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 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 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.

메디칼타임즈=이지현 기자"Chat GPT 확산으로 의학교육도 바뀔 것이다. 의사가 똑똑해지는 게 아니라 그 반대로 의사가 AI수준에 맞춰질 수 있어 걱정스럽다."삼성서울병원 AI연구센터 정명진 센터장(영상의학과)은 지난 12일 인터뷰에서 Chat GPT열풍이 의료분야에도 영향을 미칠 것이라고 전망했다. 특히 의과대학 교육에서는 부정적인 영향을 줄 수 있다고 했다.삼성서울병원 정명진 AI연구센터장그는 Chat GPT를 네비게이션과 비교했다. 과거 네이게이션이 없던 시절에는 지도책에 이정표를 확인하고 운전을 했지만 네비게이션이 개발된 이후로는 지표책이 필요 없어졌다. 문제는 네비게이션이 고장났을 때이다. 챗GPT 혹은 AI기술을 의료환경에 이득이 있지만 그림자가 존재할 것이라는 게 그의 전망이다.운전 중 네비게이션이 고장나면 잠시 차를 세우면 그만이지만 환자의 생명이 오가는 중요한 순간에 AI장비에 고장이 발생하면 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문이다.정 센터장은 "현재 의료진은 AI가 제시한 답이 맞는 지 여부를 평가할 수 있지만 미래 의료진은 '평가' 대신 '의존'하게될 가능성이 높아 걱정"이라고 말했다. 그런 의미에서 의사가 AI수준으로 하향평준화되는 것은 아닌지 우려했다.다행인지 불행인지 현행법에선 Chat GPT는 의료 임상현장에 도입이 제한돼있다. 환자 진료기록을 Chat GPT로 등록하는 순간 개인정보가 해외로 유출될 가능성을 차단해 놓은 것. 다만, 5~10년 후에는 의료분야 최적화된 Chat GPT 도입될 것이라고 봤다.정 센터장은 삼성서울병원에 부비동 진단 AI기술부터 로봇물류 등 다양한 분야에서 성과를 내고 있지만 그의 목표는 한발 더 앞서있다.단순한 진단 서포트 역할을 뛰어넘어 의료진이 환자상태가 악화되기 이전에 선제적인 조치를 취할 수 있는 AI기술이 그의 목표다.그는 "현재 기술은 환자의 심전도 등을 화면에 띄워 보여주는 상황판 역할이지만 앞으로는 환자의 전반적인 바이탈사인을 수집해 의료진에게 '알람'을 주는 기술이 필요하다"고 말했다.가령, AI시스템이 중환자실 환자의 심전도, 혈압, 산소포화도, 피검사 결과를 수집해 '24시간 이내 심장마비 가능성이 높다'는 알람을 주는 식이다.정 센터장이 생각하는 병원 내 AI기술의 최대 가치는 업무효율을 높이는 데 있다.그는 "대형 대학병원은 영상의학과 전담 타이피스트(Typist)가 10명 정도 있다. 의사의 판독을 정리하기 위한 인력"이라며 "앞으로는 의사가 판독 내용을 말하면 이를 텍스트로 전환해주는 AI로 대체될 것이다. 외과 의사들 또한 수술기록지를 수기로 작성하지 않아도 '타이피스트 AI'가 역할을 해줄 것"이라고 말했다. 결국 AI가 의료현장의 잡무를 처리하는 역할을 할 것이라는 게 그의 전망이다.정명진 센터장은 AI기술이 병원 수익성 개선에 크게 도움을 줄 것이라고 전망했다. 또한 정 센터장은 AI기술은 병원 운영에도 획기적인 변화를 가져올 것이라고 봤다. 삼성서울병원에 도입, 확산 예정인 물류이송로봇은 이미 병원 경영 효율화를 확인했다.물류이송로봇은 의료진과 환자로 붐비는 낮시간대를 피해 야간에 각 병동에 필요한 물류를 이송하는 역할을 한다. 일단 물류를 이송하는 수고를 덜 수 있고, 낮시간대 번잡함도 줄었다.그는 "개인적으로 AI기술을 통해 진단 보다 병원을 운영하는데 효과적일 것이라고 기대하고 있다"면서 "실제로 AI기술을 잘 활용하면 병원 수익성을 개선할 수 있다"고 말했다.예를 들어 환자 예약할 때 AI가 적절히 분산시키는 데 성공해 CT장비를 10개 필요한 것을 9대로 운영할 수 있게 되면 그만큼 비용을 개선한 셈이다.영상의 질을 개선하는 AI도 마찬가지다. 해당 AI기술을 통해 구형장비 수명이 연장했다면 당장 고가의 장비 비용을 줄일 수 있고, 장비 성능이 개선된 만큼 검사시간이 단축되면 더 많은 검사를 실시할 수 있기 때문에 이 또한 병원 수익성을 개선할 수 있다.

