[논문]인공지능: 미래의사의 역할을 대체할 것인가

최윤섭

doi:10.17496/kmer.2016.18.2.47

인공지능: 미래의사의 역할을 대체할 것인가
Artificial Intelligence: Will It Replace Human Medical Doctors? 원문보기

의학교육논단 = Korean medical education review, v.18 no.2, 2016년, pp.47 - 50

최윤섭 (최윤섭 디지털 헬스케어 연구소, 성균관대학교 삼성융합의과학원 디지털헬스학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Development of artificial intelligence is expected to revolutionize today's medicine. In fact, medicine was one of the areas to which advances in artificial intelligence technology were first applied. Recently, state-of-the-art artificial intelligence, especially deep learning technology, has been actively utilized to treat cancer patients and analyze medical image data. Application of artificial intelligence has the potential to fundamentally change various aspects of medicine, including the role of human doctors, the clinical decision-making process, and even overall healthcare systems. Facing such fundamental changes is unavoidable, and we need to prepare to effectively integrate artificial intelligence into our medical system. We should re-define the role of human doctors, and accordingly, medical education should also be altered. In this article, we will discuss the current status of artificial intelligence in medicine and how we can prepare for such changes.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

대표적으로 IBM의 인공지능 왓슨이 여기에 속한다. EMR에 저장된 다양한 데이터를 분석하여 암 환자에 대한 최적의 치료법을 의사에게 권고해주는 것이다. 뉴욕의 메모리얼 슬론 캐터링 암센터(Memorial SloanKettering Cancer Center, MSKCC)와 IBM 왓슨이 함께 개발한 왓슨 온콜로지(Watson Oncology)의 데모를 보면 왓슨은 상세한 타임라인에 맞춘 단계별 치료법과 함께 그 치료법에 대한 논문, 임상연구결과, National Comprehensive Cancer Network 가이드라인 등의 근거까지 제시해주고 있다(IBM Thailand, 2015).

성능/효과

알파고 덕분에 이제는 일반 대중에게도 잘 알려진 딥 러닝(deep learning) 기술은 2012년경부터 특히 이미지 인식 분야에서 비약적인 발전을 이뤄냈다. 그 결과 인공지능은 이미 얼굴 인식이나, 이미지 인식의 정확도에서 인간의 인지능력을 능가하고 있다. 이러한 기술은 기존에 영상의학과 전문의나 병리학과 전문의가 하던 데이터 판독의 영역에 대한 도전으로 이어지고 있다.

