메디칼타임즈=이인복 기자미소정보기술과 더화이트커뮤니케이션이 AI 컨택센서 고도화를 위해 협력한다.미소정보기술(대표이사 안동욱)은 AICC 솔루션 개발 및 운영 대행 전문기업 더화이트커뮤니케이션(대표이사 박민영)과 AI컨택센터(AICC) 고도화를 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 31일 밝혔다.이번 MOU를 통해 미소정보기술은 고객 상담내용에 포함된 식별 개인정보를 비식별 개인정보로 바꿔 개인정보를 안전하게 저장할 수 있게 하는 동시에 상담사를 위한 자동 답변(상담 어시트턴트) 및 상담 품질 평가 자동화 서비스를 고도화할 예정이다.또한 비정형 상담데이터에 스마트TA(smartTA)와 chatGPT를 활용해 차별화된 AICC 솔루션을 제공할 예정이다.미소정보기술의 스마트TA는 기존 콜센터에 다양한 고객들을 상담하면서 다양한 혁신 사례를 만들어가고 있다.국내 주요 콜센터의 비정형 텍스트 및 고객 CRM 데이터 분석 시스템 구축, 지자체의 소셜 데이터 분석을 통한 AI기반 상권분석 시스템 구축, 경쟁사 제품 평가, VOC분석 통해 상품 경쟁력 확보, 제조 및 건설현장의 위험성평가 분석 등에 활용해 고객경험(CX)을 높이고 있는 것.더화이트커뮤니케이션은 전화, 채팅, 챗봇, 이메일 등 다양한 채널을 통해 들어오는 고객 문의를 한 화면에서 답변할 수 있게 해주는 클라우드 기반 고객상담 솔루션 클라우드게이트(cloudgate)를 공급하는 기업이다.클라우드게이트는 SaaS기반 상담 솔루션에 인공지능(AI) 기술을 더하여 상담 자동 요약, 상담 키워드 자동 추출, 상담 리포트 자동 생성 등 기능을 제공하고 있으다.미소정보기술 안동욱 대표이사는 "AI컨택센터를 통해 컨택 센터의 업무과중도 줄이고 정확한 상담으로 고객만족도를 높일 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.더화이트커뮤니케이션 박민영 대표는 "AICC 고도화를 통해 상담 품질 향상, 상담 시간 단축, 복잡한 상담을 위한 전문 케어 등 보다 개선된 서비스를 고객사에 제공할 예정"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=최선 기자대형 언어 모델(Large language model, LLM) 및 진단 전문 인공지능(AI)의 임상 활용 및 연구가 폭발적으로 증가하면서 국제학술지도 변화 수용에 나섰다.각종 학술대회에 AI 세션이 등장하고, 관련 연구회가 설립되면서 국제학술지 NEJM은 AI 파트를 별도의 섹션으로 독립시켜 임상 진단 사례 연구부터 인공지능을 활용하기 위한 정책 코너까지 다룬다는 계획이다.24일 의학계에 따르면 국제학술지 NEJM은 AI 섹션을 별도로 독립시켜 의료 AI에 대한 전문적인 활용성 검증에 나섰다.영상, 심전도 기반의 진단 AI의 진단율이 전문의를 앞지르거나 초기 빠른 위험도 판단으로 응급환자의 초동 대처 시간을 줄였다는 긍정적인 연구 결과들이 축적되면서 의학계에는 말그대로 AI 연구 광풍이 불고 있다.실제로 내분비학회 빅데이터위원회는 'ChatGPT와 의료'를 주제로 세미나를 개최하고 대화형 인공지능 기술을 의료 분야에서 활용하기 위한 방법론을 공유한 바 있다.NEJM이 신설한 AI 특화 학술지 홈페이지 화면(ai.nejm.org)각종 학술대회에서도 ChatGPT 활용법 강좌, 강의가 속속 개설되고 AI 연구회가 신설되는 등 변화는 현재 진행형.국제의학저널편집자위원회(ICMJE)가 인공지능 사용 여부의 투명한 공개를 조건으로 연구에 활용 가능하다고 명시하자 대한내과학회지 KJM 역시 연구 및 출판윤리를 개정, AI 활용에 연구의 투고 규정을 신설했다.대형언어모델 ChatGPT이 공개된 이후 이를 활용한 연구가 전세계적으로 급증하면서 다양한 학회들도 이에 대한 기준을 마련하기 위해 팔을 걷은 바 있다.그간 AI의 가능성에 주목한 NEJM도 AI 특화에 방점을 찍었다. 그간 토픽 항목에서 '의료분야에서의 AI'를 개설해 다뤘지만 한발 더 나아가 AI만을 전문적으로 다루는 페이지(ai.nejm.org)를 신설한 것.NEJM AI는 AI의 임상 적용을 평가하기 위해 NEJM의 엄격한 연구 및 출판 표준을 적용하고 임상의와 기술 전문가가 함께 참여하는 최초의 출판물이다.NEJM AI는 ▲의료 AI 분야의 선도적인 임상의, 과학자, 기업가들의 커버스토리 ▲AI 시스템의 임상적 평가 방법 ▲의사 결정 및 관리 작업을 위한 AI 및 LLM(대형 언어 모델) 적용 방법 등을 다루게 된다.AI 전문 학술지를 표방한 만큼 AI 임상시험 설계, 진단, 환자 커뮤니케이션 및 의료 AI 애플리케이션의 임상 시험에 대한 연구 보고서뿐 아니라 데이터 세트, 벤치마크 및 프로토콜과 같은 알고리즘 구축 및 검증 도구에 대한 전문적인 내용도 다룬다는 계획.이와 관련 앤드류 빔 NEJM AI 창간 부편집장은 "의료 AI에서 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지에 대한 기록 저널이 되겠다"고 창간의 목적을 설명했다.'ChatGPT와 의료'를 주제로 세미나를 개최한 김헌성 내분비학회 빅데이터이사는 "인공지능 기술이 의료 분야에서 새로운 혁신을 이끌고 있다"며 "의사들이 ChatGPT에 많은 관심을 가지고 있지만 관심의 크기와는 다르게 실제로 어떻게 활용하는지 아는 사람은 많지 않다"고 말했다.임상 분야에서도 AI 활용에 대한 수요 및 검증이 꾸준한 만큼 이와 관련된 전문 학술지의 태동이 임상 현장과 AI의 접목에 마중물이 될 수 있다는 게 전문가들의 전망이다.