메디칼타임즈=이승준 학생(제주의대) 수업이 끝나고 교수님께선 우리에게 연습 문제를 나눠 주셨다. 우리는 삼삼오오 모여 답을 맞혔다. 그중 친구 한 명이 이 문제가 오늘 수업의 핵심을 담고 있다고 떠들었다. 문제 풀이가 끝나자 교수님께서 이 문제의 출처를 알려주셨다."이 문제는 수업 들어오기 직전, Chat GPT를 통해 만든 문제입니다."Chat GPT가 그 친구의 말대로 수업 내용의 핵심만 꼽은 것이었다!Chat GPT가 나온 후, 우리의 공부는 달라졌다. 수업 도중에 이해를 못 하고 넘어간 내용은 바로바로 Chat GPT에게 물어본다. 시험공부를 하면서도 모르는 게 나오면 즉시 Chat GPT를 통해 간단히 해결해 버린다. 불과 몇 년 전까지 뜬구름 잡는 소리라고 여겼던 AI인데, 지금은 AI가 나를 의사로 성장시키고 있다니!교수님께서 말씀을 이어가셨다."여러분들이 의사가 될 시기에는 Chat GPT 같은 인공지능이 훨씬 발전되어 있을 거예요. 그때가 되면 환자가 의사를 찾아오기 전에 자신의 증상을 인공지능 서비스에 먼저 입력하고 올 수 있어요. 그리고 만약 의사의 답변과 인공지능의 답변이 다르다면 환자는 여러분의 답변을 신뢰하지 않고 다른 병원으로 갈 수 있어요."이 말씀을 듣고 오늘날 바둑의 상황이 떠올랐다. 전 세계의 예상을 깨고 알파고는 이세돌 9단을 상대로 4 대1 승리를 거머쥐었다. 그 후로 7년이 지난 지금 AI는 바둑에서 완벽한 교과서로 자리 잡았다. 프로 바둑 기사들조차도 AI와 똑같이 두는 연습을 통해 대회를 준비한다. 즉, 세계에서 가장 바둑을 잘 두는 사람들이 자신의 판단보다는 인공지능의 판단을 신뢰한다는 것이다. 이러한 시대의 흐름 속에서 변화를 기회로 잡은 사람이 있다. 바로 중국의 리쉬안하오 9단이다. 리쉬안하오 9단은 알파고가 출시되기 전까지만 해도 정상급 기사가 아니었다. 하지만 바둑 AI가 등장하면서 그의 기량은 가파르게 성장하였다. 모든 대회에서 파죽지세로 승리하더니 최근엔 바둑 세계 랭킹 1위인 신진서 9단마저 꺾었다. 만약 바둑 AI가 등장하지 않았더라면 리쉬안하오 9단은 이만큼 성장할 수 없었을 것이다. 새로운 변화에 맞추어 그 누구보다 변화를 잘 이용해왔기에 가능한 결과일 것이다.최근에 대한간학회 영문학술지에 Chat GPT의 임상적 활용 가능성을 분석하는 연구가 게재되었다. 간암 등 간질환을 대상으로 한 164개의 개별화 질문을 Chat GPT에게 물은 후 그 답변을 전문의의 판단과 비교한 연구이다. 연구에 따르면 Chat GPT는 질병의 진단과 치료 결정에서 압도적인 정확도와 신뢰도를 보였다. 그렇지만 지금 Chat GPT 수준으로는 아직 비의료인이 자신의 병명을 질문을 통해 알아내기가 힘들다. Chat GPT가 정확한 진단을 하기 위해서는 항목화된 개별 질문을 할 수 있어야 하기 때문이다. 그러나 기술이 발전해 훗날 의료에 특화된 개방형 AI가 출시된다면 위에 교수님이 언급했듯이 환자가 집에서 AI를 통해 미리 병명을 생각하고 병원에 올 수 있다.내가 이런 미래를 임상에서 현실로 마주한다면 지금의 바둑 기사들처럼 나의 판단에 혼란이 오지 않을까 걱정이 된다. 