박동균 가천대길병원 전산정보실장 겸 헬스IT연구센터장
박동균 가천대길병원 전산정보실장 겸 헬스IT연구센터장

박동균 가천대길병원 전산정보실장 겸 헬스IT연구센터장

#1. 흡연가이자 애주가인 직장인 50대 A씨. 주변 사람들이 내시경 중 용종을 발견해 제거했다는 소식을 접할 때는 자신의 건강상태가 걱정된다. 하지만 선뜻 시간을 내 검진을 받기는 부담스럽다. 그는 최근 모바일로 ‘인공지능 대장 용종 예측 시스템’에 접속, 10분 정도 50여 개 설문에 응답하는 것으로 용종 발병 위험도를 예측할 수 있었다.

#2. 60대 B씨는 ‘인공지능 대장암 진단 시스템’이 포함된 대장내시경으로 선종(대장암으로 발전 가능성)을 발견해 제거했다. 2년 전 검사에서는 발견하지 못했던 용종이다. 너무 작아서 발견되지 않았던 것인지, 새로 생긴 것인지 정확히 알기 어려웠다. 자칫 발견하지 못한 채로 검진을 미뤘다면 어떤 결과가 나타났을지 생각하니 아찔했다.

가천대 길병원이 현장에서 적용하고 있는 의료서비스 ‘닥터앤서’는 인공지능을 이용해 환자의 대장 용종 위험도를 예측하고, 내시경 시 용종을 자동으로 검출해주는 시스템이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진한 ‘한국형 인공지능 기반 정밀의료솔루션 개발 사업 중 대장암 분야에 참여해 이같이 대장암 예측과 진단 시스템을 개발하는데 성공했다. 대장내시경은 대장암(용종)을 발견하고 치료하기 위한 가장 효과적인 방법임에도 번거로운 과정 등 제약사항들로 인해 검진율이 다른 암종에 비해 낮은 편이다. 검사자(의료진)의 숙련도와 피로도 등 환경적 요인에 따라 작은 용종을 놓치는 경우도 16~26%나 된다는 연구 결과가 있다.

가천대 길병원은 ㈜피씨티와 함께 환자들의 생활습관 데이터 7만8000여 건을 활용해 용종의 유무를 비롯한 대장 건강 예측 설문 시스템을 개발했다.
식습관, 가족력 등 54개 문항을 태블릿이나 모바일 등 온라인으로 입력하면 학습된 인공지능이 해당 환자의 대장 용종 발병 위험도를 예측한다. 이 시스템의 선종 예측 정확도는 92%, 고위험 선종 예측 정확도는 91%에 이른다. 대장내시경에 부담을 갖는 환자들이 접근성이 용이한 기기를 활용해 자신의 위험도를 객관적 지표에 의해 확인하고, 위험도가 높은 경우 내시경 등 추가적인 진단으로 이어지는데 도움을 주고 있다.

닥터앤서의 핵심은 인공지능 기반의 내시경 용종 분석 시스템이다. 가천대 길병원 등이 보유한 2만2000건의 대장내시경 영상 데이터를 학습한 인공지능이 작은 용종도 놓치지 않게끔 검사를 하고 있는 의료진에게 실시간으로 경고를 보낸다. 용종의 검출률은 97% 이상이다. 지난해 12월 국내 최초 닥터앤서 대장내시경실 개원 기념 현판식에 참석한 최기영 과기정통부 장관은 “닥터앤서는 AI와 의료가 융합한, 국민이 체감할 수 있는 대표적인 의료서비스 성공 사례”라고 말했다. 가천대 길병원은 대장암 닥터앤서 개발의 경험을 살려 위암의 예측과 진단을 위한 ‘닥터앤서 2.0’을 준비하고 있다.

가천대 길병원은 닥터앤서의 성공 이전에 2016년 국내 최초로 인공지능 암진료 시스템인 IBM사의 ‘왓슨 포 온콜로지’를 도입해 의료계에 큰 파장을 일으켰다. 왓슨 포 온콜로지는 항암 치료를 앞둔 암 환자에게 최적의 치료방법을 제시하며 의료진의 판단을 보조하는 수단으로서 가능성을 제시했다. 닥터앤서 개발 성공 외에도 소화기내과는 얼굴의 디지털 이미지 및 심음, 폐음 등의 신체 음향정보를 측정하고, 이를 인공지능 기술을 통해 분석하여 뇌졸중 질환 및 심질환의 진단이 가능한 통합진단 솔루션을 개발했다. 현재 국내 시범사업을 통한 사업화를 추진 중이다. 신경과 노영 교수팀은 알츠하이머 치매의 원인 물질인 베타 아밀로이드 단백질을 정량화하는 인공지능 소프트웨어를 개발해 한국 식약처는 물론, 미국 FDA의 승인을 올해 1월 획득했다. 치매 관련 AI 소프트웨어로는 국내 최초다. 이 소프트웨어는 ㈜휴런에 기술이전돼 세계 시장 진출을 앞두고 있다.
또 내분비대사내과 최철수 교수를 주축으로 가천대 길병원이 SK C&C와 공동연구 개발한 신약 타깃 발굴을 위한 인공지능 프로그램 ‘아이클루 티디엠디’도 올해 2월 서비스를 출시했다. 신약 개발의 첫 단계인 타깃 유전자, 단백질을 데이터 기반으로 발굴하는 프로그램이다.

가천대길병원은 인공지능 기술이 활용될 수 있는 데이터에도 주목하고 있다. 2019년 개소한 ‘인공지능 빅데이터 융합(G-i&Bigdat Convergence,G-ABC)센터’는 EMR, OCS, PACS 등 의료기관에서 생성되는 다양한 의료 디지털 데이터와 유전체 분석 기술 발전에 따른 유전적 정보, 국민건강보험공단 데이터 등을 연구하는 허브센터다.
가천대 길병원은 환자들의 개인정보 관리를 정보 주체에게 혜택이 돌아갈 수 있도록 하는 마이데이터 실증서비스와 중대형 병원의 파편화된 의료데이터를 표준화하는 마이헬스링크 플랫폼 구축사업, 기관별 수집된 다양한 형태와 속성의 데이터를 통합, 관리, 활용 체계 구축을 위한 의료데이터 중심병원 지원사업 등 인공지능 기술 개발을 위한 데이터 체계 구축을 위한 다양한 사업을 통하여 의료기관 간의 공동연구 활성화 및 산·학·연·병 협력체계 구축에 적극 동참하고 있다.

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