메디칼타임즈=이인복 기자거대언어모델인 챗 지피티(Chat-GPT)가 응급실에 내원한 환자의 중증도를 매우 높은 정확도로 분류해 내면서 새로운 가능성을 입증했다.의료진과 차이가 없을 정도로 응급 환자와 비응급 환자를 구분해 냈다는 점에서 향후 의사의 업무를 상당 부분 대체할 수 있는 가능성을 보여줬기 때문이다.챗 지피티가 전문의 수준으로 응급실 내원 환자의 응급-비응급을 분류할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 9일 자마 네트워크 오픈(JAMA Network open)에는 챗 지피티를 활용한 응급 환자 분류 시스템에 대한 대규모 연구 결과가 게재됐다(10.1001/jamanetworkopen.2024.8895).현재 챗 지피티는 미국 의사 면허 시험을 합격한 것은 의사보다 빠른 속도로 퇴원요약을 정확히 해내는 등의 성능을 보이면서 임상 적용 가능성을 높이고 있다.하지만 질환별로 서로 다른 성능차를 보이면서 시기상조라는 의견과 현재로도 충분하다는 주장이 갈리고 있는 상황.이로 인해 전 세계 의료계는 과연 챗 지피티를 어느 분야에 어떻게 적용할 수 있는지를 두고 다양한 연구를 진행하고 있다.캘리포니아 의과대학 크리스토퍼 윌리암스(Christopher Williams) 교수가 이끄는 연구진이 응급실 환자 분류에 챗 지피티를 활용하는 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.국가와 지역에 관계없이 응급실은 늘 환자 과밀 구간인 만큼 만약 챗 지피티가 여기서 의사의 업무를 덜어줄 수 있다면 과밀화를 해결하는데 도움이 될 수 있다는 판단에서다.이에 따라 연구진은 2012년 1월부터 2023년 1월까지 캘리포니아 대학병원 응급실에 내원한 환자 25만 1401명의 환자의 데이터를 기반으로 챗 지피티를 통한 응급-비응급 분류 정확도를 검증했다.응급 중증도 지수(ESI)를 기반으로 챗 지피티에게 즉시 조치가 필요한 환자와 응급 환자, 혹은 비응급환자를 구분하도록 지시한 뒤 실제 전문의들의 판단과 비교한 것이다.그 결과 챗 지피티는 무려 89%의 환자를 정확하게 즉시, 응급, 비응급으로 나누는데 성공했다.전문의 등 의료진이 데이터를 통해 이를 분류한 결과의 정확도가 86%였다는 점에서 오히려 의료진보다 더 정확하게 중증도를 구분했다는 의미다.연구진은 이러한 결과가 향후 응급실 환자 선별 시스템에 큰 기반이 될 것으로 기대하고 있다. 이미 현존하는 시스템에 거대언어모델을 적용한 것만으로 의료진보다 나은 결과를 냈기 때문이다.윌리암스 교수는 "이번 연구는 현재 응급실의 워크플로우에 곧바로 챗 지피티를 적용해도 응급 환자 분류에 많은 도움을 받을 수 있다는 것을 보여준다"며 "일부 인종 및 성별 등에 대한 부분을 보완한다면 향후 임상 환경에 적절히 적용할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 

메디칼타임즈=이인복 기자거대언어모델인 챗 지피티(Chat-GPT)가 전문의 수준까지 발전했다는 보고가 이어지고 있지만 실제 임상 적용은 위험할 수 있다는 연구 결과가 나와 주목된다.검증된 진단 도구와 유사한 수준으로 진단을 내릴 수는 있지만 같은 데이터에 같은 값을 내는 동일성 부분에서 낙제점을 받았기 때문이다.챗 지피티가 일정 부분 정확도를 보장하지만 동일성 부분에서 한계가 있다는 지적이 나왔다.현지시각으로 2일 국제 학술지 플로스 원(PLoS ONE)에는 챗 지피티를 활용한 임상 진단의 정확도 및 신뢰도에 대한 대규모 연구 결과가 게재됐다(10.1371/journal.pone.0301854).현재 챗 지피티는 고도화가 지속적으로 진행되면서 점차적으로 버전이 업그레이드 되고 있는 상황이다.이미 미국 의사 시험을 우수한 성적으로 통과한데 이어 특정 질환의 경우 전문의를 앞지르는 정확도를 보여주며 실제 임상 적용의 가능성을 높여가고 있는 상태.이로 인해 의학계에서는 다양한 방법으로 이를 검증해가며 임상 현장에 이를 도입하기 위한 노력을 지속하고 있다.워싱턴의과대학 로렌스 루이스(Lawrence Lewis) 교수가 이끄는 다기관 연구진이 이에 대한 검증 연구에 들어간 배경도 여기에 있다.비 외상성 흉통으로 응급실을 찾는 환자가 지속적으로 늘고 있지만 이에 대응할 수 있는 의료진은 적다는 점에서 주요 진단 도구를 학습시키고 이를 기반으로 챗 지피티를 예측 모델로 만든다면 임상에 도움이 될 수 있다는 판단에서다.이에 따라 연구진은 무작위로 시뮬레이션된 1만개의 환자 데이터를 기반으로 3개의 데이터 세트를 구성했다.하나는 비 외상성 흉통이 있는 환자에게 30일~6주간 주요 심혈관계 질환 위험(MACE)을 측정하는 도구인 TIMI로 검증했고 또 하나는 3개월에 걸쳐 MACE를 예측하는 응급실 심혈관 질환 예측 도구인 HEART 척도가 포함됐다.또한 나머지 하나는 44개의 무작위 건강 변수를 대입해 이 세가지 데이터 세트를 챗 지피티를 통해 진단을 내리도록 주문했다.그 결과 일단 챗 지피티는 매우 높은 정확도로 이러한 표준 평가 척도와 유사한 답변을 내놓는데 성공했다.TIMI 데이터의 경우 89%, HEART 점수는 92%로 높은 상관관계를 보였기 때문이다. 전문의가 TIMI를 통해 예측한 위험도와 챗 지피티가 예측한 위험도가 매우 유사했다는 의미다.하지만 문제는 동일성이었다. 즉 한명의 환자 데이터를 줬을때 지속적으로 같은 결과값을 내는가에 대한 부분이다.실제로 TIMI와 HEART 점수를 기반으로 한 전문의들의 판단은 동일성이 유지됐지만 챗 지피티의 경우 44%가 다른 결과값을 내놨다.동일한 환자 데이터를 가지고 처음에는 급성 심근경색이 위험하다는 진단을 내렸다가 다음에는 아무 이상이 없다는 결과를 내놓은 셈이다.연구진은 바로 이 부분에서 챗 지피티의 임상 적용은 아직 시기상조라고 결론내렸다. 불확실성에 대한 부분이 해결되지 않으면 더 위험한 상황이 벌어질 수 있다는 것이다.로렌스 루이스 교수는 "TIMI나 HEART와 같은 척도들과 매우 유사한 수준의 상관관계를 갖는다는 것은 분명히 희망적인 부분"이라며 "하지만 동일성 부분에서 챗 지피티는 사실상 낙제점을 받았다"고 지적했다.그는 이어 "똑같은 환자의 동일한 데이터를 두고 챗 지피티는 위험하다고 했다가 위험하지 않다고 판단하는 등 무작위성을 보였다"며 "임상 현장에서 단일하고 일관된 진단은 매우 중요한 부분인 만큼 이러한 무작위성은 인정될 수 없는 지표"라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자거대언어모델인 챗 지피티(Chat-GPT)는 영어가 아닌 한국어로도 환자에게 제공하는 퇴원 요약서를 제대로 작성할 수 있을까.결과적으로 '그렇다'는 결론이 나왔다. 많은 데이터를 학습시키지 않고도 실제 임상 현장에서 쓸 수 있을 정도의 문서를 만들어냈기 때문이다.챗 지피티가 한국어로된 퇴원 요약서도 능숙하게 작성할수 있다는 연구가 나왔다오는 29일 대한의학회 국제학술지 Journal of korean medical science에는 챗 지피티를 활용한 퇴원 요약서 프로그램에 대한 검증 연구 결과가 게재될 예정이다.현재 챗 지피티를 임상 현장에 활용하기 위한 연구는 전 세계적으로 이뤄지고 있는 상태다.특히 세계적으로 의사의 번아웃이 심각한 문제로 떠오르면서 업무량을 줄이기 위한 대안으로 급부상하고 있는 상황.미국과 유럽 등에서 의사의 가장 큰 로딩 중 하나인 의무기록과 퇴원 요약서 작성에 챗 지피티를 활용을 적극적으로 도입하고 있는 이유다.실제로 지난달 국제학술지 액타 올쏘피디카(Acta Orthopaedica)에는 챗 지피티를 통한 퇴원요약서 작성의 유효성에 대한 연구 결과가 게재된 바 있다(10.2340/17453674.2024.40182).전문의와 전공의 10명이 작성한 퇴원 요약서와 챗 지피티가 작성한 요약서를 무작위로 섞은 뒤 15명의 전문의가 정확도를 평가한 것.결과는 놀라웠다. 15명의 전문가 평가에서 전문의가 작성한 퇴원 요약서와 챗 지피티가 작성한 요약서는 점수에 차이가 없었다. 전문가가 봐도 어느 것이 챗 지피티가 작성한 것인지 몰라볼 정도라는 의미다.그러나 퇴원 요약서 작성에 걸리는 시간은 큰 차이를 보였다. 챗 지피티가 전문의들의 평균 작성 시간에 비해 10배나 빨리 문서를 작성했기 때문이다.그렇다면 영어에 비해 아직까지 완성도가 크게 떨어진다는 평가를 받는 한국어 챗 지피티 버전은 어떨까.연세대 의과대학 유승찬 교수가 이끄는 연구진은 이를 검증하기 위해 심근경색 환자 50명과 일반 외과 환자 50명의 퇴원 요약서 100개를 사용해 챗 지피티가 한국어 퇴원 요약서 작성이 가능한지를 검증했다.또한 각 문서에 대해 세가지 프롬프트(Zero-shot, One-shot, Few-shot)을 사용해 각 요약서를 비교 분석했다. 평가 척도는 5점 만점의 리커트(Likert) 척도였다.러닝머신의 학습법을 뜻하는 샷(shot)은 학습 데이터의 양을 뜻한다. 제로샷은 아예 라벨링이 없는 데이터로 학습한 것을 의미하며 원샷은 1개 데이터로 학습시킨 것을, 퓨샷은 2~5개 데이터로 학습한 것을 의미한다.평가 결과 제로샷 프로프트의 경우 평균 점수가 3.73±0.44를 기록했다. 또한 원샷의 경우 4.11±0.36로 집계됐다. 이어 퓨샷 프롬프트는 4.19±0.36로 나왔다. 당연하게도 퓨샷 프롬프트가 가장 높은 평가 점수를 받은 셈이다.전체 평가 중 가장 높은 평가를 받은 문서는 퓨샷에서 생성돼 4.9점으로 거의 만점을 받았다. 