물론 정확한 진단을 위해서는 여러 검사가 필요하고 환자가 자신의 증상을 자각하기 힘들기 때문에 AI의 역할이 바둑만큼 위력적이지 않을 것이다. 그렇다고 변화를 넋 놓고 지켜보다가는 걱정이 현실이 될 것만 같은 불길한 예감이 든다. 바둑 AI를 모두가 이용할 수 있음에도 그것을 가장 잘 활용하여 자신의 결과로 증명했던 리쉬안하오 9단이 있듯이 AI 서비스를 활용하려는 노력을 전개해 나갈 생각이다. AI에게 날카롭게 질문하는 법과 AI의 답변을 활용해 나의 지식으로 만드는 법을 익힐 것이다. 훗날 환자가 나에게 "선생님 말이 Chat GPT와 다른데요?"라고 하더라도 당황하지 않고 환자가 AI에게 물어본 질문 내용과 AI의 답변을 검토함으로써 정확한 판단을 할 수 있도록 말이다.

메디칼타임즈=이인복 기자환자들이 의사에게 묻는 대부분의 질문에 대해 의사들의 답변보다 대화형 인공지능인 Chat GPT가 오히려 낫다는 평가가 나왔다. 실제 의사들의 평가라는 점에서 의미가 있는 부분.이에 따라 향후 원격의료 등에서 단순한 의학적 질문 등에 Chat GPT를 충분히 활용할 수 있다는 것이 전문가들의 결론이다.Chat GPT와 의사의 답변을 실제 의사들이 직접 평가한 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 2일 미국의사협회지(JAMA)에는 환자의 질문에 대한 의사의 직접 답변과 Chat GPT의 답변을 비교 평가한 연구 결과가 게재됐다(10.1001/jamainternmed.2023.1838).현재 대화형 인공지능인 Chat GPT의 우수한 성능이 공개되면서 각 학계에서는 이에 대한 실제적 기능에 대한 평가가 활발히 이뤄지고 있다.특히 Chat GPT가 미국 의사시험은 물론 변호사시험 등을 무난하게 통과하면서 과연 실제 현장에서 이를 활용할 수 있을지에 대한 검증이 이뤄지고 있는 상황.캘리포니아 의과대학 존(John W. Ayers) 교수가 이끄는 연구진이 실제 Chat GPT를 활용한 환자 대응의 가능성을 점검하고 나선 것도 이러한 이유 때문이다.실제로 Chat GPT가 의사의 로딩을 줄이고 환자의 건강관리 등에 활용될 수 있는지를 파악하기 위해서다.이에 따라 연구진은 환자가 의사에게 자주 묻는 총 195가지의 질문 목록을 만들고 이에 대한 실제 의사의 답변과 Chat GPT의 답변을 비교 분석했다. 어떤 것이 의사의 답변인지, Chat GPT의 답변인지 모르는 블라인드 테스트다.의사의 답변과 Chat GPT의 답변에 대해 소아과와 내과, 종양내과, 감염내과, 예방의학과, 노인내과 전문의들이 직접 적합도와 정확성 등을 답변만 보고 5점 척도(매우 나쁨, 나쁨, 수용 가능, 좋음, 매우 좋음)로 평가한 것.그 결과 일단 의사의 답변보다 Chat GPT의 답변이 훨씬 더 자세했다. 답변에 대한 평균 길이를 비교하자 의사는 52개의 단어에 그친 반면 Chat GPT는 무려 211개의 단어를 활용해 자세히 답변한 것.그렇다면 이에 대한 정확도와 적절성 등 답변의 품질은 어떠한 평가를 받았을까.이 또한 Chat GPT가 더 우수한 평가를 받았다. 