전소희 카이안과 원장 AI알고리즘 분석법 발표

英왕립의사협회 저널에 소개
구글 헬스케어팀과 논문 협업
AI 알고리즘 활용 비대면 진료
정확도 높이는 분석 방법 설명

전소희 서울 카이안과 원장(사진)이 구글 헬스케어팀, 영국 무어필드 안과병원, 싱가포르 국립 안센터와 함께 영국 왕립의사협회에서 발행하는 저널에 알고리즘 분석 방법에 대한 논문을 발표했다.

최근 의학계에서 인공지능(AI)을 이용한 알고리즘에 대한 연구와 개발이 활발하게 진행되고 있다. 의사의 판단에만 의존했던 진단과 치료에 많은 양의 데이터를 적용해서 이를 알고리즘화하고 실수를 줄이는 데 초점을 맞춘다.

초기에는 특정 기관에서만 AI 연구를 했다면 요즘은 다양한 의료기관에서 알고리즘 개발에 몰두하고 있다. 하지만 아직까지는 대부분의 의사에게 생소하고 그 결과를 읽어내기도 어려운 것이 현실이다. 안과는 AI가 처음 적용된 의학 분야다. 검사 종류가 많고 생화학적인 검사 결과와 달리 사진이나 그래픽으로 보는 결과지가 많아 AI의 효용성이 좋은 분야 중 하나다.

최근에 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 비대면 진료에 대한 논의가 다시 이뤄지고 있다. AI 알고리즘 개발이 전제되면 병원에서 하는 검사에 AI 알고리즘을 탑재해 의사의 도움 없이도 집에서 기본적인 검사와 판독이 이뤄질 수 있다.

하지만 의학은 사람의 건강과 직결되는 분야다. 만일 숨은 에러가 있는 알고리즘을 적용해서 치료한다면 생명이 크게 위태로워질 수도 있다. 이 때문에 안정성이 100% 보장되기 전에는 사람에게 그대로 적용해서는 안 되는 분야이기도 하다.

AI 연구를 이해할 때 가장 중요한 점은 ‘해당 알고리즘이 얼마나 정확한가’다. AI 알고리즘 개발이 의사의 판단을 구현한다는 것인데 대상 자체가 사람의 판단이다 보니 가장 정확한 기준이 무엇인지에 대한 문제가 발생한다.

이러한 문제를 막기 위해 해당 분야의 전문가 여럿이 의견을 내고 공통적인 결과가 나올 때 그것을 ‘골든 스탠더드 래퍼런스(Gold Standard Reference)’라고 말한다. 알고리즘이 해답에 얼마나 근접하게 진단하고 판단했는지 민감도와 특이도 등을 확인하는 과정이다.

최근 연구들은 차폐법을 이용해 데이터의 어떤 부분 때문에 그러한 알고리즘이 만들어졌는지에 대한 근거를 내고 있다. 마치 의사가 환자를 보고 치료의 판단을 내릴 때 지금까지의 임상경험에 근거해서 비슷한 환자에 대한 문헌이 어떤지, 실제 환자가 치료에 어떻게 반응했는지를 바탕으로 판단하는 것과 같다.

전 원장은 “만약 미래에 AI 알고리즘을 이용해서 환자를 봐야 하는데 어떻게 만들어졌는지 확실히 이해하지 못한다면 그 알고리즘은 사용하기 어려울 것”이라며 “이번 논문을 통해 AI를 이용한 논문을 분석하는 법을 안과의사에게 설명하고자 했다”고 말했다. 또 “의학계의 AI 분야는 알고리즘이 실용화되기까지 데이터 과학자와 의사들의 지속적인 협력을 통해 정확성과 안정성을 높여야 하는 분야로 지속적인 연구와 협력이 필요하다”고 덧붙였다.

홍은심 기자 hongeunsim@donga.com