전남대 병원 - 암 빅데이터 구축으로 맞춤형 정밀의료 서비스 개척

오춘호 선임기자

입력2021.05.19 23:45 수정2021.05.19 23:48

김주한 전남대병원 순환기내과 교수 · 전남대 의대 의학정보센터장

전남대학교병원은 차세대 통합병원정보시스템과 의료 빅데이터 및 인공지능을 활용한 융복합의료서비스 개발에 박차를 가하고 있다. 산업통상자원부가 공모한 2022년도 신규 지역거점기관지원사업 주관기관으로 선정되는 등 성과도 하나 둘 가시화되고 있다. 이번 공모사업에서 전남대병원은 4차 산업혁명시대를 맞아 인공지능(AI) 융복합 최첨단의료산업을 선도할 역량을 갖추고 있다는 평가를 받았다.
전남대학교병원은 축적된 병원데이터를 가공해 임상연구에 이용할 수 있는 CDW (Clinical Data Warehouse) 기반을 조성했다. 대형병원 간 통합 데이터망을 구축한 공동데이터모델(Common Data Model)을 통한 연구기반도 다졌다. 2020년 5월부터 광주광역시, 동구청 등과 함께 호남권 최초로 빅데이터 플랫폼을 조성해 ‘인공지능 중심도시 광주’ 만들기를 위한 핵심 분야인 ‘AI 헬스케어 사업’을 시작했다. 이는 ‘AI 중심 산업융합 집적단지 조성사업’의 일환이다. 병원, 개인 의료데이터 활용 제품과 사업화를 이루는 ‘AI 헬스케어 스타트업 육성 플랫폼 구축사업’을 포함한다. 또한 개방형 헬스케어 빅데이터 플랫폼을 제공해 병원과 기업이 상생 발전할 수 있는 중추적 역할을 수행하고 있다. 지역 의료용 생체소재 부품산업과 광의료기기 기업의 AI 기반 헬스케어 의료기기 영역 확장이 가능하고, 관련 전문기업 및 스타트업, 전문지식 기업 등 지역 내 집적화를 통해 관련 산업의 활성화를 기대할 수 있다.

전남대병원이 추진하고 있는 만성질환 진단, 치료기술 개발및 실용화 플랫폼 구축사업

특히 총사업비 359억원이 투입되는 이번 사업은 만성질환 진단 및 치료기술과 실용화 플랫폼을 구축한다는 점에서 의미가 크다. 만성질환 진단과 치료를 위한 인공지능 빅데이터 기반 개방형 실용화 플랫폼 구축 사업은 2020년도부터 진행돼왔다.
지역 주력산업인 헬스케어 분야에서 병원‧개인 의료데이터 수집과 가공 및 플랫폼 구축 등을 추진하는 첫 모델인 만큼 광주형 ‘AI 중심 산업융합 집적단지 조성사업’의 마중물 역할을 할 것으로 전망된다.
전남대학교병원은 2019년도부터 한국정보화진흥원과 함께 암 빅데이터 센터 구축을 추진 중이다. 국립암센터와 연계해 표준화된 암종별 빅데이터 구축 (5개 암종, 총 6만 4000명의 임상데이터 구축)해 고품질 암 빅데이터에 기반한 환자 개인 맞춤형 정밀의료 서비스 제공 및 암 빅데이터 기반 신 의료 서비스를 발굴하고 있다. 또한, 혁신형의사과학자공동연구사업으로, 약 52억원이 투입되는 암 정밀의학을 위한 디지털 트윈 플랫폼 개발을 2019년도부터 진행해오고 있다. 최적의 암치료와 신속대응 치료가 가능한 실시간 데이터 갱신, 시뮬레이션 및 결과물 디스플레이가 가능한 디지털 트윈 플랫폼을 개발할 예정이다.