가장 낮은 평가는 제로샷에서 만들어진 것으로 2.7점을 기록했다. 신뢰할 수 없다는 의미가 된다.결과적으로 4점 이상, 즉 신뢰할만한 퇴원 요약서를 만들어낸 비율을 보면 퓨샷의 경우 77%, 원샷의 경우 70%, 제로샷은 32%로 분석됐다.신뢰할 수 없는 수준인 3점 이하는 퓨샷과 원샷 프롬프트에서 모두 0%를 기록했으며 제로샷만 2%로 조사됐다.연구진은 이러한 결과에 대해 챗 지피티가 한국어로도 충분히 활용 가능한 퇴원 요약서를 만들 수 있다는 것을 의미한다고 설명했다.퓨샷과 원샷 모두 5점 만점에 4점 이상의 평균 종합 점수를 얻은 것은 사실상 바로 임상에서 활용이 가능하다는 것이다.연구진은 "특히 심근경색 환자와 일반외과 환자 모두에서 점수에 차이가 없었다는 것은 충분히 범용으로 활용이 가능하다는 것을 의미한다"며 "당장에라도 임상 의사의 퇴원 요약서 작성 로딩을 덜어줄 수 있다는 것을 보여준다"고 전했다.이어 "특히 퓨샷 프롬프트의 경우 평균 용이성 점수가 4.39 ± 0.45로 이는 영어가 주를 이루는 의학 용어에 대한 지식이 없는 사람들도 아무 부담없이 이를 읽고 이해할 수 있다는 것을 의미한다"며 "의사들의 고민을 크게 줄여줄 수 있을 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자생성형 인공지능인 챗 지피티(Chat-GPT)가 학습을 거듭하면서 임상 적용의 가능성을 높이고 있다.단순히 의학 논문 작성이나 요약 등을 넘어 의사의 업무를 획기적으로 줄이는 수단으로 각광받고 있는 것. 배경은 속도와 정확성이다.챗 지피티가 전문의와 비교해 내용의 질이 떨어지지 않으면서도 10배 빠르게 기록을 작성한다는 연구가 나왔다.현지시각으로 27일 국제학술지 액타 올쏘피디카(Acta Orthopaedica)에는 챗 지피티의 임상적 효용성에 대한 연구 결과가 게재됐다(10.2340/17453674.2024.40182).현재 챗 지피티 등 거대언어모델은 초창기에 비해 학습이 지속되면서 보다 정확도가 높아지고 있다는 평가를 받고 있다.출시 초기 환각 등의 문제가 지적됐지만 방대한 학습이 지속적으로 이뤄지면서 점점 이를 보완해가고 있는 셈이다.의학계에서 이에 대한 활용법을 모색하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 전 세계적으로 의사의 번아웃이 문제가 되고 있다는 점에서 이를 보완할 수 있는 도구로 주목하고 있는 것이다.웁살라 의과대학 사이러스 브로덴(Cyrus Brodén) 교수가 이끄는 연구진이 의사와 챗 지피티를 비교하는 흥미로운 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.과연 챗 지피티가 논문 작성이나 요약 등을 넘어 실제로 임상 현장에서 활용이 가능한지를 확인하기 위해서다.이에 따라 연구진은 의료진의 가장 큰 로딩 중 하나인 의무기록과 퇴원 안내서 작성을 두고 챗 지피티의 성능을 시험했다.모든 의료기관에서 퇴원 환자에게 질환과 수술 및 치료 경과, 처방 약물에 대한 설명, 주의사항 등을 담은 안내서를 전달한다는 점에서 과연 챗 지피티가 이러한 문서를 작성할 수 있는지를 확인한 것이다.연구는 정형외과 전문의와 대학병원 전공의 10명이 퇴원 안내서를 작성하고 챗 지피티가 작성한 문서와 비교하는 방식으로 진행됐다.이에 대한 평가는 블라인드 형태로 15명의 전문가 패널이 진행했다. 어느 것이 의사가 작성한 것이고 어떤 것이 챗 지피티가 쓴 것인지 모르는 상태에서 정확도와 충실도를 평가한 셈이다.결과적으로 챗 지피티는 매우 충실하고 정확하게 환자의 퇴원 안내서를 적어내는데 성공했다. 전문의가 작성한 문서와 평가 점수에 차이가 없었기 때문이다.중요한 것은 속도였다. 전문의가 작성한 퇴원 안내서와 질적인 면에서 차이가 없음에도 전문의들의 평균 작성 시간보다 10배나 빠르게 문서를 작성했기 때문이다.연구진은 이러한 결과가 챗 지피티의 가능성을 설명한다고 강조했다.사이러스 브로덴 교수는 "챗 지피티는 전문의가 작성한 퇴원 안내서와 품질 면에서 거의 차이가 없는 상태로 무려 10배나 빠르게 기록을 작성했다"며 "향후 전문의 등 의료진의 로딩을 획기적으로 줄여줄 수 있는 잠재력이 있다는 의미"라고 밝혔다. 

메디칼타임즈=김승직 기자대한치과의사협회가 '2024 성공개원 방정식-어쩌다 개원' 세미나를 개최했다. 막막한 개원가 경영환경에 불안감을 해소하기 위한 강연들로 구성했다는 설명이다. 28일 의료계에 따르면 대한치과의사협회는 지난 24일일 오후 서울대치과병원 대강당에서 '2024 성공개원 방정식-어쩌다 개원'을 개최했다. 대한치과의사협회는 지난 24일일 오후 서울대치과병원 대강당에서 '2024 성공개원 방정식-어쩌다 개원'을 개최했다. 이 세미나는 지난해까지 코엑스에서 '컨퍼런스' 형태로 진행돼 오다 올해부터 새롭게 형식을 바꿔 개최됐다. 참가자 모집 한 달 만에 조기마감 될 정도로 관심을 끌었으며, 행사 당일 210석의 강연장을 가득 채웠다는 게 치협의 설명이다. 이날 첫 번째 순서으로 챗GPT연구회 정석환 위원의 'Chat-GPT로 혁신하는 병원 경영'이 특별 강연이 이뤄졌다. Chat-GPT를 이용한 혁신적인 병원 운영 방법을 소개하고 병원 업무에 접목시켜 미래 지향적인 경영 전략을 세워볼 수 있는 방안을 제시했다는 설명이다. 두 번째 연자인 엔와이치과의원 강익제 원장은 'Manners makes the DAEBAK'를 주제로 한 직원친절교육 강연을 진행했다. 그는 경쟁력 확보를 위해 미묘한 차이가 큰 차이를 만들어 낸다며 무엇이 고객입장에서 친절한 것인지 교육을 받아야 한다고 강조했다. 또 원장부터 친절하게 바뀌어야 직원들도 바뀐다고 당부했다. 마지막으로, 강일예스치과의원 이윤형 원장은 '폐업의 문턱에서 디지털로 기사회생한 SSUL'을 주제로 본인의 12년 간의 개원 경험을 담은 이야기를 전했다. Digital Dentistry가 어떤 변화를 이끌어 왔고 차별화에 성공한 자신의 개원실패 극복기를 리얼하게 소개했다는 평가다. 치협 황혜경 부회장은 박태근 협회장을 대신한 인사에서 "경영환경이 갈수록 어려워지는 개원가에서 어떻게 병원을 운영할지 막막하기만 한 불안감을 조금이나마 떨쳐 드리기 위한 내용으로 강연을 준비했다"며 "어려움 속에서 고군분투 하고 있을 젊은 치과의사 분들에게 실질적인 도움과 지식을 제공해드릴 수 있어 의미 있는 시간 이었다"고 밝혔다. 치협 이한주 경영정책이사는 "회원들의 경영 환경을 개선하기 위해 치과 개원가의 요구 및 현실을 반영해서 이번 세미나를 고심 끝에 기획했다"며 "이렇게 많은 관심과 호응을 해주셔서 감사드린다. 하반기에도 이 열기를 이어 더욱 알찬 세미나를 준비해서 찾아뵙겠다. 많은 기대와 관심 부탁드린다"고 말했다.

메디칼타임즈=김승직 기자라이프시맨틱스 비대면 진료 플랫폼 '닥터콜 타이'가 태국 진출을 위한 현지 기술 실증을 마무리했다. 오는 3월 본계약을 체결한 뒤 다른 현지 의료기관에도 이를 공급한다는 목표다.2일 의료계에 따르면 전날 태국 방콕 상급종합병원 라마9병원에서 '닥터콜 타이'의 서비스 성능을 검토하기 위한 기술 실증이 이뤄졌다.라이프시맨틱스 비대면 진료 플랫폼 '닥터콜 타이'가 태국 진출을 위한 현지 기술 실증을 마무리했다. 앞서 라이프시맨틱스는 태국 진출을 위해 현지 맞춤형 비대면 진료 풀랫폼 '닥터콜 타이'를 개발하고 지난해 10월 라마9병원과 기술 실증 계약을 체결했다. 기술 실증은 새로운 기술을 도입하기에 앞서 기술 성능을 구현해 보고 사실관계를 확인하는 과정이다.이번 실증을 통해 현지 의료진과 환자들이 원활히 닥터콜 타이를 이용할 수 있도록 서비스 안정성과 편의성을 대폭 높였다는 설명이다.태국에서 원격 진료 시 요구되는 정보보호경영시스템 인증을 갖추고, 태국 모바일 사용자 90%가 이용하는 모바일 메신저 라인과 연동했다는 것. 덕분에 별도의 애플리케이션 다운로드 없이도 예약·진료 및 의약품 배송까지 원스톱으로 이용할 수 있다.또 라마9병원의 비대면 진료 도입 검증을 통해 수집된 민원이 모두 해결됐고, 현지화가 모두 마무리돼 공식 도입 시 환자들의 이용률이 빠르게 증가할 것이라는 기대다.향후엔 Chat GPT기반 실시간 통역 및 의료상담기록 저장 분석 기능을 공동 개발하는 등, 의료관광에 최적화된 글로벌 비대면 진료 플랫폼으로 완성해 나간다는 계획이다.라이프시맨틱스는 오는 3월까지 라마9병원과 닥터콜 타이 사용에 대한 본계약을 체결할 예정이다. 또 지난해 8월 진행된 태국 현지 의료기관 대상 컨퍼런스에서 추가 계약 수요를 확인한 만큼, 향후 3년 이내 100개의 현지 의료기관에 닥터콜 타이를 공급한다는 계획이다.라마9병원의 닥터콜 타이 전담 의료진 믹은 "이번 실증 기간에 '닥터콜 타이'에 대한 환자들의 수용도와 필요성이 높다고 느꼈다"며 "특히 기저질환 환자의 경우 적시에 치료받는 것이 중요하다. 비대면 진료를 통해 대기 시간을 최소화할 수 있고 약 처방 프로세스도 간단해 환자들의 어려움이 많이 해소될 것으로 기대한다"고 말했다.라이프시맨틱스 안시훈 사업부문장은 "1조4000억 원 규모의 태국 디지털헬스케어 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 비대면 진료는 그중 1200억 원 규모를 차지하고 있다"며 "이번 기술 실증이 무사히 완료된 만큼, 라마9병원과의 본계약 체결에 이어 태국 내 다양한 의료기관과의 계약을 속도감 있게 체결해 현지 대표 서비스로 자리매김해 나갈 것"이라고 강조했다.

