"구글이 말하는 인공지능 기술의 의료적용 어려운 15가지 이유"
유용성 확인 위한 전향적 임상연구의 부족, 전문가 동료심사(peer review) 거친 검증자료 부족 등
기사입력시간 2019-11-12 16:20
최종업데이트
2019-11-12 16:21
구글이 인공지능 기술의 의료적용에 있어 어려워하는 점은 인공지능 시스템의 유용성을 확인하기 위한 전향적 임상연구의 부족, 전문가 동료심사(peer review)를 거친 검증자료의 부족 등에 있는 것으로 나타났다.
12일 대한영상의학회에 따르면 최근 몇 년간 인공지능 기술의 의료 적용에 관한 많은 소식들이 언론을 통해 보도되면서 기대감이 높아지고 있지만 실제 진료현장에서 아직 적용되는 인공지능 기술이 거의 없는 것이 현실이다. 이런 가운데 구글이 지난달 29일 BMC Medicine 이라는 학술저널을 통해 관련 내용을 발표해 관심이 높아지고 있다
영상의학회는 "이번 발표에 관심이 높은 이유는 ▲많은 전문가들이 인정하는 인공지능 분야 세계 최고 회사에서 발표한 논문이라는 점 ▲인공지능기술의 의료 적용 관련 현 수준과 의료 도입을 위해 풀어 나가야 할 여러 어려움들에 대해 종합적으로 자세하게 설명하는 논문이라는 점 등 때문"이라고 밝혔다.
이 논문을 통해 구글은 인공지능 기술의 의료적용에 있어 대표적인 어려움으로 다음의 15가지를 꼽았다.
15가지는 ▲인공지능 시스템의 유용성을 확인하기 위한 전향적 임상연구의 부족 ▲전문가 동료심사(peer review)를 거친 검증자료의 부족 ▲환자 진료 결과에 궁극적으로 도움이 되는지를 밝히는 무작위임상시험의 부족 ▲진료현장의 실제적 성능·효과를 잘 반영하지 못하는 지표들 ▲여러 유사·동일 기능 인공지능 알고리즘 간 성능을 직접 비교하기 어려움 ▲인공지능의 과학·기술적 한계 ▲환자, 진료환경, 시간에 따라 변화하는 의료자료 ▲실제 중요한 정보가 아닌 우연한 교란변수에 의한 영향 ▲인공지능 시스템의 결과를 일반화 함에 있어 제약 ▲인공지능 알고리즘의 편향(예, 특정 인종에 대한 차별) ▲적대적 공격이나 전산적 조작에 대한 취약성 ▲인공지능 시스템 이식이 어려운 현재 의료 전산인프라 ▲지속적으로 변화하는 인공지능을 평가·관리하기 위한 체계의 결여 ▲인간-컴퓨터 상호작용에 대한 이해 부족 ▲블랙박스가 아닌 설명 가능한 인공지능을 만들기 위한 기술 발전의 필요성 등이다.
대한영상의학회 박성호 임상연구네트워크장은 "구글의 논문에 나오는 내용들은 의학계에서 최근 Lancet, JAMA 등 저명한 학술지를 통해 보고했던 내용들과 일맥상통하고 대한영상의학회도 유사한 근거와 원칙에 따라 2018년 12월 '첨단 디지털 헬스케어 의료기기를 진료에 도입할 때 평가원칙(대한의사협회지)'이란 논문을 발간한 적이 있다"며 "하지만 의학계가 아닌 산업계 특히 최고의 기술력을 자랑하는 구글과 같은 사회적 영향력이 매우 큰 회사가 이런 논문을 발간하였다는 것이 큰 의미가 있다"고 평가했다.
이어 "현재 실제 임상진료에 널리 이용되는 인공지능 기술은 별로 없다"며 "의료 관련 인공지능 기술을 이야기할 때 항상 인용되는 IBM의 Watson for Oncology도 대중에 알려진 것과는 달리 진단이 기대만큼 정확하지 않아 널리 보급되지 못했다. IBM은 2018년 상반기 해당사업부를 70% 정도 줄이는 구조조정을 하며 사업을 대폭 축소했다"고 설명했다.