인공지능 연구 인프라 구축과 기술 개발을 목표로 의료영상 인공지능 분석기술 특성화 사업과, 인공지능 및 빅데이터를 이용한 뇌 자기공명 영상 기반 알츠하이머성 치매 특이 뇌 손상 규명 뇌지도 구축 사업도 진행하고 있다. 순환기내과에선 닥터 앤서 (doctor answer) 2.0 사업의 일환으로 인공지능을 이용한 고혈압 분야 연구를 진행하고 있다. 고혈압은 국내 성인 사망 원인 중 가장 많은 빈도를 차지하는 뇌혈관 질환 및 심장 질환과 매우 밀접한 관계를 맺고 있다. 고혈압 예방과 관리는 국민 보건 증진을 위한 매우 중요한 문제로 인식되고 있다. 고혈압은 중요도가 높은 질환이기 때문에 1차 및 2차 의료기관에서 고혈압 환자의 일상 혈압을 분석해 혈압 예측, 치료 적정성, 고혈압 관리 기능을 제공하는 역할을 맡고, 3차 의료기관에서는 고혈압 환자의 인공지능 기반 혈압 분석을 통해 심근경색증, 뇌졸중 등의 합병증 예측 프로그램을 개발하고 있다. 일선 의료 현장에서 중추적인 역할을 담당하고 있는 1·2차 의료기관과 3차 의료기관이 모두 연계해 고혈압 환자 치료 및 삶의 질을 개선할 수 있다는 점에서 매우 중요한 사업이다.

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AI를 잘못 활용하는 4가지 유형

AI의 핵심은 추론입니다. 엄청난 세부 사항을 분석하는 데 도움이 될 수 있지만 큰 그림은 사람만이 이해할 수가 있습니다. 인간은 AI보다 실수를 많이 하지만 이를 인식할 힘도 더 큽니다. 인공지능을 구축하는 방법이 잘못되는 건 결국 사람의 문제입니다. 미국 IT 전문 매체 벤처비트가 AI를 활용하는 최악의 방법 네 가지를 선정했습니다. 이들을 소개합니다. ①잘못된 데이터를 기반으로 의사 결정하기AI는 방대한 데이터 세트에서 일정한 패턴을 찾는데 탁월합니다. 하지만 잘못된 데이터가 있으면 큰 문제가 발생합니다. MIT 연구원들이 컴퓨터 알고리즘 훈련에 사용하는 이미지 데이터 세트 10개를 분석한 결과 모든 세트에서 평균 3.4%의 오류를 발견했다고 합니다. 또한 퀵드로(QuickDraw),사이파(CIFAR) 등 오픈 소스 데이터 세트에서도 데이터의 오류가 발견됐습니다. 긍정적인 사안을 부정적으로 판단하는 데이터 등의 오류가 있었습니다. ②AI 학습의 실패AI 엔진은 정확한 데이터가 제공된다면 옳은 답을 구해낼 수 있습니다. 하지만 테스트를 거치기 이전까지 어떤 작업이 수행될지는 알 수 없습니다. 특히 금융에서 좋은 엔진을 구축하려면 동질적인 대규모 데이터 세트가 필요하고 측정하려는 데이터의 값이 정확해야 합니다. AI 엔진이 잘 설계되지 않으면 특정 데이터 세트에 치우칠 수가 있습니다. AI가 새로운 정보를 처리하고 학습하는 시간이 절대적입니다. ③의사 결정에 대한 인간 책임 회피 AI가 무슨 일을 하도록 프로그래밍하더라도 인간의 목표를 공유하거나 그 결과를 책임지지도 않습니다. AI 소프트웨어가 판단에 도움을 줄 수는 있지만, 실제 결정을 내리진 못하며 인간만이 의사결정을 내릴 수가 있습니다. 법률에서도 결정에 대한 책임은 인간에 있다는 데 동의합니다. 금융 AI가 대출을 거부했을 때 거부가 발생한 사유를 사람이 적절히 설명할 수 없으면 곤란해지는 일이 한 두 가지가 아닙니다. 결국 모든 책임은 결과적으로 인간이 지게 해야 합니다. ④ 데이터의 과대평가데이터가 확보되면 모든 문제가 해결된다고 믿는 사람들이 많습니다. 하지만 데이터는 제대로 갖춰져야 하며 편향되지 않아야 합니다. 데이터 세트마다 각기 서로 다른 문제를 설명하고 있다면 실제 공통분모를 찾기가 어렵습니다. 부동산을 예로 들면 지역별로 데이터를 수집한다고 하더라도 부동산 시장은 지역마다 특성이 모두 다르기 때문에 이들을 모두 아우르는 알고리즘을 찾기는 하늘의 별 따기입니다. 데이터 세트가 너무 작아도 의미 있는 분류 알고리즘을 구축할 수 없습니다. AI 엔진을 구축하기 이전에 데이터가 잘 갖춰져 있는지 확인해야 합니다. 오춘호 연구위원
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AI가 만드는 우주 빅데이터, 그 놀라운 부가가치