메디칼타임즈=임수민 기자중앙대학교광명병원(병원장 이철희)이 지난해 12월 28일 병원 5층 김부섭홀에서 스마트챌린지 시상식을 개최했다.중앙대광명병원은 디지털 트윈세상에 병원을 구현하는 ‘메타버스피탈’ 구축, ‘초연결(Hyper-Connectivity)’을 통해 병원 안과 밖에서 의료진과 환자가 물리·가상 공간의 경계 없이 상호 작용하기 위한 시스템과 환경을 조성하고 있다.중앙대광명병원은 디지털 트윈세상에 병원을 구현하는 ‘메타버스피탈’ 구축, ‘초연결(Hyper-Connectivity)’을 통해 의료진과 환자가 물리·가상 공간의 경계 없이 상호 작용하기 위한 시스템을 조성하고 있다.또한 디지털 전환 혁신 병원 실현을 위해 업무 생산성 향상을 돕는 RPA(Robotic Process Automation)를 적극적으로 실무에 적용해 왔다. 이러한 성과를 인정받아 작년에는 이러한 성과를 인정받아 의료기관 최초 블루프리즘 아시아·태평양 지역 최우수상을 수상했으며, 올해는 인공지능을 적용해 ‘디지털 전환 고도화’를 추진할 예정이다.이번에 개최된 스마트챌린지는 교직원들이 직접 생성형 AI(Chat GPT 등), 파이썬 등 IT기술을 활용한 업무 적용 사례를 소개하고 스마트한 업무 문화를 확산시키기 위해 시행했다. 총 11개 팀이 참가했으며 그 중 ▲스마트한 병실 배정(원무팀 김선호, 박성빈) ▲거래처 홈페이지 로그인 자동화(구매물류팀 김상철) ▲노가다탈출 넘버원(기획예산팀 김주명)이 수상의 영광을 안았다.스마트한 병실 배정은 담당자가 환자를 일일이 병실 및 병상으로 배정하던 업무를 자동화한 사례로, 국내의 여러 병원에서도 실패한 병실배정 자동화를 직원들 스스로 자동화하여 사용한다는 점에서 높은 평가를 받았다. 업무소요시간이 약 60% 감소하는 등 실질적 업무량 감소와 업무만족도 향상에도 크게 기여하고 있다.중앙대광명병원은 스마트한 업무 문화 확산을 통한 생산성 향상과 디지털 전환 혁신 병원을 실현하기 위해 매년 스마트챌린지를 개최할 예정이다.이철희 병원장은 "새로운 도전을 마다하지 않는 교직원들에게 감사한 마음"이라며 "중앙대광명병원은 의료계의 디지털 전환을 선도하고 의료혁신을 달성하기 위해 노력할 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자국산 폐암 신약 렉라자의 초고속 1차 치료제 급여부터 히알루론산 점안제 퇴출 논란까지 유난히 굵직한 이슈가 많았던 2023년. 메디칼타임즈가  제약 분야와 의료기기, 학회, 학술 분야에서 올해 주목할만한 뉴스들을 모아 10대 뉴스를 정리했다. 초고속으로 급여 진입한 렉라자 타그리소와 경쟁 본격화국산 폐암 신약인 렉라자가 초고속으로 규제 허들을 넘어서며 타그리소와 나란한 출발선에 섰다.렉라자가 초고속 허가와 급여 진입에 성공하면서 타그리소와 정면 대결을 펼치게 됐다.마침내 올해 1차 치료제로 급여권 진입이 확정되며 허가 3년만에 타그리소를 따라잡은 것. 허가부터 급여 등재까지 지금까지 유례가 없을 정도의 속도다. 초고속 신화라고 불리는 이유다.렉라자는 지난 비소세포폐암을 적응증으로 2021년 1월 국내 31호 신약으로 허가를 받은 뒤 곧바로 급여 신청에 들어가 6개월만인 7월 2차 치료제로 급여가 등재되며 신화의 시작을 알렸다.이후 지난 6월 식품의약품안전처로부터 1차 치료제로 사용 승인을 받았으며 이후 다시 6개월만인 이달 11일 건강보험정책심의위원회에서 1차 치료까지 급여 범위를 확대하는데 성공했다.경쟁 약물인 타그리소가 2018년 1차 치료제 승인을 받은 뒤 마찬가지로 급여에 등재되기 까지 5년이 소요된 것과 비교하면 믿기 힘들 정도의 속도다.이에 따라 두 약물은 내년 1월 나란히 상피세포 성장인자 수용체(Epidermal Growth Factor Receptor, EGFR) 돌연변이 양성 비소세포폐암(Non-small Cell Lung Cancer, NSCLC) 1차 치료제로 본격적인 경쟁에 나서게 된다.현재 복지부는 연간 타그리소 처방 환자가 1352명, 렉라자 처방 환자가 1282명이 될 것으로 추계하고 있다. 두 약물이 비등한 규모로 시장을 양분할 것이라는 전망이다.하지만 실제 임상 현장의 목소리는 차이가 있다. 1차 치료제의 특성상 초반에 어느 약물이 우위를 점하는가가 향후 시장 점유율에도 영향을 줄 수 있다는 분석이 우세하다.이에 맞춰 두 제약사도 내년 1월 1차 치료제 급여 적용에 맞춰 대대적인 마케팅과 프로모션을 계획하고 있다는 점에서 내년 초 두 약물의 피튀기는 경쟁이 본격화될 것으로 전망된다.약물 급여 적정성 재평가 파장…기로에 선 히알루론산정부가 건강보험 재정 건전성 확보를 목적으로 급여 적정성 재평가 항목을 점차적으로 늘려나가면서 히알루론산 점안제가 퇴출 기로에 섰다.올해도 약물에 대한 급여 적정성 재평가가 지속되면서 히알루론산 점안제 퇴출을 놓고 논란이 이어지고 있다.실제로 그동안 콜린알포세레이트 등 급여 재평가 항목에 올랐던 약물은 대부분 급여권에서 퇴출되는 수순을 밟았다는 점에서 히알루론산 점안제 또한 퇴출되는 것이 아니냐는 전망이 우세했던 상황.하지만 대한안과의사회 등이 건선안 환자의 부담 등을 지적하며 반대의 목소리를 내기 시작하면서 상황이 다소 변화하기 시작했다.국회에서도 김영주 국회부의장이 직접 간담회를 주관하며 환자 부담을 고려해 급여 유지가 필요하다는 의견을 내면서 여론전 양상이 벌어졌기 때문이다.이로 인해 히알루론산 점안제의 재평가 결과는 수차례 걸친 논의에도 여전히 도마 위에서 결론이 나지 못하고 있는 상황이다.쇼그렌증후군, 피부점막안증후군과 같은 내인성 질환은 급여를 유지하되 수술이나 콘텍트렌즈 착용 등에 의한 외인성 질환은 급여를 축소하는 방안으로 가닥은 잡혔지만 확정이 되지 않고 있는 셈이다.이로 인해 보건복지부는 지난 20일 건강보험정책심의위원회에서 다시 한번 '약제 급여 목록 및 급여 상한 금액표 개정안'을 통해 히알루론산 점안제를 안건으로 올렸지만 또 다시 평가가 미뤄졌다.함께 재평가 대상에 올라갔던 리마프로스트알파덱스, 룩소프로펜 나트륨, 에피나스틴염산염 등 3개 성분에 대한 급여 범위가 축소된 것과는 대조적인 모습이다.이에 대해 복지부는 일회용 점안제 전반에 대한 급여 기준 설정이 필요하다는 의견을 검토한 뒤 히알루론산 점안제의 재평가 결과를 확정하겠다는 입장이라 이 논란은 2024년에도 지속될 것으로 보인다.엔허투가 쏘아 올린 공…ADC 전성시대 열리나유방암 표적 항암제인 엔허투가 전 세계적으로 돌풍을 일으키며 1조원이 넘는 매출을 올리면서 항체약물접합체(ADC) 시장이 가열되고 있다.엔허투가 글로벌 매출 1조원을 넘어서는 대박을 터트리면서 ADC 약물에 대한 관심이 높아지고 있다.항체의 장점인 암세포에 대한 선택성과 화학 약물의 강점인 암세포 사멸 기능을 결합해 기존 약물보다 치료 효과를 높이면서도 부작용을 줄이면서 가능성을 인정받고 있는 것.실제로 지난 6월 미국임상종양학회(ASCO)에서 발표된 중간 분석 결과 엔허투는 객관적 반응률(ORR)이 37.1%를 기록했으며 HER2가 과발현된 환자군에서는 61.3%에 달하는 ORR을 보였다.또한 경쟁 약물로 꼽히는 케싸일라과 비교해 무진행 생존 기간을 22개월이나 늘렸으며 마찬가지로 같은 약물 대비 사망 위험을 36%나 감소시켰다.이를 기반으로 엔허투는 지난 2022년에만 매출 13억 1000만 달러(한화 약 1조 6천억원)의 매출을 올리며 명실공히 글로벌 블록버스터로 자리를 굳히고 있다.이처럼 엔허투가 성공 신화를 쓰면서 ADC 시장도 덩달아 주목받고 있다. 가능성으로만 제기됐던 ADC가 성과로 이어진 현실에 시장이 움직이고 있는 셈이다.