4차 산업혁명의 핵심은 빅데이터 분석, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 무인운송수단, 3차원인쇄, 나노기술 등이 포함된다. 이와 더불어 구글 딥마인드의 ‘알파고’부터 IBM 인공지능 ‘왓슨(Watson)’은 의료 문화에서도 많은 기대를 불러 일으켰다.

4차 산업혁명이 이슈가 된 지도 벌써 수년이 지났지만 지금은? “글쎄…”라는 의사들이 더 많을지 모르겠다.

분명 4차 산업혁명의 핵심 키워드들은 의료사회에서 매력적이다. 왜냐하면 의료정보란 것이 빅데이터의 가장 대표적인 예이고, 정제되지 않은 수많은 부정형 데이터를 전문적으로 해석하는 일이 의료진들이 역할이었기 때문이다.

전문적 해석을 위해 필요한 의료경험 축적체계를 보면 의대 6년, 레지던트 3~4년, 강사 2년, 임상조교수 2~4년 정도로 거의 10여 년을 공부하고 임상경험을 쌓아야지 환자를 소위 제대로 볼 수 있는 경험이 쌓이게 된다.

지금 우리나라 의료는 큰 위기를 맞고 있다. 환자안전요구의 증가, 인권보장을 위한 전공의 80시간 수련 및 의료인 근무시간 규제, 경험이 많은 호스피털리스트 요구 등 의료인력의 증가를 요구하는 전반적인 흐름이 눈에 띈다. 하지만 단순히 의료인력의 증가만으로 환자와 의사가 모두 만족하는 결과로 귀결될까?

개인적으로는 당연히 아니라고 본다. 그렇다고 의료 인공지능이 의사 인력을 대체할까? 이것도 당연히 아니다. 왜냐하면 현재 개발되는 의료인공지능의 한계는 분명히 있기 때문이다.

첫째로 후향 데이터의 신뢰성, 둘째 전향 인공지능 의료기기 성능 검증이 필수이기 때문이다. 셋째, 의사의 전문성에는 법적인 책임성을 내포하고 있으나 의료 인공지능은 법적인 책임성을 가지지 못했다.

하지만 자율주행차의 발전 사례를 유추해보면 이러한 한계는 언젠간 해결될 것이다. 특히 그 수준의 차이는 있지만 우리나라처럼 전산이 많이 보급된 전자건강정보기록(EHR, electronic health records)의 정형화 혹은 공통데이터모델(common data model)로 표준화가 되는 것은 시간 문제로 생각된다.

연세의료원과 AITRICS가 공동 개발하고 있는 의료인공지능 개발 내용은 병원 내 중증환자들의 안전을 보장할 수 있는 인공지능기반 솔루션을 제공하는 것이다. 하지만 개발목표는 ‘미래 의료인공지능의 시대’가 아니라 ‘미래 의료인공지능을 통한 인간중심의 의료시대’를 열기 위한 도전이다.

이를 위해선 단순히 인공지능 예측알고리즘을 만드는 것은 의미가 없다. 단순한 인공지능 기능의 추가는 의료진에겐 추가적인 업무만 생길 뿐이다. 의료 인공지능 개발을 위해 아무도 들여다보지 않던 의료정보들을 파헤쳐보니, 비효율적인 부분이 너무 많았기 때문이다.

외국의 사례에서도 보고되지만 중복데이터 입력, 비표준화 데이터로 인한 정기통계 업무증가, 병원 내 부서별 데이터 불일치 등 너무 많다. 이 부분이 해결되지 않으면 아무리 좋은 인공지능 의료기기를 제시해도 사용할 수가 없다.

초기 목표로 병동의 조기대응팀과 중환자실팀, 그리고 응급실팀의 지원을 통해 보다 업무의 효율성을 높이고 의료진들이 환자와의 소통에 집중할 수 있는 환경을 만들어 주는 것이 최종 목표다.

아직은 초기 단계이지만 조만간 그 실용성을 검증하게 될 것으로 보인다. 이를 통해 의사가 환자들의 이야기를 들어주고 공감해주는 사람중심성 (People-centeredness) 가치를 실현시키는 행위에 대한 적절한 대가를 받도록 하는 것이 의료 인공지능(AI) 시대를 준비하는 한 방법이 될 것이다.