세계적으로 위성개발 국가가 늘고 있다. 여기에 성능이 뛰어나지만 개발비용이 저렴한 초소형 위성이 대량으로 발사되고 있다. 이렇게 발사된 수 많은 위성에서 매일 엄청난 데이터가 생산되고 있다. 4차 산업혁명 시대에 방대한 양의 위성데이터는 산업적으로도 활용 가치가 높은 중요한 빅데이터로 평가받고 있다. 따라서 위성데이터를 보다 빠르고 정확하게 활용하는 것이 매우 중요해졌다. 이전에는 위성에서 확보된 영상을 사람이 분석했다. 하지만 지금은 사람이 처리할 수 없을 정도로 많은 양의 위성 데이터가 쌓이다보니 인공지능(AI)을 활용한 위성영상 처리 기술이 각광받고 있다. 인공지능 기술이 빠른 속도로 발전하면서 항공우주 분야에서도 인공지능을 활용하는 새로운 시도가 늘어나고 있다. 대량 확보되는 위성 데이터를 사람이 처리하기에는 감당하기 어렵고 경쟁력이 없기 때문이다. 이미 인공지능 기술로 분석한 위성영상 데이터 서비스는 빠르게 성장하고 있다. 대표적으로 미국의 오비탈 인사이트 사는 위성이 매일 촬영해 보내오는 방대한 양의 위성영상을 클라우드 컴퓨팅 기술을 통해 내려받은 뒤 인공지능 기반 알고리즘을 통해 고객이 원하는 정보로 가공한다. 매일 업데이트되는 수 많은 위성 영상을 분석하려면 산술적으로 800만 명의 인력이 필요하다. 하지만 오비탈 인사이트 등이 개발한 AI 알고리즘을 활용하면 단 몇 명만으로도 정보 처리가 가능하다. 또 특정 하루의 경제 현상 관련 통계가 나오려면 약 1개월 정도 걸리지만, AI 알고리즘을 활용하면 단 몇 시간 만에 필요한 답을 찾을 수 있다. 인공지능으로 분석한 위성영상 데이터는 투자를 위한 경제지표로도 사용되고 있다. 전 세계 항만, 광산, 정유 시설, 대형마트 등의 위성사진을 수집해 이를 경제지표로 해석하는 서비스가 주목을 받고 있다. 실제로 인공지능 기반 알고리즘 기술을 활용해 중국 원유 저장 탱크를 찍은 위성영상을 통해 세계 최대 에너지 소비국인 중국의 원유 현황을 파악한 사례로 있다. 원유 저장 탱크를 촬영한 위성영상에서 탱크 지붕에 생긴 그림자를 딥러닝 알고리즘으로 분석해 원유가 얼마나 저장되어 있는지 파악할 수 있고 이것을 실시간으로 지속해서 분석하면 현재 저장량과 일일 변동량, 향후 수요량 등의 정보를 얻을 수 있다. 원유 회사는 이 데이터를 활용해 수요량을 예측하고 이에 따른 적정한 원유 공급가를 결정하는데 활용하고 있다. 