대한영상의학회 오주형 회장은 "다양한 상황들을 고려하면 '의료인 대 인공지능'은 대부분의 실제 진료상황과는 맞지 않는 생각이며 '의료인과 인공지능의 협업' 또는 '인공지능을 잘 알고 사용할 줄 아는 의료인'이 인공지능 시대에 의료를 발전시키는 올바른 방향"이라며 "따라서 인공지능 기술을 이용해 진료를 개선하고 환자에게 도움을 주기 위해서는 의료진들의 역할이 더욱 중요하다"고 강조했다.
12일 대한영상의학회에 따르면 최근 몇 년간 인공지능 기술의 의료 적용에 관한 많은 소식들이 언론을 통해 보도되면서 기대감이 높아지고 있지만 실제 진료현장에서 아직 적용되는 인공지능 기술이 거의 없는 것이 현실이다. 이런 가운데 구글이 지난달 29일 BMC Medicine 이라는 학술저널을 통해 관련 내용을 발표해 관심이 높아지고 있다
영상의학회는 "이번 발표에 관심이 높은 이유는 ▲많은 전문가들이 인정하는 인공지능 분야 세계 최고 회사에서 발표한 논문이라는 점 ▲인공지능기술의 의료 적용 관련 현 수준과 의료 도입을 위해 풀어 나가야 할 여러 어려움들에 대해 종합적으로 자세하게 설명하는 논문이라는 점 등 때문"이라고 밝혔다.
이 논문을 통해 구글은 인공지능 기술의 의료적용에 있어 대표적인 어려움으로 다음의 15가지를 꼽았다.
15가지는 ▲인공지능 시스템의 유용성을 확인하기 위한 전향적 임상연구의 부족 ▲전문가 동료심사(peer review)를 거친 검증자료의 부족 ▲환자 진료 결과에 궁극적으로 도움이 되는지를 밝히는 무작위임상시험의 부족 ▲진료현장의 실제적 성능·효과를 잘 반영하지 못하는 지표들 ▲여러 유사·동일 기능 인공지능 알고리즘 간 성능을 직접 비교하기 어려움 ▲인공지능의 과학·기술적 한계 ▲환자, 진료환경, 시간에 따라 변화하는 의료자료 ▲실제 중요한 정보가 아닌 우연한 교란변수에 의한 영향 ▲인공지능 시스템의 결과를 일반화 함에 있어 제약 ▲인공지능 알고리즘의 편향(예, 특정 인종에 대한 차별) ▲적대적 공격이나 전산적 조작에 대한 취약성 ▲인공지능 시스템 이식이 어려운 현재 의료 전산인프라 ▲지속적으로 변화하는 인공지능을 평가·관리하기 위한 체계의 결여 ▲인간-컴퓨터 상호작용에 대한 이해 부족 ▲블랙박스가 아닌 설명 가능한 인공지능을 만들기 위한 기술 발전의 필요성 등이다.
대한영상의학회 박성호 임상연구네트워크장은 "구글의 논문에 나오는 내용들은 의학계에서 최근 Lancet, JAMA 등 저명한 학술지를 통해 보고했던 내용들과 일맥상통하고 대한영상의학회도 유사한 근거와 원칙에 따라 2018년 12월 '첨단 디지털 헬스케어 의료기기를 진료에 도입할 때 평가원칙(대한의사협회지)'이란 논문을 발간한 적이 있다"며 "하지만 의학계가 아닌 산업계 특히 최고의 기술력을 자랑하는 구글과 같은 사회적 영향력이 매우 큰 회사가 이런 논문을 발간하였다는 것이 큰 의미가 있다"고 평가했다.
이어 "현재 실제 임상진료에 널리 이용되는 인공지능 기술은 별로 없다"며 "의료 관련 인공지능 기술을 이야기할 때 항상 인용되는 IBM의 Watson for Oncology도 대중에 알려진 것과는 달리 진단이 기대만큼 정확하지 않아 널리 보급되지 못했다. IBM은 2018년 상반기 해당사업부를 70% 정도 줄이는 구조조정을 하며 사업을 대폭 축소했다"고 설명했다.
대한영상의학회 오주형 회장은 "다양한 상황들을 고려하면 '의료인 대 인공지능'은 대부분의 실제 진료상황과는 맞지 않는 생각이며 '의료인과 인공지능의 협업' 또는 '인공지능을 잘 알고 사용할 줄 아는 의료인'이 인공지능 시대에 의료를 발전시키는 올바른 방향"이라며 "따라서 인공지능 기술을 이용해 진료를 개선하고 환자에게 도움을 주기 위해서는 의료진들의 역할이 더욱 중요하다"고 강조했다.