전문의 패널이 의사의 답변과 Chat GPT의 답변의 답변 정확도와 품질을 5점 척도로 평가한 결과 의사의 응답은 평균 3.26점에 그친 반면 Chat GPT는 평균 4.13점으로 유의하게 앞선 것.특히 수용 가능하지 않은 정도의 잘못된 정보나 품질(3점 미만)의 답변으로 평가받는 비율도 의사는 27.2%에 달했지만 Chat GPT는 2.6%로 월등하게 적었다.더욱이 특별히 더할 것이 없이 매우 좋다(4점 이상)는 평가를 받은 답변의 비율 또한 의사는 22.1%에 불과한 반면, Chat GPT는 무려 789.5%로 압도적으로 높았다.이로 인해 답변에 공감하고 수용할 수 있다는 평가도 오히려 의사보다 Chat GPT의 손을 들어준 전문의들이 많았다.공감도 또한 5점(매우 공감하지 않음, 공감하지 않음, 공감함, 약간 공감함, 매우 공감함) 척도로 평가한 결과 의사의 응답은 평균 2.15점을 기록한 반면 Chat GPT는 3.65점으로 의사의 답변을 앞섰다.아울러 공감하기 힘들다(3점 미만)의 답변의 비중도 의사는 80.5%에 달한 반면, Chat GPT는 14.9%로 유의미하게 적었다.실제 관련 분야 전문의들조차 의사가 직접 답변한 내용보다 Chat GPT의 답변이 더 정확하고 품질이 좋으며 공감할 수 있다는 결론을 내린 셈이다.존 교수는 "대부분의 질문에 있어 관련 분야 전문의들은 실제 의사의 답변보다 Chat GPT의 답변이 더 정확하고 공감대가 가며 품질이 좋다는 답변을 내놨다"며 "Chat GPT가 가진 한계론에도 불구하고 이를 활용할 수 있는 충분한 근거가 있다는 것을 시사한다"고 설명했다.그는 이어 "물론 환자에 대한 진단과 약물의 조절 등의 중요한 부분에 대해서는 반드시 의사의 최종적 판단이 우선시 돼야 한다"며 "하지만 Chat GPT가 내놓은 답변을 의사가 검수하는 등의 방법으로 의사의 로딩을 크게 줄일 수 있을 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자대화형 인공지능 Chat GPT가 진단과 치료 방식의 결정 등에서는 전문의와 큰 차이가 없다는 연구 결과가 나왔다. 하지만 당장 임상에 적용하기에는 한계가 분명했다.전 세계를 아울러 정보를 취합하는 특성상 각국의 진료지침과 보험 정책, 인정되는 적응증 등을 반영하는데 한계가 나타났기  때문이다.  즉,  Chat GPT가 우리나라에서 진료를 하면 의학적으로는 타당해도 삭감이 될 수 있다는 의미다.Chat GPT의 실제 임상 적용 가능성에 대한 분석 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 2일 대한간학회 영문 학술지 Clinical and Molecular Hepatology에는 Chat GPT의 임상적 활용 가능성에 대한 분석 연구 결과가 게재됐다(10.3350/cmh.2023.00890).Chat GPT는 대화형 인공지능으로 상당한 정확도와 문장력, 신뢰도로 보이며 학계와 산업계에서 그 활용 가능성에 대한 연구를 진행하고 있는 상태다.특히 미국 앤서블헬스(Ansible Health)에서 시행한 연구 결과 3단계에 걸친 미국 의사시험(USMLE)을 50% 이상의 정확도를 보여주며 무난하게 통과해 의학적 활용 가능성을 인정받고 있는 상황.