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"입으로 차트 쓰는 시대 머지 않았죠"

발행날짜: 2020-06-15 05:45:50

가톨릭의대 정승은 교수

인공지능(AI) 기술이 널리 활용되고 있는 지금은 사람의 말을 컴퓨터가 인식해 문서로 변환하는 것 쯤은 식은 죽 먹기다. 음색은 물론이거니와 발음, 톤, 억양까지 정확히 인식하며, 또한 대충 말해도 최대한 유사한 단어를 찾아낸다.

실생활에서는 네비게이션에서 쉽게 찾아볼 수 있는데 누구나 한번쯤 정확한 인식능력에 놀란적이 있을 것이다. 이러한 음성인식 기술은 이제 실생활은 넘어 전문 영역으로 넘어오고 있다. 최근에는 인공지능과 블록체인이 결합돼 지구상 가장 어렵고 방대한 학문인 의학분야에 속속 이식되고 있다.

새로운 음성 차트 시스템을 개발하고 있는 정승은 교수
가톨릭의대 정승은 교수(은평성모병원 영상의학과)는 국내에서 의학차트 음성인식률 100%를 목표로 음성인식 개발업체인 퍼즐에이아이와 함께 개발에 밤낮없는 시간을 보내고 있다. 병원내에서 기획실장이라는 중책을 맡고 있으면서도 이 일에 손을 뗄 수 없는 건 애정을 쏟는 만큼 나날이 발전하는 인식기술에 희열을 느끼기 때문이다.

"지긋지긋한 차트 타이핑 안녕"

그가 음성인식 차트에 본격적으로 관심을 갖게 된 것은 하루에 수 천여장의 차트가 만들어지는 대형병원들의 데이터(자료)의 관리가 중요해질 것이라는 인식이 작용했다. 특히 새 병원은 애초부터 데이터베이스를 잘 구축해 놓으면 의료자원을 다방면에서 효율적으로 활용할 수 있다는 점이 컸다.

그런면에서 음성인식은 가장 빨리 그리고 가장 쉽게 적용해볼 수 있는 영역이라고 판단했다. 무엇보다도 수 많은 의무기록을 일일이 치지 않아도 되기 때문에 인력 등 의료자원을 효율적으로 사용할 수 있다는 매력이 크게 다가왔다. 일일이 칠때보다 많은 정보를 담을 수 있고, 주치의 변경, 인수인계 등 환자관리가 용이한 것은 의사입장에선 가장 큰 혜택일 것이다.

다만 요런(?) 신박한 기술은 그냥 만들어지지 않는다. 의무기록을 음성으로 구현하려면 수많은 학습이 필수다. 정 교수는 "쉽게 말해 대충말해도 잘 인식할 수 있게 하려면 인공지능을 접목해 학습이 필요하다"며 "얼마나 잘 시키느냐가 관건"이라고 설명했다.

다만 이또한 시간의 싸움이다. 처음에는 어렵지만 같은 용어를 되풀이해서 사용하기 때문에 일정시간이 지나면 쉽게 구축이 가능하다는 점. 게다가 이미 잘 인공지능과 블록체인 기술 또한 꾸준히 발전하고 있어서 진료과에 맞는 학습만 시키면 모든과에 적용하는 것도 시간문제다.

현재 정교수가 막바지로 개발하고 있는 영역도 정확도를 높이는 학습화. 이를 테면 영어와 한글의 병용시 문제없이 인식하는 것, 빠른 속도로 발음하는 경우, 의학용어를 약어로 말하는 경우, 정확하지 않지만 유사한 용어를 발음할 경우 등을 보정하고 있다.

이미 상당한 학습이 진행되 지금도 구현은 가능한 단계다. 실제 구현방법이 궁금해 기자가 시현을 요청하자 MRI와 CT 판독소견을 자동으로 인식해 써지는 모습이 마치 동화에서 나오는 마술펜을 연상시킨다.

정 교수는 "아무리 자판이 빨라도 하루에 수백여건의 판독결과를 일일이 키보드로 입력하는 일은 쉽지 않은 일"이라며 "여전히 오류는 존재하지만 환자관리에 치명적인 부분은 없다. 지긋지긋한 차트 타이핑시대가 끝날 수 있다"고 평가했다.

"실전 적용 원격의료와 음성차트 기술 나란히 발전할 것"

이런 과정이 더 발전을 거듭해 현재는 실전 적용을 눈앞에 두고 있다. 현재 시범적으로 적용하는 진료과는 영상의학과. 영상의학과는 타과대비 판독 리포트가 상상을 초월한다는 점에서 하루빨리 적용이 필요한 부분이란다. 구축이 되면 다음단계는 외과, 간호부서 등등이 적용될 것으로 전망했다.

외과의 경우 집도의가 수술직후 많은 보고를 작성해야 한다는 점에서 음성인식기술이 꼭 필요한 영역이고, 환자를 최전선에서 관리하고 방대한 의무기록을 작성하는 간호부서도 필요하다고 설명했다. 정 교수는 "그외에도 수술이 필요한 진료과도 필요할 것이라며 학습시간이 관건"이라고 말했다.

이런 가운데 현재 병원가에서 음성차트 접목은 더욱 가속도가 붙을 전망이다. 이를 선점하기 위해 다양한 음성인식 인공지능 프로그램이 나와 있고, 병원들 또한 이식수술을 마치거나 준비중이다. 대형병원들은 현재 거의다 준비하고 있는 상황.

정승은 교수가 촬영된 영상을 음성으로 기록하는 시연을 보여주고 있다. 실제 문서화하는 작업이 50% 이상 줄었다고 한다.
따라서 향후 2~3년내에는 음성차트 플랫폼을 사용하는 병원들이 더 많아질 것으로 보고 있다. 특히 최근 코로나 이후 원격의료가 핵심으로 떠오르고 있는 상황에서 음성인식 차트는 원격의료의 주요 기술로 부각될 것으로 전망된다. 게다가 의무기록의 통일화가 정부차원에서 추진되면서 가속도가 붙을 전망이다.

정 교수는 "코로나 계기로 인해서 더 빨리 땡겨질 수 있다는 생각이다. 웹미팅, 웹강의가 어렵고 귀찮다고 했지만 뉴노멀로 자리잡은 것처럼 비대면의료(원격의료)가 확산되면 음성차트 기술은 더 필요할 수 있다"고 피력했다.

이어 그는 "이대로 가면 앞으로는 의사와 의사간, 의사와 환자간, 의사와 간호사간 목소리를 구별하는 기술도 머지 않았다"며 "음성인식은 업무량을 50% 이상 줄일 수 있어 궁극적으로 환자관리에 더 집중할 수 있을 것으로 기대하고 있다"고 전망했다.
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