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“고령화 시대,생성형AI는 보건 서비스 접근을 대중화 시킨다”
“의료진 전문성과 효율성 확보에 도움” 롤랜드 일링 AWS 최고의료책임자(CMO) 겸 국제 공공부문 헬스 디렉터가 28일(현지 시각) 미국 워싱턴DC 월터 E.워싱턴 컨벤션 센터에서 개최된‘AWS 서밋 2024(AWS Summit 2024)’에서 인터뷰를 하고 있다./워싱턴DC=전효진 기자 
“생성형 AI는 어느 환자를 먼저 진료할 지 우선 순위도 잡아준다.그럼 그때 인간 의사가 달려가 생명을 구하면 된다.진정한 생성형AI의 힘은 방대한 양의 의료 데이터를 빠른 시간에 분석하고 그 속에서 인사이트를 찾아낼 때 알게 될 것이다.”
롤랜드 일링 AWS 최고의료책임자(CMO) 겸 국제 공공부문 헬스 디렉터는 27일(현지 시각) 미국 워싱턴DC 월터 E.워싱턴 컨벤션 센터에서 개최된‘AWS 서밋 2024(AWS Summit 2024)’에서 “고령화 시대에 생성형AI는 보건 서비스 접근을 대중화 시키는 방법이라고 생각한다”며 이같이 말했다.그는 “빈부에 상관없이 누구라도 질병에 걸렸다면 개인화된 치료 계획을 수립하고 투병 정보를 알아서 요약 정리해 완치의 여정 및 부작용 관리까지 보다 정확하고 효율적으로 지원받을 수 있을 것”이라고 했다.다음은 일문일답.
─ 생성형 AI발전이 헬스케어 분야에 가져올 변화는 무엇인가.
“생성형AI에 대한 관심이 전세계적으로 뜨겁다.AWS는 처음 창립할 때 목표 자체가 컴퓨팅 역량이나 데이터 스토리지 네트워킹을 모두가 접근 가능하도록‘대중화 시키자’는 것이었다.생성형 AI의 존재는 헬스케어 측면에서도 환자가 병을 치료할 수 있는 모든 여정을 함께하도록 돕는다.병명을 진단 받고 병원에 들어오는 순간부터 치료를 받고 정기적인 검진을 받는 것 등 모든 순간마다 생성형 AI가 녹아 들어 돕는다는 의미다.진정한 생성형 AI의 힘은 방대한 양의 데이터를 빠른 시간에 분석하고 그 속에서 인사이트를 찾아낼 때 알 수 있다.여기에는 병원 차트와 같은 언어 뿐 아니라 엑스레이 이미지 등 다양한 유형이 존재한다.”
─ 생성형 AI를 도입한 헬스케어 혁신 성공 사례를 공유해달라.
“지난 2012년 영국에서 시작된‘10만 게놈 프로젝트(100K Genome Project)’는 성공적으로 완료됐다는 평가를 받는다.이 프로그램은 희귀 유전질환 및 암 환자들을 위한 새로운 진단법 및 개선된 치료법을 분석하는 것을 목표로 시작됐다.AWS는 이 프로젝트에 참여한 제노믹스 잉글랜드(Genomics England)와 협력하고 있다.과거에 사람들이 하나하나 논문을 읽어보며 특정 질병과 유전자 결함을 연결 시켰다면,지금은 AWS의 베드록 서비스와 앤트로픽의 클로드를 연결시켜 전세계 데이터를 한꺼번에 분석한 뒤 새 결과를 도출해낸다.가령 이 방법으로 실제 발달 장애를 불러일으키는 20여 개의 새로운 유전자를 처음으로 찾아내기도 했다.이 연구 결과를 바탕으로 새로운 치료법이 개발되기도 했다.
또 필라델피아소아병원(CBTN)의 경우,2019 u17 월드컵 중계미국 뿐 아니라 전세계 병원들과 데이터를 공유한다.희귀한 뇌 암 등을 겪는 소아환자들의 의료데이터를 공유하고 함께 연구하는 것이다.이 전엔 각 기관들은 단지 몇 개의 사례 밖에 없기 때문에 인사이트를 도출해 내기에 어려움이 컸다.그러나 고보안의 방식으로 30여개 병원의 데이터를 모으면서 충분한 인사이트를 도출,치료법을 찾고 있다.”