말 그대로 의사 면허를 딸 수 있을 정도로 발전한 인공지능이라는 점에서 실제 임상에서 활용할 수 있을지에 대한 관심이 높아지고 있는 셈이다.시더스 시나이 의료센터 알렉산더(Alexander Kuo) 박사가 이끄는 연구진이 간 질환에 대한 적용 가능성 분석에 들어간 것도 이러한 이유 때문이다. 과연 실제로 Chat GPT를 진료에 활용할 수 있을지 파악하기 위해서다.이에 따라 연구진은 간경화와 간암 등 주요 간질환을 대상으로 진단과 치료, 예방 등 총 5개 카테고리에서 164개의 질문을 던져 이에 대한 정확도와 신뢰도를 측정했다.같은 질문을 해당 전문의 3명에게 교차 검증하며 과연 현재 임상 지침 등에 부합하는지를 비교한 것이다.그 결과 Chat GPT는 164개 질문 중 무려 76.9%의 질문에 전문의와 전혀 다르지 않는 높은 수준의 정확성을 가진 정보를 제공했다. 10개 중 약 8개는 전문의와 차이가 없었다는 의미다.하지만 한계도 분명했다. 과거의 논문과 문헌 등을 고찰해 가장 타당한 답을 내놓는데는 확실한 성능을 보였지만 임상 의사의 판단에 들어가는 부분, 즉 의사 결정 구조와 지침 등의 반영에서는 한계가 나타났기 때문이다.즉 환자를 얼마나 입원시켜야 하는지, 또한 퇴원 시켜도 되는지, 얼마나 예후를 지켜봐야 하는지 등 임상 의사의 경험과 판단이 들어가는 부분과 그 나라 지침에는 맞는지 등에 대해서는 23.1% 전문의와 판단이 달랐다는 의미다.실제로 카테고리별로 정확도와 신뢰도를 비교하자 질병에 대한 기초지식과 생활습관, 임상적 진단과 치료 방식 결정에서 Chat GPT는 압도적인 성과를 보였다.하지만 예방의학과 예후 등의 측면에서는 50% 이상 올바른 데이터와 잘못된 데이터를 섞어서 내놓는다는 평가를 받으며 신뢰를 얻지 못했다.특히 세계적으로 통용되는 진단과 치료 등에는 매우 높은 정확도를 보였지만 각 국가별 가이드라인과 보험 정책 등을 적용해 최적의 결과를 내놓는데는 한계가 있었다.만약 미국에서는 간암 수술 후 5일은 입원해야 한다는 지침이 있고 한국에서는 3일이면 충분하다는 지침이 있다면 Chat GPT는 4일의 입원이 필요하다고 답한다는 의미가 된다.그러나 전문가들은 이 정도의 정확도와 신뢰도만으로도 Chat GPT의 활용성은 충분하다고 결론내렸다.궁극적으로 Chat GPT가 의사를 대체하는 역할이 아닌 만큼 보조적 역할로는 이미 현장에서 충분히 활용할 수 있다는 설명이다.알렉산더 박사는 "Chat GPT가 진단과 적절한 치료법, 관리 방법에 대해서는 전문의 못지 않은 정확도와 신뢰도를 보였다"며 "하지만 각 국가별로 가이드라인과 보험이 적용되는 범위, 적응증이 다르다는 점에서 이를 반영해야 하는 부분에서 한계가 나타났다"고 분석했다.그는 이어 "하지만 분명하게 Chat GPT는 지금 당장이라도 의사의 훌륭한 진단 및 치료 도구가 될 수 있다는 것을 보여줬다"며 "특히 환자들이 편하게 접근할 수 있다는 점에서 환자 대상 설명문과 각 의학 사이트 등을 대체할 수 있는 좋은 도구가 될 것"이라고 내다봤다.

