'왓슨'이 별건가. IBM에 연간 100억원을 줄 필요가 있겠나. 우리가 만들어보자.

길병원의 IBM왓슨 도입이 주목을 받은 가운데 서울대병원 등 빅4병원을 중심으로 '한국형 왓슨'을 만들기 위한 준비에 한창이다.

당장 딥러닝이 가능한 '왓슨'과 같은 머신러닝을 내놓을 순 없겠지만 여기에 필요한 알고리즘을 개발하는 것부터 시작하자는 것이다.

"우리도 역량 충분…개발 시작하자"

분당서울대병원 황희 의료정보센터장은 "이르면 내년 하반기쯤 일부 질환에 한해 왓슨과 유사한 형태의 서비스를 선보일 예정"이라면서 "완성단계는 아니더라도 파일럿(시범적용) 테스트 결과를 보여줄 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

그는 이어 "왓슨은 암 질환에 적용했지만 한국형 '왓슨'의 타깃은 다른 질환을 우선 적용할 수도 있다"고 덧붙였다.

서울아산병원도 왓슨 개발의 전단계로 한국전자통신연구원과 공동연구팀을 구축, 헬스케어 빅데이터 분석기술 개발에 뛰어 들었다.

공동연구팀은 암, 심혈관질환 등 중증질환에 대한 예측 및 최적의 진단?치료 가이드를 제시하는 맞춤형 의료시스템을 제시할 예정이다.

의료 빅데이터에 환자의 임상기록은 물론 유전체 데이터, 기후 및 환경 데이터를 측정, 저장하고 이를 일상생활 데이터를 결합하면 만성질환 관리부터 암 치료까지 한 개인의 질환에 대한 체계적인 분석이 가능할 것이라는 게 연구팀의 설명이다.

삼성서울병원도 유방암 자동판독 등 기본적인 알고리즘을 만드는 것부터 단계를 밟아나가고 있다.

또한 삼성서울은 KT와 MOU를 체결, ICT기술을 의료분야에 접목해 암 유전체 분석을 위한 공동 연구를 진행 중으로 향후 한국형 왓슨을 개발하는 사전 준비가 될 것으로 보인다.

세브란스병원은 윤도흠 의료원장은 최근 기자간담회에서 "한국형 왓슨을 선보이겠다"고 공개적으로 선언할 정도 야심찬 계획을 갖고 있다.

세브란스가 보유한 빅데이터와 기술을 융합하면 승산이 있을 것이라는 게 그의 설명이다. 윤 의료원장은 왓슨 개발에 필요한 예산 확보방안까지 제시하며 의욕을 보였다.

"왓슨은 미국의료산업의 결정판…IBM에 돈 벌어 줄일 있나"

이 같은 움직임은 "미국 회사인 IBM에 돈을 쏟아 부을 필요가 있을까"라는 생각에서 시작됐다.

서울대병원 한 의료진은 "대형 기업이 한곳이 AI산업을 독점하는 것에 대해 부정적"이라면서 "한국 나름대로 할 수 있는 것을 고민해야한다"고 말했다.

일각에서 '서울대병원 등 대형 대학병원이 왓슨을 도입하지 않을까'라는 의문을 제기한 것에 대해서는 "의료수준이 높은 한국에는 불필요한 것"이라는 의견이 우세했다.

황희 센터장은 "왓슨을 도입하면 연 수십억의 예산을 쏟아부어야 하는데 굳이 그럴 필요가 없다고 본다"면서 "한국형 왓슨을 만드는 편이 낫다"고 덧붙였다.

삼성서울병원 이우용 교수(소화기외과)는 "왓슨은 미국의 MD앤더슨 혈액종양내과 교수 80%까지 따라왔다. 하지만 한국 대형병원 의료진은 MD앤더슨 교수와 비슷한 수준으로 굳이 왓슨을 도입할 필요가 없다"고 봤다.

세계적으로 왓슨을 적극 도입하고 있는 태국 등 의료기관은 의사가 부족하고 의료수준이 MD앤더슨 교수진에 비해 낮기 때문에 도움이 되지만 한국의 경우는 얘기가 다르다는 게 그의 설명.

그는 "미국은 개발을 위해 메이요 등 병원에 도입, 이를 의료후진국으로 판매하고 있다"면서 "이미 의료 선진국인 한국은 도입할 필요가 없다"고 전했다.

"정부차원의 접근 필요…기업 등 파트너 필요해"

그렇다면 한국형 '왓슨' 개발에 성공하려면 어떻게 해야할까. 빅4병원 관계자들은 "한개 병원만 뛰어들어서는 성공할 수 없다"고 입을 모은다.

환자 임상데이터를 기반으로 알고리즘을 만들 수는 있지만 이를 머신에 장착해 가동시키려면 기업들이 파트너로 들어와야한다는 것이다.

또한 임상 데이터가 많을수록 유리한 만큼 한개 병원차원이 아닌 정부차원에서 접근하는 것도 방법이 될 수 있다고 보고 있다.

황희 센터장은 "병원은 물론 산업계, 엔지니어링 스쿨, 빅데이터 분석가 등이 모두 참여해야한다"면서 "이것이 국가전략 프로젝트로 접근해야하는 이유"라고 설명했다.

그는 이어 "단순히 우리병원 환자만 대상으로 왓슨과 같은 서비스를 제공하는 것은 지금의 인프라와 기술로도 가능하지만 진단의 정확도를 높이려면 환자 데이터 규모를 더욱 확대할 필요가 있다"고 덧붙였다.