이에 맞춰 국내 기업들도 발빠르게 ADC 시장을 선점하기 위해 움직이고 있다.셀트리온이 영국 익수다 등과 협력 관계를 맺고 개발을 진행중이며 레고켐바이오와 알테오젠 등도 현재 개발에 열을 올리고 있는 상황이다.이에 따라 과연 엔허투를 이을 ADC 약물이 내년에도 빛을 볼 수 있을지 또한 국내사들의 노력이 성과로 이어질지에 관심이 모아지고 있다.국내 첫 디지털치료기기 탄생…실제 처방 초읽기올해 처음으로 국산 디지털치료기기(DTx)가 세상에 나오면서 과연 어떠한 성과를 이뤄낼지 이목이 집중되고 있다.국내에서 에임메드와 웰트의 디지털치료기기가 나란히 허가를 받으면서 실제 처방이 가시화되고 있다.주인공은 바로 에임메드의 솜즈(Somzz)와 웰트의 웰트 아이(WELT-I)로 두 기기 모두 불면증을 적응증으로 하고 있다.스타트는 솜즈가 끊었다. 지난 2월 국내 첫 디지털치료기기로 허가를 받으면서 국내 시장의 문을 연 것. 이어서 웰트 아이가 4월 곧바로 바통을 이어받으면서 마침내 국산 디지털치료기기 시대가 열렸다.기대하던 수가 문제도 일단은 물꼬를 텄다. 혁신의료기기 통합 심사를 통해 건강보험 임시등재 방식으로 일단 급여권에 들어섰기 때문이다.26일부터 시행되는 디지털치료기기 건강보험 임시 등재 운영지침에 따르면 담당 의사가 외래에서 치료 목적으로 디지털치료기기를 처방하는 경우 환자가 본인부담 90%를 지급하는 조건으로 이를 활용할 수 있게 된다.병원들도 처방을 위한 준비에 들어간 상황이다. 이미 서울대병원과 세브란스병원, 삼성서울병원 등은 연구윤리심의위원회(IRB)와 자체 보험 심사를 통해 처방을 위한 준비를 마친 상황.이르면 내년부터 본격적으로 국내에서 디지털치료기기를 활용한 불면증 치료가 시작된다는 의미다.하지만 아직 넘어야할 산도 많다. 일단 지난 9월 선진입 후평가 제도를 통해 일단 제도권 내에 들어오기는 했지만 결국 신의료기술평가라는 커다란 허들이 남아있다. 또한 건강보험 또한 임시 등재에 불과하다는 점에서 이에 대한 근거 마련도 숙제 중 하나다.이에 따라 과연 세상에 나온 국산 디지털치료기기가 이러한 허들을 무사히 뛰어 넘고 세계 시장으로 나아갈 수 있을지 관심이 모아지고 있다.의학계 강타한 챗 지피티…의학회도 활용 방안 모색거대 언어 모델(LLM), 혹은 생성형 인공지능(AI)으로 불리는 챗 지피티(Chat-GPT)의 등장으로 의학회들의 움직임도 바빠지고 있다.챗 지피티를 활용한 연구가 주목받으면서 각 학회들도 이에 대한 활용법 모색에 나섰다.학생 교육부터 논문 작성을 넘어 스마트 병원 모델 등에 활용도가 부각되면서 실제적인 효용성에 대한 검증 작업에 들어간 것이다.실제로 대한심장학회, 대한영상의학, 대한신경과학회 등 전문과목 학회부터 대한의료정보학회 등까지 올해 학술대회에서는 빠짐없이 챗 지피티에 대한 논의가 진행됐다.임상에 적용할 수 있는지와 연구에 활용이 가능한지, 나아가 학생들의 교육에도 활용할 수 있는지 등 다양한 측면에서 활용성을 점검하는 자리가 마련된 것.하지만 논란은 여전하다. 일단 논란을 관통하는 키워드는 바로 저작권이다. 연구 분야에서 가장 민감한 부분이라는 점에서 이 부분을 두고 의견차가 좁혀지지 않고 있는 셈이다.긍정론의 입장에서는 참고 자료로서 혹은 결과를 요약하고 오류를 점검하는 과정에서 챗 지피티의 유용성을 강조하고 있다. 하지만 반대 입장에서는 이러한 불완전성을 안고 연구나 교육에 활용할 수는 없다고 지적한다.이렇듯 논란이 이어지자 지난 6월 국제의학저널편집자위원회(ICMJE)는 챗 지피티에 대한 활용 규정을 신설하고 기술을 사용했는지 여부를 의무적으로 명시하도록 규정했다.또한 대한영상의학회도 논문 작성에 있어 챗 지피티의 올바른 활용법에 대한 가이드라인을 마련하고 학술지를 통해 이를 공개했다.아울러 다른 국내 학회들도 내부적으로 위원회 등을 구성하며 학술적, 교육적 활용 기준을 만들기 위한 작업에 착수한 상태다.이에 따라 과연 챗 지피티 활용에 대한 의학계의 중지가 모아질 수 있을지 또한 어느 학회가 선제적으로 이에 대한 가이드라인을 제시할 지를 두고 학계의 관심이 모아지고 있다.

메디칼타임즈=이인복 기자거대 언어 모델(LLM)의 대표 주자인 챗 지피티(Chat-GPT)가 전문의 수준에 이르렀다는 보고가 이어지고 있지만 한계는 여전하다는 연구 결과가 나왔다.필요한 논문을 제시하고 학생 수준의 객관식 시험을 출제한 뒤 모범 답안을 제시하는 일을 시키자 탈락 수준의 결과를 내놨기 때문이다.챗 지피티가 전문의 수준에 이르렀다는 보고가 이어지고 있지만 여전히 한계가 있다는 연구가 나왔다.현지시각으로 21일 학술 병리학(Academic Pathology)지에는 챗 지피티를 활용해 시험 문제를 생성하는 최초의 연구 결과가 게재됐다(10.1016/j.acpath.2023.100099).거대 언어 모델, 이른바 생성형 인공지능을 불리는 챗 지피티는 의학 분야에서도 활용성을 두고 활발한 연구가 이뤄지고 있는 도구 중 하나다.모델이 고도화되면서 사실상 전문의 수준까지 이르렀다는 보고가 나오면서 기대감을 높이고 있는 상황.실제로 미국 앤서블헬스(Ansible Health)의 연구 결과 챗 지피티는 이미 미국 의사 시험(USMLE)를 무난하게 통과한 바 있다.스텝 1,과 스텝2, 스텝 3 등 3단계에 걸친 의사 시험 문제에서 추출한 305개 문항을 단 5초만에 풀어내며 합격점을 받은 것.특히 미국 유타의과대학에서 이뤄진 연구에서는 전문의 수준의 심층적인 임상 분석 질문 13개를 의학적 오류 없이 풀어내 주목받은 바 있다.챗 지피티가 풀어낸 답변을 세계적 권위의 미국암연구소에 의뢰하자 전문가 모두가 100%의 동의로 의학적 근거가 충분하며 정확한 답변이라고 평가한 것이다.미국 보스턴 의과대학 알렉산더(Alexander Ngo) 교수가 이끄는 연구진이 챗 지피티에게 학생들을 위한 시험 문제 출제 과제를 준 배경도 여기에 있다.이미 전문의 수준까지 이르렀다면 학생들에게 필요한 문제를 내고 모범 답안을 작성하는 일도 가능할 것이라는 가정에서다.이에 따라 연구진은 보스턴 의과대학에서 진행되는 면역학 수업에 대한 자료를 모두 챗 지피티에게 주고 학생들을 위한 모의 문항을 만들라고 주문했다.객관식 문항을 만들고 정답에 대한 설명을 붙여 학생들을 위한 교육 자료를 만들라고 지시한 셈이다.하지만 결과는 참담했다. 필요한 학습 자료와 논문을 모두 챗 지피티에게 주었음에도 60개의 질문 중 19개만 제대로 만들어냈기 때문이다.알렉산더 교수는 "매우 안타깝게도 챗 지피티는 그 많은 자료를 가지고도 불과 32%만 제대로 된 근거를 갖춘 질문과 답변을 만들었다"며 "지금까지 챗 지피티의 성능을 참조해 충분히 가능하다고 판단된 주문을 했지만 결과는 기대에서 한참 떨어졌다"고 설명했다.또한 챗 지피티는 질문에 대한 올바른 답변을 내는데도 실패했다. 절반이 넘는 질문에 대해 잘못된 답변을 제시했기 때문이다.거짓말도 여전했다. 실제로 60개의 질문 중 25%는 의학적 근거가 없거나 낭설에 불과한 정보를 끌어왔다.알렉산더 교수는 "현재 챗 지피티를 활용해 리포트나 나아가 논문 작성까지 활용하고 있다는 점을 감안하면 매우 실망스러운 결과"라며 "그럼에도 챗 지피티를 학생 교육에도 활용할 수 있는지 여부에 대해 동료 평가(피어 리뷰)를 거친 최초의 연구라는 점에서 의미는 있다"고 설명했다.이어 그는 "32%의 결과는 사실상 학생 수준에서도 낙제점에 해당한다"며 "하지만 여전히 많은 연구자들은 학생 교육에 있어 챗 지피티가 유용하다는 생각에 변함이 없는 만큼 관련 연구는 이어질 것으로 보인다"고 내다봤다.

