[메디게이트뉴스 박민식 기자] 연구자들은 데이터 분석을 통한 의료인공지능(AI)의 고도화∙상용화보다는 데이터 구축과 표준화 등에 더 집중해야 한다는 제안이 나왔다.

건양의대 정보의학교실 김종엽 교수(건양대의료원 헬스케어데이터사이언스센터장)는 19일 열린 ‘2021년도 인공지능 학습용 데이터 구축사업 수면 영상 워크샵’에서 이 같이 밝혔다.

김 교수는 지난 7월 한 외신에서 보도된 뉴스를 소개하며 일각에서 AI성능에 대한 우려가 제기되고 있다고 지적했다. AI를 활용해 코로나19를 보다 정확히 진단하려는 시도들이 수없이 이뤄졌지만 그 중에 실제로 도움이 된 것은 전무했다는 내용이다.

김 교수는 “해당 뉴스가 일반인이나 R&D 예산을 다루는 정부 부처에선 어떻게 읽힐지 우려되는 부분이 있지만 개인적으로는 당연한 결과라 생각한다”고 말했다.

현재 디지털헬스케어기기가 획득 가능한 지표가 인간 의사들에 비해 제한적이기 때문에 사람들이 기대하는 정도의 성능을 발휘하기 어렵다는 것이다.

김 교수는 “가령 현재 웨어러블 기기들이 측정할 수 있는 지표는 심박수, 걸음 수, 소모 칼로리량, EGC 정도 등”이라며 “이것만으론 특정 질환을 예측하고 치료결과를 파악하는 등의 서비스를 하기엔 턱없이 부족하다”고 지적했다.

이어 “의사의 경우 환자를 진료할 때 후각, 시각, 촉각 등 감각에 영향을 많이 받는데 인공지능은 그런 센싱 파라미터의 개발이 아직 미진하다”고 덧붙였다.

김 교수는 “물론 언젠가는 이 같은 센서들이 고도화되면서 인공지능의 실력이 의사를 뛰어넘는 때가 올 것”이라면서도 “현재로선 이 부분이 의료인공지능의 죽음의 계곡(Death Valley)”이라고 설명했다.

김 교수는 결국 AI 성능 발전은 초거대 AI시대로 진행되가면서 개별 연구자가 아닌 테슬라, 엔비디아, 네이버 등 국내외 대기업들이 주도할 가능성이 높다고 전망하며 연구자들이 데이터에 더 관심을 쏟아야 할 시점이라고 강조했다.

그는 “의사들은 병원이 크고 고가의 DBMS(데이터베이스 관리시스템)를 쓰고 있으면 그 안에 양질의 데이터들이 가득 쌓여있을 것이라 생각하지만 실제로 거기 축적된 비정형 데이터들은 AI개발에 그다지 도움이 되지 않는다”고 말했다.

이어 “지금 모아져있는 데이터를 분석할 방안에 대해 고민하기보다는 앞으로 우리가 어떤 데이터를 어떻게 구축해 나갈지 기획 단계부터 머리를 맞대야 할 때”라고 말했다.

김 교수는 또한 “전송표준, 보안표준, 측정표준 등 데이터에 대한 표준도 만들어야 한다”며 “이 같은 데이터의 표준관리와 품질관리가 선행될 때 우리가 꿈꾸는 의료의 고도화와 인류건강증진의 실현이 가능할 것”이라고 강조했다.