─ 한국의 경우는 어떤가.
“서울삼성의료원 등을 지원하는데 AWS 서비스를 이용해 연구를 많이 진행하고 있는 것으로 알고 있다.신기술을 통해 가장 복잡한 보건 의료 관련 난제들을 곳곳에서 해결 중이다.우리는 헬스케어 기술 스타트업 역시 지원하고 있다.의료 AI 영상기업인 루닛은 유방암,2019 u17 월드컵 중계폐암과 같은 영상 진단 알고리즘 개발하고 있고 현재 약 96% 정도의 정확성을 가지고 있다.서울대병원 뿐 아니라 세계 몇몇 국가에서도 이 기술을 활용하고 있는 것으로 안다.또 카이헬스라는 스타트업도 있다.불임치료와 관련한 알고리즘 개발했다.전세계 각 국가의 규제 가이드라인에 맞춰서 기술 지원을 하고 있다.”
─ 의료 데이터 공유는 민감한 사안이다.각국 규제가 다른데 어떻게 대처하고 있나.
“우선 우리는 철저하게 현지의 법과 규제를 지킨다.고객들이 그들의 컴플라이언스를 스스로 확보하도록 한다.신기술을 통해서 많은 고객들은 그들 스스로 데이터 통제력을 가질 수 있다.현재 미국,영국,호주,뉴질랜드,싱가포르,인도,일본,브라질 등 많은 국가들이 AWS 서비스를 활용해 환자 식별 가능한 개인정보라도 의료 데이터는 공유한다.외부 유출이 되지 않는다는 확신이 있기 때문이다.데이터 통제권은 데이터 수집하는 주체가 가지고 있다.”
─생성형 AI의 발전은 의료계의 일자리를 대체할까.
“AI는 자동화의 또 다른 방식일 뿐이다.이것은 오히려 의료진의 전문성과 효율성을 높이는데 도움을 줄 것이다.오늘날 의료 전문가들은 인구 고령화로 인해 상당히 과도한 업무에 시달리고 있다.이런 상황에서 생성되는 데이터 규모가 서서히가 아닌,폭발적으로 증가한다면 의사들은 생성형AI의 도움을 받는게 필요하다.능숙한 의사를 더 키우는 것도 맞지만 폭발적으로 증가하기엔 어려움이 있다.그래서 의사들과 의료 전문가들은 신기술이 그들에게 줄 수 있는 힘을 이해해야 한다.루닛의 경우는 영상 의학 전문의들은 더 많은 CT결과를 한 눈에 볼수있고 일처리를 더 빠르게 할 수 있도록 돕는다.여기서 생성형 AI는 어느 환자를 먼저 봐야하는지 우선순위도 잡는다.그럼 그때 인간 의사가 달려가 생명을 구하면 되는 것이다.”
─의료 격차를 줄이는 데도 도움이 될 것으로 기대되는데.
“나는 생성형 AI의 발전이 헬스케어 접근을 대중화 시키는 방법이라고 생각한다.휴론 AI(Hurone AI) 사례를 살펴보면 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 사용해 환자가 그들의 암을 치료하는 여정을 개인 맞춤화된 방식으로 확인 가능하도록 돕는다.여기서 또 다른 생성형 AI의 가장 큰 이점은 각국 다양한 언어로 번역도 가능하다는 것이다.환자의 교육 수준에 맞는 대화도 가능하다.아프리카 르완다에는 암 환자 3000명 당 종양 전문의가 한 명인데,미국은 300명 중 1명이다.이렇게 의료 격차가 나는 세상이다.그럼에도 불구하고 신기술은 이 격차를 뛰어넘을 수 있다.환자들이 필요로 하는 순간에 적절한 치료와 케어가 가능하도록 돕는다.”
─규제와 혁신 사이의 균형은 어떻게 잡아야 할까.
“일단은 적절한 규제가 있어야 환자들에게 해학을 끼치는 것을 보호하고 방지할 수 있다.하지만 동시에 규제는 충분한 유연성이 있어서 혁신을 촉진할 수 있어야 한다.모든 국가들은 국가 별 자체의 접근법을 채택하고 있다.리스크를 회피할 것인가,아니면 도전을 선택할 것이냐는 국가 별로 상황에 따라 접근하면 된다.AWS는 우리가 할 수 있는 혁신 여정을 최대한 지원할 것이다.”