메디칼타임즈=이인복 기자챗 지피티(Chat-GPT) 등 인공지능 기반 거대언어모델(LLM)이 잘못된 의학 정보를 대량 생산할 수 있어 규제 방안이 시급하다는 경고가 나왔다.단기간에 잘못된 정보를 포함한 게시 글이나 사진, 영상까지 광범위하게 생성해 확산시킬 수 있다는 점에서 보건의료체계에 큰 악영향을 끼칠 수 있다는 지적이다.챗 지피티 등 거대언어모델의 위험성을 지적하는 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 21일 자마 네트워크 오픈(JAMA Network open)에는 거대언어모델의 위험성에 대한 연구 결과가 게재됐다(10.1001/jamaininternmed.2023.5947).현재 생성형 인공지능, 거대언어모델 등으로 표현되는 챗 지피티는 고도화가 지속되면서 의학계에서도 이에 대한 기대와 우려가 공존하고 있다.이미 다양한 연구를 통해 챗 지피티가 전문의 수준까지 이르렀다는 보고가 이어지면서 실제 임상 현장에 적용 가능성을 타진하고 있는 것.하지만 이에 대한 우려의 목소리도 적지 않은 것이 사실이다. 모델의 특성상 표절 등에서 자유로울 수 없으며 잘못된 정보를 재생산하는 문제가 있다는 것이 공통된 지적이다.호주 플린더스대 브래들리 맨즈(Bradley Menz) 박사가 이끄는 연구진이 실제 이같은 우려에 대한 적용 연구를 진행한 배경도 여기에 있다.과연 실제로 챗 지피티가 악의적 의도에 따라 정보를 왜곡하는지를 실제로 파악하기 위해서다.이에 따라 연구진은 이미 많은 의학정보와 연구가 있는 백신과 전자담배를 대상으로 왜곡된 정보를 지속적으로 챗 지피티에 주입하며 허위 정보를 유도한 뒤 확산을 시도했다.그 결과 65분만에 백신과 전자담배와 관련된 1만 7천 단어 이상의 허위 정보가 포함된 102개의 블로그 게시글을 생성하는데 성공했다.또한 이러한 블로그 게시글에는 가짜 환자와 가짜 의대 교수 등이 작성한 허위 정보가 포함됐으며 마치 연구 논문 등과 같이 과학적으로 보이는 참고 자료까지 생성하는데 성공했다.단지 텍스트 뿐만이 아니었다. 연구진이 다양한 방법으로 이를 시도한 결과 2분 내에 백신의 허위 정보를 담은 카드 뉴스와 가짜 환자 및 증상, 가짜 의사의 설명이 담긴 자료 사진 20개를 구현했다.영상 또한 마찬가지. 이같은 허위 정보를 담은 게시글과 사진을 통해 딥페이크 영상을 만들라고 주문하자 실제 의대 교수가 강연하는 것과 같은 영상을 만들어내는데 성공했다.특히 이러한 게시글과 사진, 영상은 5분 만에 40개 이상의 언어로 번역돼 계속해서 확산됐다.연구진은 이러한 시도가 거대언어모델의 위험성을 여실히 보여주는 것이라고 지적했다. 만약 특정인이나 특정 집단이 정보를 왜곡하고자 마음 먹는다면 얼마든지 매우 위험한 컨텐츠를 끊임없이 생산하고 확산할 수 있다는 것이다.브래들리 맨즈 박사는 "이 연구는 얼마나 쉽게 사실인것 처럼 보이는 사진과 영상을 대량으로 생산하고 확산할 수 있는지를 보여준다"며 "보건의료의 특성상 이러한 허위 정보는 생명을 위협할 수 있다는 점에서 문제가 심각한 상황"이라고 지적했다.그는 이어 "의료 전문가와 인공지능 개발자, 규제 기관이 힘을 합쳐 이를 검증하고 감시하며 관리할 수 있는 체제가 시급한 상황"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자챗 지피티(Chat-GPT)를 활용한 연구와 논문 작성이 전 세계 학계에서 뜨거운 화두가 되고 있는 가운데 국내 전문가들이 선제적으로 이에 대한 활용 가이드라인을 내놔 주목된다.환각과 표절 등은 분명 문제가 될 수 있지만 효과적으로만 활용한다면 비 영어권 국가의 학자들로서는 '프로메테우스의 불'이 될 수 있다는 것이 이들의 의견. 지금은 밀어낼 단계가 아니라 어떻게 하면 더 효과적으로 쓸지를 고민해야 할 시점이라는 주장이다.영상의학과 전문의들이 챗 지피티를 활용한 영문 논문 작성 가이드라인을 내놔 이목을 끌고 있다.오는 10월 24일 대한영상의학회 국제학술지 KJR(Korean Journal of Radiology)에는 국내 첫 챗 지피티를 활용한 의학 논문 작성 가이드라인이 공개될 예정이다(10.3348/kjr.2023.0773).챗 지피티를 비롯한 생성형 인공지능(AI), 나아가 거대 언어 모델을 연구와 논문에 활용해도 되는가에 대한 문제는 최근 전 세계 학계에서 논란이 되고 있는 사안 중의 하나다.특히 사이언스(Science)지 등에서 챗 지피티 등을 활용을 사실상 원칙적으로 금지하면서 사실상 이에 대한 배척에 무게가 실리고 있는 것이 사실.이러한 가운데 국내 영상의학 전문가들이 이에 대한 활용을 전제로 한 논문 가이드라인을 내놓으면서 주목을 받고 있는 셈이다.그렇다면 이들이 이에 대한 활용을 전제로 한 배경은 무엇일까. 이같은 배경은 논문에도 자세히 서술돼 있다. 바로 언어적 장벽에 대한 해소다.영어가 모국어가 아닌 비 영어권 국가, 즉 우리나라의 경우 영어 능력의 부족으로 논문 작성에 매우 큰 어려움을 겪는 경우가 많다는 점에서 활용도가 높다는 것.사실상 무료로 24시간 개인 영어 교사처럼 활용할 수 있다는 점에서 영어 논문 작성에 대한 장벽을 낮추고 연구자가 특정 분야의 연구에 더욱 집중할 수 있는 만큼 이에 대한 활용에 제한을 둬서는 안된다는 것이 이들의 주장이다.이에 따라 분당서울대병원 영상의학과 황성일 교수를 비롯, 인하대병원 영상의학과 이로운 교수 등 저자들은 이러한 활용을 전제로 챗 지피티를 활용한 논문 작성법을 자세히 서술했다.일단 이들은 서문과 토론 부분을 작성하는데 챗 지피티를 사용할 것을 권장했다.영어가 모국어가 아닌 연구자들이 서론과 토론 부분의 작성에 있어 가장 어려움을 겪고 있는데다 이 부분에서 환각이나 표절 문제가 발생할 확률이 가장 적은 만큼 활용도가 높다는 의견이다.하지만 최근 학계에서 논란이 되고 있는 환각과 표절에 대해서는 분명히 경고의 목소리를 남겼다.일단 환각 부분에 있어서는 참고 논문의 세부 사항이나 진행중인 임상시험의 식별자와 같은 매우 구체적인 정보를 생성하는 작업에서 주로 일어나는 만큼 이를 경계해야 한다고 조언했다.이에 따라 만약 챗 지피티 등을 활용해 논문을 작성하더라도 반드시 펍메드(Pubmed)나 구글(Google) 등 전통적인 정보 검색 도구를 활용해 생성된 텍스트를 교차 활용해야 한다고 강조했다.표절에 대해서도 주의해야 할 점이 있다. 일단 전문가들은 언어 모델이 응답에서 기존 소스를 인용하도록 설계된 빙(Bing)이나 바드(Bard)에서 이같은 표절이 발생할 위험이 높다고 경고했다.또한 챗 지피티 같은 경우 가장 가능성이 높은 응답을 생성하기 위해 동일한 단어 문자열을 실수로 생송할 수 있다는 점에서 전통적인 표절 정의에 취약할 수 있다며 iThenticate이나 Turnitin 등과 같은 텍스트 유사성 탐지기를 활용해야 한다고 설명했다.이외에도 전문가들은 챗 지피티가 메시지의 내용을 수집한다는 점에서 환자 데이터가 개인 정보와 같은 민감한 정보를 입력하면 심각한 개인 정보 문제가 발생할 수 있는 만큼 옵션을 끄는 조치 등을 통해 이를 원천적으로 막아야 한다고 충고했다.하지만 그럼에도 이 부분만 잘 해결한다면 챗 지피티 등 언어 모델은 분명하게 영어 논문 작성에 도움이 된다는 것이 전문가들의 결론이다.연구진은 "영어 논문을 쓰기 위해 가장 일반적으로 쓰는 방법은 전문 편집 및 교정 서비스를 이용하는 것이지만 상당한 비용이 발생한다"며 "또한 이러한 원어민들은 특정 연구 분야에 전문가가 아니라는 점에서 연구 자체를 잘못 해석할 위험이 있다"고 지적했다.이어 "하지만 거대 언어 모델(LLM)은 영어 편집 서비스를 매우 쉽게 받을 수 있으며 프로세스가 상호 작용하므로 추가 비용을 들이지 않고도 수정이나 추가 설명을 요구할 수 있다"며 "특히 매우 다양한 버전의 교정을 제공해 연구자가 의도한 메시지에 가장 적합한 옵션을 선택할 수 있다"고 강조했다.이에 따라 연구진은 결론적으로 거대 언어 모델의 발전에 큰 기대감을 보였다. 문제로 열거한 환각과 표절 문제도 지속적으로 개선될 것이라는 점에서 비 영어권 연구자들에게는 더할 나위 없는 무기가 될 수 있다는 결론이다.연구진은 "거대 언어 모델이 발전하면서 비 영어권 연구자들이 활용할 수 있는 잠재력도 크게 커질 것"이라며 "챗 지피티 등의 한계과 환각이나 표절 등에 대한 잠재적 위험성만 정확히 이해한다면 논문의 품질을 크게 높이고 궁극적으로 과학 지식의 발전에 기여할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자바야흐로 생성형 인공지능(AI)의 전성시대다. 챗 지피티(Chat-GPT)로 촉발된 생성형 AI 바람은 이제 산업 분야를 넘어 전 사회에 영향을 미치고 있고 이 바람은 쉽게 멈추지 않을 분위기다.각 기업들은 일제히 이 바람에 편승하고 있고 학계도 예외는 아니다. 이미 일부 대학은 연구 등에 AI 활용을 장려하고 있고 일각에서는 이를 통한 표절 문제가 벌써부터 도마 위에 올랐다.의학 분야도 상황은 마찬가지다. 이미 다양한 분야에서 이에 대한 활용 방안이 논의되고 있지만 마찬가지로 연구 등에 활용이 윤리적인지에 대해서는 논란이 뜨겁다.이는 세계적인 현상이다. 이미 네이쳐나 사이언스 등 세계적 권위를 가진 학술지에서는 챗 지피티에 대해 매우 부정적 가이드라인을 내놓고 있다. 챗 지피티가 활용된 내용에 대해 강하게 제재하겠다는 지침이다.같은 의미에서 미국과 유럽 등 선진국에서도 마찬가지로 부정 기류가 지배적이다. 특히 의학 분야의 경우 환자의 건강에 직접적인 영향을 준다는 점에서 연구 윤리를 넘어  '환각'에 대한 경고의 목소리까지 나오고 있다.하지만 부정론만 있는 것은 아니다. 챗 지피티가 주는 이점을 간과해서는 안된다는 목소리도 있다. 국내에서 사실상 처음으로 나온 영상의학회 가이드라인 등이 대표적인 경우다.영상의학회는 가이드라인을 통해 비영어권 국가에서의 활용 방안을 제시했다. 환각과 표절 문제만 해결한다면 비영어권 학자들에게는 큰 도움이 될 수 있다는 것이다.이미 미국과 유럽을 중심으로 돌아가는 의학계에서 비영어권 국가의 학자들은 같은 가치의 연구를 진행해도 언어의 장벽으로 불평등을 겪고 있는 만큼 챗 지피티가 이를 해소할 수 있다는 시각이다.이로 인해 영상의학회는 챗 지피티를 프로메테우스의 불에 비유하며 영어를 잘하지 못하는 학자들을 위해 유용하게 써야 한다는 입장을 내놨다.윤리적, 법적 문제만 잘 해결한다면 양질의 논문을 보다 월등한 영어로 풀어내 더욱 많은 사람들과 공유할 수 있다는 것이다.하지만 문제는 이같은 긍정론과 부정론 사이에서 아직까지 뚜렷한 방향성이 나오고 있지 않다는 점이다. 이미 챗 지피티가 연구 분야에도 자연스레 스며들고 있지만 아직까지 이에 대한 학계의 합의가 없다는 의미다.실제로 국내에 챗 지피티에 대한 구체적 가이드라인을 내놓은 곳은 앞서 언급한 영상의학회가 사실상 유일하다. 일부 학회들도 이에 대한 제정의 필요성을 공감하고 있지만 여전히 결과물은 없는 상태다.이로 인해 학계내에서도 긍정론과 부정론은 여전히 충돌하고 있다. 실제로 모 학회에서는 가이드라인 마련 자체를 두고 내부 의견이 엇갈리며 아예 손을 놓아버린 사례까지 나왔다.대학에서도 마찬가지 상황이 벌어지고 있다. 챗 지피티를 활용한 보고서나 연구 등이 나오고 있지만 이를 제재해야 하는가를 두고 논란이 많다고 한다. 이를 허용할 근거도, 제재할 근거도 마땅치 않은 이유다.그러나 이 부분은 정부나 기관 등에서 해결해 줄 수 있는 문제가 아니다. 오직 학자들간에, 즉 학계에서 스스로 검토하고 검증해 방향성을 잡아야 한다는 의미다.이미 세계 유슈 학술지들은 자체적인 가이드라인을 내놓고 있고 미국과 유럽 학회 등도 마찬가지로 지침을 발표하고 있다. 만약 국내에서만 이에 대한 합의가 늦어질 경우 힘들게 쌓아온 국제적 신뢰를 잃을 수 있다는 의미다.시대의 변화에 맞춰 방향성을 제시하는 것 또한 학자의 중요한 역할이자 의무다. 공정하고 중립적인 가이드라인 마련은 더 이상 미룰 수 없는 학계의 과제다.

