루닛·딥노이드, 생성형AI로 AI의사 키운다 [미래기술-AI진단]③

[이데일리 김승권 기자] “저는 90점짜리 인공지능(AI) 의사를 만드는 사람입니다. 영상의학과 의사로 일하면서 영상 판독에서 2% 정도 오류가 있었는데 의료 AI는 의사의 오류를 잡는 동료가 될 수 있습니다.”

최현석 딥노이드 최고의료책임자(CMO)는 AI가 의사에게 하는 역할에 대해 이같이 말했습니다. AI는 의사를 돕는 도구로써 역할을 할 수 있다는 것입니다. 그런데 최근에는 이 AI가 직접 환자의 대답에 대답할 수 있을 정도로 발전했습니다. 인공지능(AI)이 일반인들의 개인 주치의 시대를 열어줄까요. 의사가 일을 안하고 버티면 정부도 꼼짝 못 하는 이런 상황을 타개할 대안이 될 수 있을까요.

◇ 오픈AI·구글, AI의사 연내 본격 출격...원격의료 시대 열릴까

누구나 상상했을 법한 ‘AI의사’의 상용화 단계가 거의 임박했습니다. 미국 빅테크들은 연이어 대화가 가능한 의료 AI 플랫폼을 공개했습니다. LLM 모델을 기반으로 다양한 의학 지식을 학습한 이들 AI들은 의사 시험을 손쉽게 통과하고 환자의 개인 맞춤형 진료도 가능한 수준으로 발전했습니다. 국내에서도 루닛(328130), 딥노이드(315640), 네이버 등이 의료 상담이 가능한 LLM 모델을 개발하고 있는 상황입니다.

챗GPT를 만든 오픈AI는 최근 의사가 암 환자를 진단하고 진료하는 데 도움을 주는 생성형 의료AI 보조 플랫폼을 개발했습니다. 이 AI는 환자의 위험 요인, 가족력 등 데이터를 수집해 검진 계획을 짜고 병변 진단을 돕습니다. 아직 의사를 보조하는 방식으로 밖에 사용할 수 없지만 올해 하반기부터 20만 명 이상의 환자가 해당 서비스를 이용할 수 있도록 할 계획입니다.

딥노이드 최현석 최고의학책임자(CMO, 영상의학 전문의)

생성형AI는 이용자의 요구나 상황에 따라 결과를 능동적으로 생성해내는 기술을 말합니다. 의료 분야에 딥러닝과 언어 활용이 가능한 AI를 적용하면 수많은 패턴을 기억해 스스로 학습하고 이를 활용해 질환을 판단할 수 있게 되는 것입니다. 특히 AI가 인간 전문의보다 강점을 보일 것으로 예상되는 분야는 영상 판독 분야입니다. 엑스레이 등의 영상을 보고 특이점을 판단하는 부분에서 인간보다 오류가 낮을 수 있다는 임상 결과가 속속 등장하고 있는 상황입니다.

구글도 의학적 질문에 대한 답을 내놓거나 건강 관련 문서 요약 등의 작업을 수행할 수 있는 생성형 AI ‘메드팜2’를 올해 안에 출시할 계획입니다. 구글은 이미 2020년 유방암 분야에서 AI가 전문의보다 영상 판독 정확도가 높다는 것을 입증한 바 있습니다.

루닛 관계자는 “의료 영상 분야의 AI는 사람의 시각 중추를 본뜬 딥러닝 기술이 핵심”이라며 “결국 학습을 많이 할수록 오류는 줄어들고 능력은 좋아질 수밖에 없다. 이같은 흐름은 시대적으로 어쩔 수 없는 것”이라고 설명했습니다.

◇ 루닛·카카오·네이버, 헬스케어 분야 생성형AI 개발 막바지

루닛은 흉부 엑스레이를 해석해 의사들이 볼 수 있는 판독문을 써주는 LLM 모델을 만들었고 현재 시연 단계에 있다. AI가 독립적으로 영상을 판독할 수 있는 ‘자율형 AI’를 개발하는 것이 목표입니다.

루닛은 최근 영상을 판독하고 의사들이 볼 수 있는 간단한 판독문을 작성해 줄 수 있는 흉부X선 관련 생성형AI 모델 시연을 마쳤습니다. 상용화 시기는 알려지지 않았지만 데이터 학습을 지속적으로 진행 중인 과정으로 파악됩니다. 챗GPT, 구글 등 해외 업체와 한국의 카카오브레인에 이어 의료 분야 생성형AI 탄생을 예고한 것입니다.

그간 엑스레이 영상에 대한 판독은 방사선 전문의나 치료 임상의가 직접 해왔습니다. 그러나 인간의 눈은 피로도에 따라 변하기 때문에 놓지는 지점이 있을 수 있는 것이 현실입니다. 하지만 AI는 사람 눈으로는 분간이 어려울 정도로 영상을 작게 쪼개고, 그 안에 인공지능이 인지하고 학습한 미세한 패턴이 나타나는지 확인할 수 있습니다. 특정 부위가 유독 어둡다거나 균질하지 않은 형태를 띠면 병변이 있다고 진단할 수 있는 것입니다.

루닛 관계자는 “생성형AI 관련 테스크포스(TF)를 구성해 지속적인 학습을 진행하고 있다”며 “흉부 엑스선의 경우 생성된 판독문을 제품에 연동하는 방식에 따라서 사용자가 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 구현될 예정”이라고 설명했습니다.

루닛 인사이트 CXR을 활용해 의료진이 질병을 판독하는 모습 (사진=다보스병원)

백승욱 루닛 의장 또한 해당 모델에 대한 기대감은 나타낸 바 있습니다. 백 의장은 한 인터뷰에서 “예전 모델은 엑스레이를 집어넣으면 여기 어떤 질환이 있는지 우리가 지원하는 10개의 병변에서만 결과를 내놨다”며 “하지만 생성형AI 모델은 모든 판독문과 모든 영상을 가지고 학습을 한 거기 때문에 모든 질병 가능성을 이야기해 줄 수 있다”고 강조했습니다.

다만 초기에는 의사들의 질환을 돕는 정도로만 사용될 예정입니다. 백 의장은 “판독문을 쓰고 환자한테 이 영상을 쉬운 표현으로 설명해주는 이메일을 써줘 등의 일을 시키면 잘하더라”고 말했습니다.

네이버는 자체 개발한 LLM ‘하이퍼클로바X’를 활용한 헬스케어 서비스를 테스트하고 있습니다. 헬스케어연구소 산하 사내병원을 활용, AI 기반 다이어트 프로그램으로 직원들의 체중 관리에 도움을 주는 방식입니다. 또한 생성형 AI를 활용한 진료 차트 생성, 네이버 예약 시스템을 활용한 환자-의료진 연결, 독거 노인 대상 AI 의료 케어 전화 서비스 등 다양한 의료 플랫폼 출시를 앞두고 있습니다.

나군호 네이버 헬스케어 연구소장은 “2028년이 의료AI 실용화의 원년이 될 것으로 전망한다”며 “네이버의 경우 순천향대 대학병원 간호사들의 음성파일을 학습한 음성인식 전자의무기록(EMR) 개발을 완료했다. 삼성의료원 응급실과 실증 사업 중이며, 이르면 올해 말이나 내년 중 의료기관에 제공할 수 있을 전망”이라고 예고했습니다.