[메디게이트뉴스 이지원 기자] 의료에서 AI, LLM 등의 기술의 가치는 높아지고 있지만 데이터 보안 등의 이슈로 기술 발전에 속도를 내지 못하고 있다. 이에 연합 학습이 해결책으로 제시됐다.

카카오헬스케어 황희 대표와 네이버 헬스케어연구소 차동철 의료혁신센터장은 2일 코엑스에서 개최된 'HIMSS24 APAC'에서 AI 기반 디지털헬스케어의 전망에 대해 논의했다.

이날 황 대표는 "5년 뒤, 10년 뒤 꿈이 뭐냐고 묻는다면 당뇨와 만성질환 관리의 혁신이다"라며 "의사로 일 할 당시 병원에서 많은 걸 배웠지만 기술의 가치는 잊지 않았다. 하지만 병원에서 근무할 당시 병원의 관점에서 생각해 데이터 공유나 개방에 대한 두려움이 있었다. 데이터 보안, 소유 등의 문제가 있었기 때문이다"라고 말했다.

그는 "데이터가 환자에게서 생성된 '환자 데이터'라고 해도 환자 동의를 받는다면 활용할 수 있다. 하지만 AI와 빅데이터가 화제로 떠오르면서 데이터의 일반화가 문제가 됐다"며 "병원의 데이터 이슈 극복을 위한 방법으로는 연합 학습(Federated Learning)이 있다"고 전했다.

하지만 초기 재원 투자, 용어 통일 등 해결 과제가 산적한 상황이다.

황 대표는 "하지만 초기 재원 등 아직 산적한 과제가 많다. 특히 연합 학습을 도입하기 위해서는 표준화된 용어집을 만들어야 한다. 이게 선결돼야 하지만 한국의 경우 2가지 문제가 있다. 우선 국가 표준(기준)이 글로벌과 다르다. 또 데이터의 가치와 중요도도 있다"라고 말했다.

그는 "영어로 된 글로벌 기준을 한국 상황에 적용하려면 이중고, 삼중고에 시달릴 수 있다. 또 데이터의 가치와 중요도에 대한 생각이 데이터의 재활용을 가로막고 있다. 이에 비구조화 데이터를 어떻게 구조화 데이터처럼 활용할 수 있는지 고민해야 한다"고 전했다.

황 대표는 "의사, 간호사의 노트는 자유롭게 작성돼 구조화되지 않는다. 이는 AI에 무용한 데이터다. 하지만 자연어 처리와 LLM을 결합하면 구조화 데이터로 활용 가능하다"며 "카카오는 오토 매칭을 처음 개발해 가동했다. LLM과 엔진 트레이닝을 통해 비구조화 데이터를 구조화 데이터로 변환했다. 카카오는 한국 3차 병원 17개 기관과 협업도 하고 있다"라고 덧붙였다.

황 대표는 AI 등 최첨단 기술이 의료에 상당 부분 기여할 것으로 전망했다.

황 대표는 "현재 한국 당뇨 환자는 약 600만명이다. 당뇨 전 단계 환자는 약 1500만명이다. 카카오는 당뇨 치료에 약 3000억원을 투자하고 있다. 특히 최근 젊은 당뇨 환자가 증가하는 만큼 10~20년 뒤에는 50~60대 당뇨 환자 혹은 관련 합병증을 가진 환자가 늘어날 것으로 전망된다"며 "여기에 기술이 기여할 부분이 상당할 것이라고 본다"라고 말했다.

이어 그는 "소형 언어 모델(sLLM) 등을 활용하면 새로운 역사를 쓸 수 있을 것"이라며 "환자와의 관계뿐 아니라 만성질환 관리 등에서 혁신을 이룰 수 있을 것이다"라고 강조했다.

네이버 헬스케어연구소 차동철 센터장은 생성형 AI와 LLM 등의 기술의 한계를 언급하며, 제한된 사용을 통해 임상에 활용하고 있다고 설명했다.

차 센터장은 "네이버는 생성형 AI와 LLM 등을 활용하고 있지만 아직 시스템이나 정확도 부문에서 아쉬움이 있다. 생성형 AI의 경우 시스템상에서 실수할 수 있다. 정확도도 아직은 낮으며, 성과도 높지 않다. 그래서 네이버는 주로 진단에 대략적으로 사용할 뿐 환자에게 실시간으로 사용하지 않는다"라고 말했다.

그는 "의사, 전문의 등을 위해 (프로그램을) 만들었으며, 검증된 답변만 보이는 형태로 서비스를 제공하고 있다. 리스크를 최소화했으며, 다양한 진단의 부담을 줄이기 위한 용도로 활용하고 있다. 또 의사 노트에 있는 내용 중 관련된 자료가 있으면 의사 노트에 전달하는 기능도 있다"며 "이는 임상의의 업무 효율을 높이는 장점이 있다"고 전했다.

이어 그는 "네이버에는 네이버클라우드 부서가 있다. 이들은 AI를 집중적으로 연구하는 부서다. 우리는 해당 부서와의 협업을 통해 다양한 데이터 리포트를 요약하고, 다양한 관점에서 데이터를 활용하려고 한다"고 덧붙였다.

차 센터장은 "네이버는 5년, 10년 뒤 네이버가 가진 기술을 의사가 충분히 활용할 수 있도록 하는 것이 꿈이다. 하나의 조수, 보조수단으로 의사에게 도움이 되고, 쉽게 사용할 수 있는 기술을 만들 것이다. 여기에는 생성형 AI와 LLM 등 기술이 활용될 것이다. 궁극적으로 의료 케파에 대한 부담을 줄이고, 글로벌 확장으로 나아갈 전망이다"라고 언급했다.