메디칼타임즈=최선 기자"단일 주제에 최단 기간 이렇게 많은 관심이 집중된 건 처음입니다."2022년 11월 말 첫 등장한 대화형 인공지능 ChatGPT가 의료계 화두로 떠오른 건 올해 1월 미국 의사면허 시험(USMLE)을 통과했다는 소식이 알려지면서부터다. 인공지능이 체계화된 학습과 고도의 사고 능력, 전문성을 살피는 의사면허 시험을 통과한 것은 상징적인 사건이라는 게 전문가들의 평.  실제로 7월 2일 기준 논문검색 사이트 PubMed에 등록된 ChatGPT 관련 연구 논문은 총 723편으로 단기간 최대의 관심이 ChatGPT에 집중되고 있다고 해도 과언이 아니다. 산술적으로 계산하면 ChatGPT의 등장 이후 의료 영역 활용성과 접목 가능성을 살핀 연구는 한달에 100편 꼴로, 이는 단순한 흥미끌기용이 아닌 본격적인 의료 영역에서의 검증의 시험대에 올라섰음을 의미한다.이런 현상은 외국에 국한되지 않는다. 국내에서도 ChatGPT의 활용성을 검증한 논문이 출현하고 있는 데다가 각종 학술대회에서도 연구/논문 작성을 위한 최적화된 ChatGPT 활용 방법론 세션이 속속 등장하고 있다.1990년대 중후반부터 의학 연구에서도 의학통계 분석 프로그래밍 언어 SPSS 학습이 대중화된 것처럼 ChatGPT는 지나가는 한때의 유행으로 치부하기엔 기술적인 완성도가 상당해, 비슷한 맥락에서 "모르면 뒤쳐진다"는 평가가 나오고 있다.흥미로운 점은 주요 연구들이 인공지능을 두고 친구/적/혁명/바보(ChatGPT: friend or foe?, ChatGPT is fun, but not an author, ChatGPT fool scientists, ChatGPT: evolution or revolution?)와 같은 이분법적인 구도로 접근한다는 점.실제 ChatGPT를 써 본 의학자들은 평가는 어떨까. ChatGPT와 같은 인공지능 기술이 병원이나 의료 영역에서 다양한 방식으로 활용되는 것이 예정된 미래라면 과연 어떤 분야에서 어떻게 활용될 수 있을까. 전문가에게 미래 병의원의 ChatGPT 활용성에 대해 질의하자 다음과 같은 답변이 돌아왔다.-의료 진단 및 상담: ChatGPT는 환자들의 증상 및 의료 기록과 관련된 질문에 대답할 수 있습니다. 의사나 간호사가 바쁜 상황에서, ChatGPT는 환자들에게 기본적인 질문에 응답하거나 증상에 대한 일반적인 정보를 제공하는 역할을 수행할 수 있습니다. 또 ChatGPT는 환자들의 심리적인 문제나 스트레스에 대한 상담을 제공할 수도 있습니다.-의료 정보 제공: ChatGPT는 의료 정보를 제공하는데 활용될 수 있습니다. 환자들이 특정 질병이나 의료 절차에 대해 궁금한 사항이 있을 때, ChatGPT는 해당 정보를 제공하고 관련 자료나 추천을 할 수 있습니다. ChatGPT는 의료 용어나 의학적인 개념에 대한 설명을 담당해 환자들이 이해하기 쉽도록 도와줄 수 있습니다.-의료 연구 지원: ChatGPT는 의료 연구자들의 작업을 지원하는데 활용될 수 있습니다. 의료 연구에는 방대한 양의 데이터와 문헌 조사가 필요한데, ChatGPT는 이러한 작업을 자동화하거나 보조할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 의료 문헌을 분석하고 연구 결과를 요약하거나 관련 연구 자료를 추천할 수 있습니다.-환자 모니터링: ChatGPT는 환자들의 건강 상태를 모니터링하는데 활용될 수 있습니다. ChatGPT를 통해 환자들은 의료진과 실시간으로 대화하며 건강 상태를 보고하고 조언을 받을 수 있습니다. ChatGPT는 환자들의 건강 데이터와 의료 기록을 분석해 변화나 이상 징후를 감지하고 조기 경보를 제공할 수 있습니다.-의료 교육: ChatGPT는 의료 교육에 활용될 수 있습니다. 의사들이나 의료 학생들에게 의료 지식을 가르치거나 의료 교육 자료를 제공하는데 사용될 수 있습니다. 또 ChatGPT는 환자 교육을 위해 의료 정보를 이해하기 쉽고 친근한 언어로 전달하는 역할을 수행할 수 있습니다.결론부터 말하자면 위 활용성에 대한 답변은 ChatGPT가 언급한 내용이다. 인공지능 답변의 영향을 배제하기 위해 전문가들의 취재를 마친 이후 같은 내용을 ChatGPT에 대해 질의했다. 흥미로운 점은 ChatGPT가 스스로 판단한 미래 병의원에서의 활용성은 놀라울 정도로 의료 전문가가 상상한 미래, 혹은 진행되고 있는 상용화 방향과 닮아있었다.7월 2일 기준 논문검색 사이트 PubMed에 등록된 ChatGPT 관련 연구 논문은 총 723편으로 매달 100여편씩 활용성을 검증이 지속되고 있다.현재 ChatGPT를 의료 영역에 접목하기 위해 시도하고 있는 의료기관들은 문진, 진료 결과 안내, 연구 지원과 같은 분야에서 우선적으로 ChatGPT를 활용하는 방향성으로 접근하고 있다. 행정, 단순 업무에 대한 활용을 시작으로 그 범위를 늘려간다는 것. 실제 전문가들에 대한 의견을 들어보자.▲신기루냐? 신기술이냐? "미래 환경 바꿀 키(key)"ChatGPT를 두고 친구/적/혁명/바보와 같이 극단적으로 평가가 엇갈리는 이유는 단순하다. 그간 의료계를 강타했던 빅데이터, AI, AR, VR, 블록체인 등 다양한 신기술들이 혁명은 커녕 활용성을 찾지 못해 신기루에 그쳤던 것. 양극단의 평가는 그 전철을 밟을 것이란 우려와 이번엔 다르다는 긍정론의 교차를 의미한다.대규모 수술 참관, 술기 반복 학습 등 교육 혁신으로 일컬어졌던 VR 시스템 및 메타버스는 불과 1년 전만해도 각종 의료기관이 앞다퉈 도입 소식을 알렸지만 현재는 메타버스를 활용한 교육 진행은 커녕 보도자료에서도 해당 단어가 자취를 감출 정도로 '한때 유행'으로 전락했다.메타버스는 새로운 정체성과 자아를 가진 캐릭터들이 모여 새로운 가상 공간을 창조하고 이용한다는 신기함이 있을지언정, "그래서 의료계에서 활용성은?"이란 질문 앞에 적절한 당위성을 제공하지 못했기 때문이다.ChatGPT도 한때 유행에 그칠까. 아니면 미래 환경을 바꿀 핵심일까. 조치흠 대한의료정보학회 조직위원장(계명대 동산의료원장)의 판단은 후자에 가깝다.조 위원장은 "ChatGPT는 스마트병원을 완성시킬 핵심 키"라며 "2019년 이전 개원한 동산병원도 스마트병원을 만들기 위해 원무 자동화 시스템, 웨어러블 디바이스, 로봇 물류 시스템, 실시간 감염추적관리 시스템, 보이스 채팅 등을 도입하고자 노력하고 있다"고 말했다.그는 "기계와 인간은 서로 잘하는 영역이 다르다"며 "기계는 단순하고 반복적인 일을 잘하고, 인간은 고도의 사고를 바탕으로 각 개별 환자의 상황에 맞는 질문, 환자 상태에 대응하는 일에 특화돼 있는데 문제는 현재 의료기관의 가장 큰 문제점은 의료진이 타이핑 등 반복적이고 단순한 일에 할애하는 시간이 너무 많다는 것"이라고 지적했다.의사가 차트에 환자 상태를 기록하고, 처방을 내리는 행정적 절차에 얽매이다 보니 정작 환자의 눈을 마주보며 대화하고 개별 환자에 적합한 의료적 상담을 제공할 여유가 없다는 것. 간호사들 역시 바이탈 사인 체크, 환자 안내 등의 반복적인 업무 비중이 높아 의료진의 '기계적인 대응'이 나올 수 밖에 없다는 진단이다.조치흠 대한의료정보학회 조직위원장조 위원장은 "병원에 처음 온 환자, 특정 질병을 첫 진단 받은 환자는 어디로 가서, 어떤 절차로 약을 처방받는지, 질병에 대한 올바른 접근법은 뭔지, 발병 원인은 무엇인지 질문이 꼬리에 꼬리를 문다"며 "의료진들이 이에 적절히 대응하고 싶지만 행정적 절차가 너무 많아 다 대응할 수 없는 아쉬움이 있다"고 밝혔다.그는 "내년 10월을 목표로 문진 시스템과 ChatGPT의 접목을 시도하고 있다"며 "ChatGPT는 실시간 언어 모델이기 때문에 어르신들이 어려워하는 키오스크와 달리 진입 장벽없이 환자가 대화로 물어봐도 인간과 유사한 수준으로 답변을 해 준다"고 강조했다.이어 "음성 기반의 EMR이 상용화되고 있기 때문에 곧 고도화된 보이스 EMR이 병의원의 필수 시스템으로 자리잡지 않을까 한다"며 "ChatGPT와 연동까지 된다면 상당량의 의료 행정 업무에서 해방돼 타이핑을 치느라 환자 눈을 볼 시간도 없는 의료진이 보다 환자 진료에 집중할 수 있게 될 것"으로 전망했다.이는 "의사나 간호사가 바쁜 상황에서 ChatGPT는 환자들에게 의료 기록과 관련된 질문에 응답하거나 증상에 대한 일반적인 정보를 제공할 수 있다"는 ChatGPT의 답변과 같다. 최고의 의료와 최첨단 스마트 플랫폼, 그리고 AI가 융합된 스마트병원은 효율성을 기반으로 오히려 인술을 펼치기 위한 따뜻한 교감이 가능해진다는 것.