이 방법을 통해 지난해 중국 원유 저장량이 중국 당국의 공식 발표보다 많다는 사실을 밝혀내 미 월가를 비롯한 전 세계 금융업계로부터 주목을 받았었다. 스위스의 한 기업은 포도나무가 빼곡하게 심어진 땅에서 어디가 비어 있는지를 분석할 수 있고 개별 작물의 성장 상태를 단 몇 분 만에 파악해 대규모 포도밭을 관리해야 하는 농부들에게 의미 있는 정보를 제공한다. 중국 정부도 건물 위 무허가 건물을 찾아내는 데에 위성과 인공지능 기술을 활용하고 있다. 사람이 업무를 수행했을 때는 위성이나 항공촬영 영상으로 건축물 하나하나를 비교했기 때문에 작업 시간이 수개월이나 걸렸다. 하지만 인공지능 기술을 적용하기 시작하면서 몇 개월이 걸리는 위성사진 분석 작업을 단 1분 안에 해결할 수 있게 됐다.이처럼 위성에서 확보된 수 많은 데이터가 엄청나게 빠른 속도로 분석, 처리할 수 있는 인공지능 기술과 결합해 큰 위력을 발휘하고 있다. 한국항공우주연구원도 위성영상 빅데이터를 인공지능을 통해 분석하는 알고리즘을 개발하고 있다. 현재 해외 위성영상, 항공사진 등을 바탕으로 선박이나 비행기, 차량, 건물 등 지구상의 특정 물체를 인식할 수 있는 인공지능 알고리즘을 구현하고 있다. 아리랑위성으로 1년간 확보하는 위성영상은 약 70만 장으로 향후 차세대중형위성과 초소형 위성에서 얻는 영상까지 합하면 막대한 양이다. 이렇게 확보된 고해상도 위성영상을 인공지능을 통해 분석하면 단시간 내에 광범위한 지역 정보를 얻을 수 있게 된다. 위성영상 뿐만 아니라 드론을 인공지능과 접목해 국민의 안전을 높일 수 있는 군집 드론에 관한 연구도 하고 있다. 다수의 드론이 촬영한 고화질 영상 정보를 실시간으로 수신해 인공지능을 통해 영상을 합쳐 넓은 지역에 대한 실시간 탐색이 가능하다. 이렇게 확보한 데이터는 국내외 각종 재난재해를 실시간으로 모니터링하고 경제지표를 생성하는 등 국민 생활과 안전에 기여할 수 있다.4차 산업혁명 시대 인공위성이 확보한 빅데이터와 인공지능 기술의 융합은 공간과 시간을 초월해 새로운 고부가가치 데이터를 만들어 내고 있다. IT 강국인 우리가 인공지능 기술과 항공우주기술과의 융합을 통해 4차 산업혁명 시대를 선도하는 국가로 도약하기를 기대해 본다.
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세계 최초 유럽연합 인공지능법과 우리 기업의 대응 방향