후속연구

그 범위는 향후 다른 분야로도 더 확대될 것이며, 이에 따라서 진료방식과 ‘인간’ 의사의 역할에도 근본적인 변화가 있을 것이다.
또한 앞으로는 기초연구에 대한 역할도 강조될 것이다. 인공지능은 데이터와 근거를 기반으로 학습하고 의사결정을 내릴 뿐 그 데이터와 근거 자체를 스스로 만들어내지는 못한다.
어차피 수련을 끝낸 뒤에 의료현장에서 인공지능을 활용해야 한다면 이를 이용해서 환자를 더 효과적으로 치료하고 돌볼 수 있는 방법을 미리 배우는 것이 바람직하기 때문이다. 여타 새로운 의료기술, 기법, 기기가 나왔을때 지금까지도 그러했듯이 학생들과 수련의뿐만 아니라 기존의 의사들도 연수강좌 등을 통해서 인공지능의 사용법을 서서히 익혀가야할 것이다. 하지만 이 활용법을 누가 어떠한 커리큘럼에 의해서 교육하고 어떤 기준으로 평가할 것인지에 대한 고민은 여전히 필요 하다.
특히 이 연구에서는 인공지능이 기존의 유방 병리에서 활용하지 않던 새로운 판독기준들을 발견하기도 했다. 참고로 이 연구는 딥 러닝 기술이 활용되기 이전에 진행한 연구로 동일한 과업을 지금 딥 러닝을 활용하여 진행한다면 판독 정확도는 더욱 개선될 것이다.
인공지능을 활용하기 위해서는 모든 의사가 인공지능의 원리와 프로그래밍을 할 수 있어야 하는 것은 아니다. 하지만 그 기본적인 원리를 파악할 수 있다면 인공지능의 의료활용과 향후 발전에 크게 기여할 수 있을 것이다. 이미 국내의 일부 의과대학에서 선도적으로 교육과정을 개편한 것으로 알고 있지만, 통계학, 프로그래밍 언어, 알고리즘, 기계학습 등을 의과대학생들이 선택적으로 학습할 수 있다면 미래를 준비하기 위해 큰 도움이 될 것이다.
이처럼 인공지능은 환자를 데이터를 복합적으로 분석 및 진단하며, 영상의료데이터를 판독하고, 환자의 위험 징후를 예측해주는 등 다양한 의료 분야에서 진전을 보여주고 있다. 향후 이러한 인공지능은 결국 의사의 자격과 역할에 대해서도 근본적인 질문을 던지게 될 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인공지능이 한국에서 돌연 관심사로 떠오른 이유는?	알파고 사태 이전에는 한국에서 크게 관심을 받지 못하던 인공지능은 돌연 국가적인 관심사로 떠올랐다. 한국형 알파고를 만든다는 정부 지원도 생겼으며, 각종 도서, 학회, 강의 등에는 인공지능 이야기가 가득하다.
	딥 러닝을 의료에 활용하는 대표적인 사례는 무엇인가?	작년 구글, 마이크로소프트, 퀄컴 등 쟁쟁한 참가자들이 경쟁하는 세계 이미지 인식 대회에서 나란히 5위를 차지하는 기염을 토한 회사들이다. 딥 러닝을 이용해 루닛은 유방 엑스레이, 조직검사 데이터 판독에 좋은 성과를 보여주고 있으며, 뷰노 역시 폐 computed tomography, 골연령 분석 등에서 의사와 동등하거나 더 나은 결과를 보여주고 있다. 또한 최근에는 삼성 메디슨의 초음파기기에 딥러닝 기술을 접목하여 유방암 진단목적의 ‘S-디텍트’를 내어놓기도 했다.
	인공지능의 의료 분야 활용 중 건강 조언을 해주는 대표적인 사례는?	첫 번째는 전자의무기록(electronic medical record, EMR), 유전정보, 건강정보 등 다양하고 복잡다단한 데이터를 복합적으로 분석하여 치료권고안이나 건강조언을 주는 역할이다. 대표적으로 IBM의 인공지능 왓슨이 여기에 속한다. EMR에 저장된 다양한 데이터를 분석하여 암 환자에 대한 최적의 치료법을 의사에게 권고해주는 것이다.

참고문헌 (9)

Beck, A. H., Sangoi, A. R., Leung, S., Marinelli, R. J., Nielsen, T. O., van de Vijver, M. J., ... Koller, D. (2011). Systematic analysis of breast cancer morphology uncovers stromal features associated with survival. Sci Transl Med, 3(108), 108ra113.
Del Canale, S., Louis, D. Z., Maio, V., Wang, X., Rossi, G., Hojat, M., & Gonnella, J. S. (2012). The relationship between physician empathy and disease complications: An empirical study of primary care physicians and their diabetic patients in Parma, Italy. Acad Med, 87(9), 1243-1249.

상세보기
Elmore, J. G., Longton, G. M., Carney, P. A., Geller, B. M., Onega, T., Tosteson, A. N., ... Weaver, D. L. (2015). Diagnostic concordance among pathologists interpreting breast biopsy specimens. JAMA, 313(11), 1122-1132.

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IBM Thailand. (2015, February 3). IBM Watson for Oncology Demo. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?vWVQ7MguHjWE
Khosla, V. (2012, January 10). Do we need doctors of algorithms? Retrieved from https://techcrunch.com/2012/01/10/doctors-or-algorithms/
Leslie, P., & Doyle, T. (2008, July 23). First-of-a-kind technology to help doctors care for premature babies. Retrieved from https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/24694.wss
Rotman, D. (2013, June 12). How technology is destroying jobs. Retrieved from https://www.technologyreview.com/s/515926/how-technology-is-destroying-jobs/
Schmid Mast, M., Kindlimann, A., & Langewitz, W. (2005). Recipients’ perspective on breaking bad news: How you put it really makes a difference. Patient Educ Couns, 58(3), 244-251.

상세보기
Takahashi, K., Kantarjian, H. M., Garcia-Manero, G., Stevens, R. J., Dinardo, C. D., Allen, J., ... & Pierce, S. (2014). MD Anderson's Oncology Expert Advisor powered by IBM Watson: A web-based cognitive clinical decision support tool. Paper presented at: 2014 ASCO Annual Meeting; 2014 May 30-Jun 3; Chicago, IL, USA. J Clin Oncol, 32(5s).

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