스마트화를 통해 의료진들이 본인 역량을 환자에게 더욱 집중할 수 있도록 구조화하는 것이 사람과 사람이 교감하는 환자 중심의 감성병원으로 발전하는 핵심이기 때문에 행정 업무의 효율화 방향으로 ChatGPT의 우선 접목시도가 이뤄질 것이라는 게 그의 판단이다.실제로 의료정보학회는 올해 춘계학술대회 주제로 'Revolution and Innovation in Smart Healthcare'를 선정, ▲ChatGPT 초보자를 위한 연구 활용법 ▲의료정보/인공지능의 임상적용 ▲의료영상 인공지능 ▲머신러닝 기술 개발 및 적용 ▲초거대 AI의 의료분야 적용방안 ▲의료인공지능의 미래를 위한 인재양성 방안 ▲의료분야에서의 자연어처리 및 ChatGPT 기술의 적용과 미래 전망 ▲Vision 기반 Medical AI 기술과 초거대 AI로 인한 변화 방향 등의 세션을 전진배치헸다.▲접목 시도는 현재진행형…"행정 업무 효율화에 최적"김종엽 건양대의료원 교수(이비인후과)는 의료계에서 '데이터사이언티스트'로 꼽힌다. 프로그래밍 언어 습득을 기반으로 아이폰 앱을 개발한 것은 물론 건양대 헬스케어데이터사이언스센터장, 의료정보부실장으로 활동하며 기술이 가져올 의학계의 변화를 조망하고 있다.보건복지부와 데이터 네트워크 인공지능 중장기 국가전략 및 실행계획을 수립하고, 대통령 직속 4차산업혁명위원회에서 디지털 헬스케어 특별위원회 위원을 맡는 등 의료인공지능 발전과 인프라 조성에 노력한 공로로 작년 '과학·정보통신의 날'에 국무총리 표창을 받은 바 있다. 그가 판단한 ChatGPT는 의료진의 궂은일을 떠앉는 조력자다.김 교수는 "의료진을 포함해서 미디어, 제약사, 의료기기업체, 보건당국까지 의료 현장에서 어떻게 ChatGPT를 접목하고 활용할 수 있냐는 질문이 빈번하게 나온다"며 "현재 ChatGPT는 의료쪽에 특화된 모델은 아니기 때문에 추가 학습을 시켜 적절한 튜닝을 하면 기능이 올라간다"고 강조했다.임상 의료기관과 ChatGPT의 접목을 시도하는 전문가들은 대화형 인공지능의 활용이 문진 및 의료 데이터 요약 등 행정 업무 효율화를 위주로 점차 확대될 것으로 전망했다.(자료사진)그는 "현재 모델에 병원 데이터가 합쳐지면 ChatGPT의 궁극의 장점으로 꼽히는 문헌 검색과 요약에서 굉장한 힘을 발휘할 것으로 본다"며 "각 대형 의료기관마다 의무기록이 쌓여서 특정 정보를 찾는게 힘든데 이제 그런 수고를 언어 모델인 ChatGPT가 대신하지 않을까 한다"고 전망했다.그는 "포탈 사이트에서 만든 음성 인식 앱이 높은 인식률을 기반으로 많이 쓰이고 있는데 이를 텍스트 입력 기반의 ChatGPT와 결합하면 굉장한 시너지가 예상된다"며 "이를 테면 환자와 의사의 대화를 ChatGPT가 듣고 기록한 후 여기에서 처방 데이터를 추출해서 자동으로 처방전을 만들어주는 상황을 그려볼 수 있다"고 설명했다.음성 기반의 ChatGPT가 상용화된다면 의료진은 텍스트 기반의 데이터 확인, 생성에 시간을 아낄 수 있어 환자 진료에 보다 집중할 수 있게 된다는 것. 이 역시 "의료(연구)에는 방대한 양의 데이터와 문헌 조사가 필요한데, ChatGPT는 이러한 작업을 자동화하거나 보조할 수 있다. 예를 들어 ChatGPT는 의료 문헌을 분석하고 연구 결과를 요약하거나 관련 연구 자료를 추천할 수 있다"는 ChatGPT의 언급과 일치한다.건양대병원은 이런 장점을 근거로 의료기관 행정 효율화 영역에서 ChatGPT 도입 여부를 검토중이다.김 교수는 "ChatGPT를 도입해 의료기관에 적합하게 파인 튜닝(fine tunning)할지, 아니면 자체 개발할지 고민하고 있다"며 "인공지능이라고 해도 요즘은 오픈소스 방식이 많아 자체 개발도 가능한 수준"이라고 말했다.그는 "문진 과정에서 환자의 관심 키워드를 자동으로 포착해 의료진에게 전달하는 문진과 의무기록이 합쳐진 방식을 고려하고 있다"며 "기존의 상용화된 보이스 EMR 등의 솔루션은 생각보다 기대에 못 미쳐 활용도가 떨어졌지만 대규모 언어 모델 인공지능은 맥락을 이해하고 요약하는 능력이 강력해, 심도있게 도입 방안을 고민하고 있다"고 덧붙였다.▲거짓말에 능숙한 인공지능…의료 영역 활용 위한 과제는?긍정론에도 불구하고 메타버스와 같이 한때의 유행이나 제한적 활용에 그칠 것이란 전망도 나온다.학습 데이터를 기반으로 하는 만큼 얼마나 양질의 데이터를 제공하고 학습시키느냐가 의료적 활용도를 결정하고 부정확한 정보를 능숙한 거짓말로 만들어내는 환각(hallucination) 특성상 행정 영역에서 제한적 활용만 가능할 것이란 진단이다. 환자 생명에 직결된 내용을 잘못 고지할 경우 이를 활용한 의료진, 의료기관의 책임소재 문제도 불거질 수밖에 없기 때문이다.언어 모델 인공지능은 그 특성답게 환자 안내, 문진, 의료 정보 취합, 환자 상담 요약에 강점이 있어 진단 영역에서는 진단에 특화된 전문 인공지능이 사용될 것이라는 것. ChatGPT가 모든 의료적 문제를 해결하는 '만능 키'가 아니라는 뜻이다.김대진 가톨릭중앙의료원 정보융합진흥원장(서울성모병원 정신건강의학과 교수)은 "처음엔 메타버스 회의가 신기해서 많이 시도됐지만 지금은 자취를 감췄다"며 "ChatGPT가 그런 전철을 밟을 것인지에 대해선 회의적"이라고 말했다.그는 "ChatGPT의 등장은 고작 반년을 지났기 때문에 현 시점에서 상용화를 진단하는 것은 성급하지만 우선은 ChatGPT는 언어에 강점이 있어 활용성은 언어 모델 위주로 판단해야 할 것 같다"며 "마이크로소프트가 음성 인식 헬스케어업체 뉘앙스(Nuance)를 인수하고 ChatGPT를 결합하는 등 의료 영역 고도화에 나섰다"고 밝혔다.김대진 가톨릭중앙의료원 정보융합진흥원장그는 "뉘앙스 AI에 환자와 정신과 의사의 대화를 들려준 뒤 무슨 약을 써야 하는지, 치료 스케쥴을 어떻게 해야 하는지 계획을 짜 달라고 하자 전문가가 보기에도 굉장히 수준 높은 답변이 나왔다"며 "메타버스는 실용성이 떨어져 없어도 그만이었지만 ChatGPT는 다르다"고 강조했다.검진 데이터를 ChatGPT가 요약해 준다면 전문의가 같은 시간 동안 더 많은 데이터를 읽고 판독해 더 많은 검진 결과를 산출해 내는 등 실제 업무 효율화에 기여할 수 있다는 것.김대진 원장은 "로봇수술할 때 화면을 3D로 구현해 주는 프로그램이나 영상의학 판독에 특화된 AI 등 각 과 특성에 맞는 AI 분석 모델을 구입해달라고 한다"며 "이런 개별화된 솔루션과 ChatGPT를 합치면 업무 효율과를 기대할 수 있다"고 전망했다.그는 "ChatGPT를 만능으로 본다면 실망하겠지만 각 유틸리티를 연결하는 통로로 본다면 활용성은 무궁무진하다"며 "딥러닝 모델과 연계해 심혈관 질환 급성사망 확률이 70% 이상일 때 약을 미리 처방하게끔 한다든지 활용 방안이 많다"고 덧붙였다.어디까지나 의료진의 업무 효율 증대 목적에 ChatGPT의 활용성이 있는 만큼 이를 너무 경계하거나 확대해석할 필요가 없다는 것. AI의 활용성과 확장성은 결국 이를 이용하고 소비하는 의료인의 손에 달려있다는 뜻이다.아주대의대 병리학교실 김석휘 교수가 진행한 ChatGPT의 의사 인력 대체 가능성을 점검한 연구 논문(doi.org/10.3904/kjm.2023.98.3.99)은 ChatGPT를 의료진의 의사 결정을 돕는 유틸리티로 봤을 뿐 의사를 대체할 '적'으로 보진 않았다.김 교수는 "미충족 수요가 너무 높고 의사가 수행하는 것이 불가능한 일이라면, 해당 영역에서 AI를 활용할 수 있다"며 "예를 들어 전혈구 계산은 임상적 주요 결정에 꼭 필요하지만 사람이 세기 어렵기 때문에 기계의 힘을 빌려 정확히 셀 수 있고, 이러한 기능이 검증된다면 의사는 그 결과를 믿고 이에 기반해 결정할 수 있다"고 강조했다.그는 "의사가 하기 어렵지만 기계로는 빠르고 정확하게 할 수 있고, 이 결과를 의사가 점검 후 최종 판단을 하는 경우에도 해당 모델은 의사의 역할과 의료의 범주를 더 확장해 주는 것"이라며 "반면에 의사가 어렵지 않게 할 수 있는 일이고, 굳이 다른 방법론의 도움이 필요하지 않다면 수요도가 떨어지기에 진료 현장에 들어오기 어려운 모델이 될 것"이라고 관측했다.이마저도 "ChatGPT는 환자들의 건강 상태를 모니터링하는데 활용될 수 있고 환자들의 건강 데이터와 의료 기록을 분석해 변화나 이상 징후를 감지하고 조기 경보를 제공할 수 있다"는 ChatGPT가 스스로 예측한 활용성과 그 비전을 공유하는 셈이다. 