유럽 연합이 세계 최초의 인공지능 법안(이하 인공지능법안)을 2021년 4월 21일 유럽의회에 제출했다. 유럽 연합은 인공지능이 뛰어난 기술이지만, 자칫 인종차별, 프라이버시 침해와 같은 문제를 야기할 수 있다고 보고 규제를 시작한 것이다. 법안 내용은 무엇이고, 우리 기업은 어떻게 대응해야 할 것인가. 위험에 따라 차등 규제인공지능법안을 살펴보면 모든 인공지능을 규제하는 것이 아니라 위험한 인공지능만 규제한다. 위험도에 따라, 사용이 금지되는 매우 위험한(unacceptable risk) 인공지능, 금지되지는 않지만 엄격한 절차를 요구한 고위험 인공지능, 관련 사항만 고지하면 되는 제한된 위험의 인공지능으로 분류하여 규제하고 다른 인공지능은 규제하지 않는다.먼저 매우 위험한 인공지능은 인권침해 우려가 매우 커서 사용이 금지되며 사용시 전 세계 매출의 6%를 과징금으로 부과한다. 법안은 4가지를 열거하고 있다. 첫째, 공공장소에서 모든 국민의 행동을 감시하는 안면인식 CCTV다. 현재 많은 나라들이 안면인식 알고리즘을 결합한 CCTV를 공공장소에 설치해 범죄 예방과 용의자 추적 등에 이용하고 있다. 안면인식 CCTV가 언제나 금지되는 것이 아니라 모든 일반인의 얼굴까지 데이터 베이스로 만들어 실시간으로 전 국민을 감시하는 것만 금지된다. 유럽연합은 이러한 기술을 프라이버시와 인권에 미치는 영향을 고려하여 금지한 것이다.둘째, 정부가 모든 행동을 감시하여 점수화한 소셜 스코어링을 금지하고 있다. 이러한 기술은 프라이버시를 침해하고 정부에 비판적인 시민을 통제하는데 이용될 수 있다는 이유로 금지한 것이다. 예를 들어 중국의 소셜 스코어링은 신용 정보뿐만 아니라 범죄 내역, 교통범칙금, 심지어 헌혈 내역 등 시민의 모든 행동을 종합하여 점수화한 것이다. 이 점수가 낮으면 대출 축소 등 서비스 이용이 제한된다. 실제로 소셜 스코어링이 낮은 기자가 기차나 비행기 같은 공공 서비스를 이용하지 못한 사례도 보도됐다. 이외에 인공지능을 통한 아동 감시처럼 아동과 장애인 등 취약한 집단을 대상으로 하는 인공지능, 시민의 잠재의식을 조작해 위험을 야기하는 인공지능도 금지된다.고위험 인공지능은 안전과 인권에 큰 영향을 주는 시스템에 인공지능이 사용되는 경우다. 사용은 허용되지만 출시 전에 제반 법규 준수 여부 검토(적합성 평가), 편향성 없는 정확한 데이터 사용 의무 준수 여부를 검토받아야 하는 등 엄격한 규제를 받는다. 유럽연합은 고위험 인공지능으로 6가지를 열거했다. 첫째, 안면인식 같은 생체인식이다. 전 국민 얼굴 데이터와 결합해 국민을 감시하는 안면인식은 아예 금지되지만, 수배자만 탐지하는 CCTV는 고위험 인공지능으로 분류되어 엄격한 규제 아래 허용된다. 둘째, 운송이나 전력 등 오작동시 큰 위험이 발생할 수 있는 중요 인프라에 인공지능이 적용되는 경우다. 셋째, 인공지능을 통한 대입 채점처럼 인공지능이 시민의 인생에 큰 영향을 주는 경우다. 넷째, 채용, 승진, 성과 측정 등과 같은 인사관리에 인공지능이 관여하는 경우다. 이미 국내에서도 많은 기업들이 화상면접에 인공지능을 이용하고 있는데, 유럽연합의 인공지능법안은 이를 엄격히 규제하고 있다. 우리나라 시민단체들도 작년에 인공지능을 채용에 활용한 13개 공공기관에 편향성 여부와 평가 기준 정보공개를 요구했다.다섯째, 대출, 보조금 결정처럼 필수적인 민간 서비스와 공공 서비스 결정에 인공지능이 이용되는 경우다. 미국은 신용기회균등법 등으로 대출에서 인종차별을 금지하고 있다. 