네이처, 미국 의료AI 도입 현황 조명…"정확도 낮고 포괄적 진단 아직 미숙"

의료행위를 돕는 인공지능(AI)을 표현한 그래픽. 게티이미지뱅크 제공

2016년 미국의 컴퓨터과학자 제프리 힌튼은 머잖아 인공지능(AI)이 의사를 대체할 것이란 전망 을 내놨다. 이후 학계에선 일명 ‘AI 의사 대체론’이 급격히 확산됐다.

25일 국제학술지 ‘네이처’에 따르면 힌튼의 이같은 전망이 나오고 7년이 지난 현재 미국 임상현장에서 의사들이 AI를 진료에 활용하는 비율은 30%에도 미치지 못한다. 의사의 의료행위를 보조하는 방식으로 임상현장에서 도입된 AI는 신속성에선 때때로 의료인보다 뛰어난 모습을 보이지만 여전히 정확도 측면에서 신뢰성이 확보되지 못한다는 분석이다.

미국 앨러배마대에서 영상의학을 전공한 임상의사 조던 퍼칙은 “최근 AI가 신호를 포착하지 못한 폐색전증 환자 사례가 있었다”며 “만일 AI만을 믿고 처치를 계속했다면 환자의 중요한 질환을 진단하지 못했을 수 있다”고 네이처에 전했다.

현재 의료AI 기술 수준은 굳이 기계의 도움을 받지 않아도 되는 비교적 쉬운 진단만 가능한 정도라는 의견도 나온다. 커티스 랭로츠 미국 스탠포드대 의대 의학영상인공지능센터 소장은 “초기 의료 AI 진단 프로그램은 폐렴이나 뼈 골절처럼 흔하고 쉽게 발견할 수 있는 사안들을 대상으로 만들어졌기 때문”이라고 설명했다. 그는 “의사는 단지 진단을 더 효율적으로 하기 위해 도구의 지원을 받을 수 있다”고 말했다.

전문가들은 의료 AI가 환자의 전체 병력을 살피지 않고 지엽적인 증상을 확인하는 데 초점을 맞추는 점도 의료AI의 임상현장 도입률이 미비한 원인 중 하나로 꼽았다. 프라나브 라지푸르카 미국 하버드대 의대 연구원은 “현재 의료 AI는 검사 대상자의 임상 기록을 고려하지 않고 영상 자료를 바탕으로 몇 가지 질병을 발견하는 데 집중하기 때문에 실제 영상의학과 전문의의 진단에는 이르지 못한다”고 설명했다.

의료계 관계자들은 AI가 환자의 상태를 정확하게 진단하기 위해선 다양한 의료기기에 AI 기술이 접목될 필요도 있다고 말한다. 임상의사로 일했던 앨런 카티케샐링엄 구글헬스 연구원은 “예를 들어 유방암 진단에선 자기공명영상(MRI)과 병리학적 검사가 필요하다"며 "AI가 정확한 진단을 내리기 위해선 각각의 기기에서 분석한 결과를 다룰 수 있는 다양한 AI 시스템이 개발돼야 한다”고 말했다.

AI의 임상현장 도입에 대해 다양한 전망들이 나오는 가운데 글로벌기업들은 더 정교한 의료 AI모델을 개발에 열을 올리고 있다. 구글은 흉부 엑스레이(X-RAY) 영상을 해석하고 자세한 의견서까지 작성할 수 있는 AI 시스템 ‘메드-팜 멀티모델(Med-PaLM Multimodal)’을 7월 발표했다. 마이크로소프트는 4600만쌍의 이미지를 학습해 마치 ‘챗GPT’처럼 환자에 대한 의견을 내놓을 수 있는 의료 AI 모델 ‘라바-메드(LaVA-Med)’를 6월 공개했다.

카티케샐링엄 연구원은 “지금은 구글의 의료AI가 달성한 최고의 성과도 여전히 인간 의사에게 상대가 되지 않는다”라며 “의료 AI가 임상현장에서 안전하게 사용될 수 있다는 것을 증명하기엔 갈 길이 멀다"고 말했다. 그러면서 "의료 AI를 개발하는 기업 입장에선 대담해지고 싶지만 이보다는 책임감을 갖는 것이 중요하다고 생각한다”고 말했다.