메디칼타임즈=이인복 기자인바디(각자대표 차기철, 이라미)는 최근 본사에서 제1회 사내 해커톤 인데브(InD ev)를 진행했다고 9일 밝혔다.해커톤은 해킹(Hachking)과 마라톤(marathon)의 합성어로 소프트웨어 개발 및 기획자들이 팀을 구성해 제한된 시간 안에 아이디어를 도출하고 비즈니스 모델(프로토타입)을 선보이는 대회다. 인바디는 사내 첫 해커톤을 기업 및 브랜드 명인 인바디(InBody)와 개발자를 뜻하는 디벨로퍼(Developer)를 조합한 인데브(InDev)로 명명하고 이번 행사를 진행했다.제1회 인데브는 지난달 22일부터 24일까지 48시간 동안 서울 강남구 논현동 인바디 본사에서 진행됐으며 소프트웨어개발, 인프라개발, 데이터사이언스 팀 등 IT 개발 직무로 이루어진 10팀이 참가했다.이번 대회는 인바디 앱에 적용할 수 있는 새로운 서비스를 제시하고 구축하는 방식으로 운영됐으며 유저들에게 체성분 관리의 중요성을 제고하고 더욱 고도화된 고객 경험을 제공할 수 있는 비즈니스 모델 등 다양한 아이디어가 구체화됐다. 특히 인바디 클라우드에 쌓인 9400만 개 이상의 체성분 데이터를 기반으로 건강 관리에 실질적으로 도움이 되는 헬스케어 서비스 창출에 중점을 뒀다.해커톤 참여 직원들은 이미지 프로세싱, 영상처리, 머신러닝, Chat GPT 등 신기술을 적용한 다양한 출품작을 선보였다. 우승작은 임원 및 운영진 투표, 프로그램 완성도, 사업화 가능성, 테크닉, 참여도 및 팀워크 등을 종합적으로 평가해 선정됐다. 1등 팀에게는 총합 160만 원 상당의 상품이 수여됐다.인바디 직원들의 혁신 아이디어 중 우승은 인바디 앱 내에서 인플루언서의 다이어트 프로그램 운영을 돕는 솔루션을 제안한 팀에게 돌아갔다. 이 외에도, 식단 입력 기능 업그레이드를 통한 인바디 앱 사용성 강화, 개인 체성분 데이터를 활용한 캐릭터 생성 및 커뮤니티 활성화 솔루션을 제안한 팀 등이 함께 수상의 영광을 안았다.한편, 인바디는 전 세계에서 쌓아 온 9400만 개 이상의 체성분 데이터와 탄탄한 하드웨어를 기반으로 디지털 헬스케어 서비스 고도화에 박차를 가하고 있다. 인바디 앱의 사용성 강화는 물론, 가정, 회사, 학교, 피트니스 센터, 병원 등 언제 어디서든 인바디 장비를 통해 체성분을 측정하고 관리하며 건강한 삶을 설계할 수 있는 맞춤 솔루션 개발에도 힘을 쏟고 있다.디지털 사업을 확장하는 만큼 개발 인력 규모 역시 확대되고 있다. 인바디에서 소프트웨어 및 솔루션 개발, 데이터 분석 등의 관련 직무를 담당하는 임직원 규모는 전년 동기 대비 47%, 2년 만에 114% 이상 증가했다. 유망한 개발 인재들이 헬스케어 분야 개발 전문가로 성장할 수 있도록 아낌없는 지원과 적극적인 채용 정책을 펼치고 있다.인바디 최창은 부사장은 "인바디는 장기간 쌓아 올린 하드웨어 인지도와 체성분 빅데이터를 기반으로 매우 안정적이고 단단하게 디지털 사업을 추진해 나가고 있다"며 "이번 사내 해커톤 등을 시작으로 인바디 창립 이래 꾸준히 쌓아 온 체성분 빅데이터의 진가가 드러나기 시작할 것"이라고 말했다.

메디칼타임즈=최선 기자실시간 대화 기반의 대규모 인공지능(AI) 모델 ChatGPT가 미국 의사국시를 통과하면서 의료 영역에서 활용 가능성이 대두되고 있지만 그 역할의 의사의 판단 보조에 그칠 것이란 전망이 나왔다.무엇보다 임상적 판단이 환자의 예후에 직결되는 만큼 최종 결정에 따르는 법적 책임을 감당할 '주체'가 필요하다는 것. 따라서 인간 의사의 판단을 도울 보조 수단으로써 활용할 가치는 있지만 의사를 대체한다는 개념으로 접근하긴 어렵다는 결론이다.5일 의학계에 따르면 아주대의대 병리학교실 김석휘 교수가 진행한 ChatGPT의 의사 인력 대체 가능성을 점검한 연구 논문이 대한내과학회지에 게재됐다(doi.org/10.3904/kjm.2023.98.3.99).자료사진ChatGPT는 세상에 등장한 지 얼마 되지 않았지만 미국 의사국시 및 변호사 시험에 통과하면서 사회 전반에 걸쳐 활용성에 대한 기대감을 불러일으키고 있다.ChatGPT 이전에는 AI가 의사를 대체할 것인가라는 질문에 다소 냉소적인 반응이 대부분이었지만 최근에는 분위기가 달라져 대부분의 의사들이 AI에 대한 찬사와 위협을 동시에 느끼고 있다는 게 김 교수의 판단.AI 모델을 포함해 모든 연구 모델이 실제 의료 현장에 적용되기 위해서는 연구 가설 및 계획을 세우고, 의학연구윤리심의위원회의 심의를 거쳐 그 적절성과 윤리성을 검토한다. 또 의료 전문가로부터 데이터를 준비하고 정제하며 연구 모델을 학습시키기 위해 데이터의 정답지를 받고, 규제 기관에서 임상시험 결과에 대한 허가를 받는 등 엄격한 과정을 거치게 된다.김 교수는 "기존에 개발되고 허가를 받아 현재 임상 현장에서 활용되고 있는 대부분의 AI 모델은 위와 같은 단계를 모두 적합하게 수행했다"며 "이는 기존의 근거중심의학이 추구하는 바를 새로운 방법론으로 구현하는 것이라 이해할 수 있다"고 말했다.이어 "하지만 ChatGPT와 같은 모델은 제한되지 않은 공개 데이터를 기반으로 하기에, 포함된 자료의 적절성을 감독할 수 있는 장치가 마련되지 않았다"며 "예를 들어 일정 비용을 내야만 열람할 수 있는 최신 논문의 내용은 제외되고, 일반 블로그에 게시된 신뢰성이 없는 가짜 전문가의 글은 오히려 분석 모델 내의 주요 데이터로 포함될 수 있다"고 지적했다.모델의 개발 과정 자체에 옳고 그름을 판단해 주는 전문가의 결정이 포함돼 있지 않은 것은 중대 위험 요소로 입력된 값에 따라 결과물이 유동적일 뿐더러 포괄적인 영역에서 전반적으로 틀리지 않는 결과물을 추구하는 ChatGPT의 특성상 이 모델에서 나온 결과물을 구체적이고 특정한 임상 적응증에 적용하는 것은 상상하기 어렵다는 것.인간이 수행할 수 없는 특정 업무에서 AI를 활용할 수 있지만 이 경우에도 의사의 역할과 범주를 확장해 주는 역할에 머무를 뿐 대체 개념으로 접근하긴 어렵다는 주문이 이어졌다.김 교수는 "미충족 수요가 너무 높고 의사가 수행하는 것이 불가능한 일이라면, 해당 영역에서 AI를 활용할 수 있다"며 "예를 들어 전혈구 계산은 임상적 주요 결정에 꼭 필요하지만 사람이 세기 어렵기 때문에 기계의 힘을 빌려 정확히 셀 수 있고, 이러한 기능이 검증된다면 의사는 그 결과를 믿고 이에 기반해 결정할 수 있다"고 강조했다.그는 "의사가 하기 어렵지만 기계로는 빠르고 정확하게 할 수 있고, 이 결과를 의사가 점검 후 최종 판단을 하는 경우에도 해당 모델은 의사의 역할과 의료의 범주를 더 확장해 주는 것"이라며 "반면에 의사가 어렵지 않게 할 수 있는 일이고, 굳이 다른 방법론의 도움이 필요하지 않다면 수요도가 떨어지기에 진료 현장에 들어오기 어려운 모델이 될 것"이라고 관측했다.의학적 결정에 책임을 최종 결정권자가 짊어지는 의료법적 구조상 AI의 의사 대체 가능성은 희박하다는 판단도 나왔다.김 교수는 "의사의 최종 점검없이 AI 모델의 결정에 따라 진료 방침이 결정되는 형태 역시 진료 현장에 적용되기 어렵다"며 "현재의 모든 의학적 결정의 책임은 이를 서명한 의사가 떠앉기 때문에 특정 모델이 환자의 운명을 바꿀 수 있는 결정을 하게 되면 잘되든, 잘못되든 결정에 대한 책임 소재가 불분명해진다"고 지적했다.그는 "이러한 논거로 기존의 AI 모델 개발에서도 최종 결정을 의사가 점검할 수 있는가를 중요한 관문으로 보고 있다"며 "ChatGPT와 같은 모델도 출력한 결과물을 최종적으로 의사가 점검 및 결정하는 구조가 돼야만 의료 현장에 들어올 수 있다"고 전망했다.그는 "진단 및 치료의 용도로 이용될 수 있는 AI 알고리즘에 대한 미국 FDA의 규제 또한 매우 엄격할 것으로 예상돼 전문가 집단의 정교한 설계로 개발된 모델만이 실제 환자에게 닿을 수 있을 것"이라며 "ChatGPT를 포함한 어떠한 AI 모델도 의료 현장에 실제 도입되기 위해서는 의사의 검증 및 의사에 의해 최종 확인을 받아야 하는 구조가 돼야 한다"고 결론내렸다.