유럽연합도 인공지능 기반 대출로 소수자들이 차별받는 것을 막기 위해 고위험 인공지능으로 규제한 것이다. 마지막으로 수사, 판사업무 보조와 이민업무에 인공지능이 활용될 경우 자칫 무고한 시민이 처벌되거나 추방될 수 있기 때문에 고위험 인공지능으로 규제했다. 구체적으로 범죄자 데이터를 인공지능으로 분석해 피의자를 추려내거나, 영주권 신청의 적격성 평가, 거짓말 탐지기 등에 인공지능이 사용될 경우 엄격한 절차를 거쳐야 한다.제한된 위험의 인공지능은 특별한 규제 없이 인공지능이 상대하고 있다는 점만 알리면 된다. 실제 인물이 행동하는 것처럼 인공지능이 생성한 영상(deep fake)과 챗봇처럼 인공지능이 사람처럼 작동하는 경우 제한된 위험의 인공지능에 해당된다. 매우 위험한 인공지능, 고위험 인공지능, 제한된 위험의 인공지능이 아닌 경우 아무런 규제는 없다. 혁신보다 소비자 보호가 우선소비자 보호를 위해 유럽연합은 인공지능법안을 제출했다. 하지만 유럽 산업계는 인공지능법안이 혁신을 저해한다며 반대하고 있다. 유럽 산업연맹(Orgalim)은 고위험 인공지능에 대한 적합성 평가는 안전성을 높이지도 못하면서 기업의 부담만 늘릴 것이라고 주장하고 있다. 적합성 평가 비용도 문제지만, 치열한 경쟁 속에서 출시가 늦어지면 경쟁에서 이기기 어렵다는 이유를 들고 있다.이러한 반대에도 불구하고 유럽연합은 향후 인공지능 위반 기업에 대한 손해배상 강화 등 인공지능 규제를 지속적으로 강화하겠다는 입장을 밝히고 있다. 사실 유럽이 엄격한 인공지능법안을 만든 이유는 기존 차별금지법과 소비자 보호법이 있기는 하지만, 미국과 달리 사후 배상제도가 강력하지 않기 때문이다. 미국의 경우 차별금지법제와 소비자보호법 위반시 집단소송과 징벌적 배상의무를 부과하고 있기 때문에, 아직까지는 연방정부 차원에서 인공지능법안 도입을 고려하지 않고 있다. 따라서 유럽연합뿐만 아니라 기존 차별금지나 소비자보호법제를 통해 인공지능으로 인한 소비자 보호가 어려운 나라들은 유럽연합처럼 인공지능 규제법을 도입할 가능성이 있는 것이다. 우리 기업도 적극적인 대책 마련 필요국내외에서 인공지능 부작용 통제를 위한 법제도 도입이 잇따르고 있는 만큼 우리 기업들도 대비를 서둘러야 할 것이다. 유럽 인공지능법이 통과되면 유럽에 수출하는 우리 기업도 이 법을 준수해야 한다. 또한 인공지능법이 없는 나라라 하더라도 많은 나라들이 인공지능의 부작용에 관심을 가지면서 자율 규제의 일환으로 인공지능 윤리를 제정하고 있는데, 이런 나라에서 인권침해적인 인공지능을 사용한다면 우리 기업의 명성이 훼손될 것이다.이미 선진국 기업들은 인공지능의 인권침해 문제에 적극적으로 나서고 있다. 구글은 인공지능 윤리 전문가가 무려 200여 명이나 있는데, 향후 발생하는 다양한 인공지능 윤리 문제를 대처하기 위해 400명으로 증원하기로 결정했다. 아마존과 IBM, 마이크로소프트는 경찰이 안면인식기술이 결합된 CCTV를 이용할 경우 흑인을 집중적으로 감시할 수 있다는 이유로 안면인식 기술 제공을 중단했다.우리 기업들도 인공지능 윤리 문제가 심각하게 논의되고 있는 점을 감안해 선진국 기업처럼 적극적으로 대처할 필요가 있다. 글로벌 기업으로 성장한 현재의 위상과 달리 인권침해에 무관심하다면 글로벌 시장에서 생존할 수 없을 것이다. 인공지능의 인권침해를 최소화하기 위해 내부 비판이 허용되는 기업 문화와 시스템을 만들고, 인공지능 윤리 관련 인력을 확보해 소비자 인권 보호에 충실한 기술을 개발해야 할 것이다.