메디칼타임즈=이인복 기자미국 의사시험과 로스쿨 시험을 단 몇 초만에 통과해 화제를 모으고 있는 Chat GPT. 그렇다면 과연 실제 진료에서도 이를 활용할 수 있을까?이에 대한 답이 될 수 있는 연구 결과가 나와 주목된다. 같은 질문을 미국국립암센터와 Chat GPT에게 동시에 주고 이를 비교 분석한 연구가 나온 것. 결과적으로 결론은 놀라웠다.Chat GPT가 실제로 유용한 의학정보를 제공하는지에 대한 연구 결과가 나왔다.현지시각으로 21일 미국 국립암연구소가 발간하는 암 스펙트럼(National Cancer  Institute  Cancer Spectrum)에는  Chat GPT의 의학적 가치에 대한 연구 결과가 게재됐다(10.1093/jncics/pkad015).인공지능 Chat GPT는 이미 상당한 정확도와 문장력으로 화제의 중심에 서 있는 상태다. 특히 미국 의사시험과 로스쿨 시험을 모두 통과하면서 화제를 모으고 있는 상황.실제로 미국 앤서블헬스(Ansible Health)의 연구 결과 Chat GPT는 3단계에 걸친 미국 의사시험(USMLE)을 50% 이상의 정확도를 보여주며 무난하게 통과했다.스텝 1,과 스텝2, 스텝 3에서 추출한 305개 문항을 단 5초 안에 높게는 60% 이상의 정확도로 풀어내며 무난하게 합격점을 받은 것.또한 Chat GPT-4의 경우 미국 로스쿨 입학시험(LSAT)에서도 상위 10% 안에 드는 점수를 받으며 무난하게 합격할 수 있다는 것을 증명했다.이로 인해 학계에서는 이제 Chat GPT를 실제 환경에서 쓸 수 있는지에 주목하고 있다. 쉽게 말해 의사 면허를 딸 수 있다면 진료에 활용할 수 있는지에 관심을 두고 있는 것.미국 유타의과대학 스카일러 존슨(Skyler Johnson) 교수가 이끄는 연구진이 이에 대한 연구를 시작한 것도 이러한 이유 때문이다. Chat GPT의 가능성을 실제로 확인하기 위해서다.이에 따라 연구진은 암과 관련한 심층적인 질문 13개를 마련하고 미국에서 가장 권위를 인정받는 미국암연구소(National Cancer  Institute)와 Chat GPT에 물어 이에 대한 답변을 비교 분석했다.미국암연구소가 내놓은 답변과 Chat GPT의 답변이 얼마나 유사하며 의학적으로 오류나 문제가 없는지를 비교한 것이다.또한 여기에 더해 권위있는 암 전문가 5명을 추가해 이 답변에 대한 의학적 근거와 타당성을 추가로 분석했다.그 결과 13개의 질문에 대한 미국암연구소의 공식 답변은 5명의 전문가 모두가 100%의 동의로 의학적 근거가 충분하다고 답했다.Chat GPT의 답변에 대해서도 13개의 질문 중 11개는 5명 중 5명 모두가 100% 정확하다고 답했다. 하지만 2개의 질문에 대해서는 5명 중 4명만이 정확하다고 답했다. 이견은 각 1명이었다.이를 통계적으로 분석하면 Chat GPT의 답변은 미국암연구소의 답변과 비교해 96.9%의 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 특히 미세하게 문장 구조를 바꿔가며 질문해도 이같은 정확도는 지속적으로 유지됐다.스카일러 존슨 교수는 "Chat GPT가 미국국립암연구소가 내놓은 답변과 거의 똑같은 수준의 정보를 내놓는다는 이번 연구 결과는 향후 진료에 충분히 활용이 가능할 수 있다는 중요한 통찰력을 제공한다"며 "적어도 건강정보로서는 충분히 활용이 가능하다는 의미"라고 설명했다.하지만 그럼에도 곧바로 의학 정보의 창구로 활용하기는 한계가 있다는 것이 연구진의 의견이다. 높은 정확도에도 불구하고 일정 부분 구멍은 존재한다는 것.일단 Chat GPT가 이러한 정보를 미국국립암연구소 자료를 그대로 가져왔을 가능성이 있으며 또한 일부에서 거짓말을 지어내는 '환각 오류'의 가능성도 나타났다는 지적이다.스카일러 존슨 교수는 "상당한 정확도는 놀랍지만 이 답변이 과연 Chat GPT가 스스로 정리한 것인지 미국국립암연구소에 공개된 자료를 그대로 따온 것인지 알 수가 없다"며 "특히 일부에서는 상당히 우려스러운 '환각 오류'도 나타났다는 점에서 자칫 잘못된 정보를 지속적으로 가공해 악의적 고정관념을 만들어 낼 수 있는 가능성도 있다"고 밝혔다.