 언급했다. 그러나 닐러 기자는 “2020년 당시 코로나19 환자의 입원율, 회복 기간, 환자 급증 시점 등을 예측하려는 노력은 성공하지 못했다. 환자마다 감염 경로와 증상이 제각각이었으며, 병원마다 주로 입원하는 인구 집단의 변수도 컸기 때문이다”라고 설명했다.

또, “다양한 변수를 지닌 데이터로 알고리즘을 이용해 코로나19 상황을 예측하도록 훈련하는 일이 어려웠다. 게다가 코로나19가 급속도로 확산된 것도 AI를 이용한 코로나19 상황 예측의 어려움을 더했다. 미래에는 코로나19 상황을 바탕으로 알고리즘을 활용하고는 질병 상황 계획 단계에 활용하기 수월할 것으로 예상한다”라고 전했다.

AI 능력의 비약적인 발전을 선보이며, 뜨거운 감자가 된 챗GPT(ChatGPT)를 헬스케어 분야에 활용한다면 어떨까?

이에 닐러 기자는 헬스케어 분야에서 챗GPT를 활용한다면, 정확성 문제가 발생할 것이라고 본다고 답변했다. 다만, 그는 “원격 진료에 챗GPT와 같은 상용화 AI 챗봇을 통합하는 방안에 헬스케어 분야의 여러 관계자가 관심을 보이고, 진지하게 논의할 수도 있을 것으로 본다. 코로나 시대의 원격 진료 혁신과 수익성 측면에서 AI 챗봇 활용이 흥미로운 주제가 될 수 있다. 하지만 아직 헬스케어 업계 내부에는 AI 챗봇의 의료계 활용 논의와 문제 발생 예방 조처 논의는 없다”라고 설명했다.

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