메디칼타임즈=최선 기자국제의학저널편집자위원회(ICMJE)가 지난해 ChatGPT를 포함한 인공지능(AI) 모델의 활용 여부 명시에 대한 규정을 신설한 데 이어 국내에서도 AI를 활용한 연구 논문 투고 규정이 생겨 주목된다.AI를 공동저자로 인정할 순 없지만 AI 활용 여부에 대한 투명한 공개만 하면 저널 투고 규정에 위배되지 않는다는 것.6일 의학계에 따르면 최근 대한내과학회지 KJM은 연구 및 출판윤리를 개정, AI 활용에 연구의 투고 규정을 신설했다.대형언어모델 ChatGPT이 공개된 이후 이를 활용한 연구가 전세계적으로 급증하면서 다양한 학회들도 이에 대한 기준을 마련하기 위해 팔을 걷은 바 있다.선제적으로 나선 곳은 국제의학저널편집자위원회(ICMJE). ICMJE는 ChatGPT 등의 인공지능 사용 여부를 저자 외에는 확인할 방법이 없다는 점에서 투명한 공개를 조건으로 연구에 활용 가능하다고 명시한 바 있다.국제의학저널편집자위원회가 신설한 AI 활용 항목 규정. 대한내과학회지도 이를 참고해 AI 활용 규정을 마련했다.ICMJE는 각 저널들이 AI 기술을 활용한 연구 논문 제출 시 제출된 논문을 제작할 때 AI 보조 기술(LLM 대형 언어 모델, 챗봇 또는 이미지 생성기 등)을 사용했는지 여부를 공개하도록 저자에게 요구해야 하고 저자는 자기소개서와 제출된 작품 모두에서 해당 기술을 어떻게 사용했는지 설명해야 한다고 주문했다.이어 ChatGPT와 같은 챗봇은 저작물의 정확성, 무결성 및 독창성에 대해 책임을 질 수 없으며 이러한 책임은 저작에 필요하므로 저자로 나열될 수 없고 관련 모든 자료에 대한 책임은 저자에게 부여된다.내과학회지도 ICMJE의 규정을 대부분 수용했다.AI는 출판에 대한 최종 승인을 제공할 수 있는 능력과 작업의 정확성 및 무결성에 대한 책임뿐 아니라 ICMJE와 같은 기관에서 설정한 저자 기준을 충족할 수 없어 AI 프로그램은 저작자 요건을 충족하지 못한다는 것이 내과학회지의 신설 규정.AI는 이해 상충 진술을 이해할 수 있는 능력이 부족하며 그러한 진술에 법적으로 서명할 수 없고 AI는 창작자로부터 독립적인 소속을 가지고 있지 않으며 저작권을 보유할 수도 없다.이에 내과학회지는 "따라서 저자는 원고를 제출할 때 AI를 저자로 포함시킬 것이 아니라 AI의 사용을 인정하고 원고 작성에 어떻게 사용됐는지에 대한 투명한 정보를 제공해야 한다"며 "AI 분야가 빠르게 진화하고 있기 때문에 AI를 사용하는 저자는 이 사실을 선언하고 사용되는 AI 모델의 이름, 버전, 출처 및 원고 내 적용 방법 등에 대한 구체적인 기술적 세부 사항을 제공하라"고 제시했다.AI 사용 여부는 저자만이 알 수 있고, AI를 활용한 연구가 대세라는 점에서 막기 보다는 활용성을 열어두는 방안이 적절하다는 판단이다.'의학 논문 작성 및 데이터 분석에서 ChatGPT의 활용'을 발표한 유승찬 연대의대 의료정보학 교수는 "최근 몇 년간 AI가 의학 분야에서의 연구와 임상에 중요한 역할을 차지하게 됐다"며 "본인의 연구 결과에 대한 해석이나 타 저자들의 논문을 검토를 위해 사용할 경우, 데이터 유출 가능성에 대한 경각심을 가져야 한다"고 말했다.그는 "삼성전자의 경우 초기에 ChatGPT 사용을 허용했으나 이후 엔지니어들이 내부 소스코드들을 ChatGPT에 업로드함에 따라 생기는 유출 사고 이후 사용을 전면 금지한 바 있다"며 "AI 도구는 의학 논문 작성과 데이터 분석 과정에서 연구자의 효율성을 향상시키는 중요한 파트너로 자리 잡고 있지만 AI의 조언은 참고 자료로 활용하는 것이 좋으며 최종 결과와 논문의 품질은 연구자의 전문성과 판단에 기반 해야 한다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=이지현 기자챗GPT(ChatGPT)에 정신의학 분야를 첫 적용한 연구결과가 발표됐다.챗GPT는 인공지능(AI) 기반의 챗봇서비스다. 기존의 AI에서 한 단계 발전해 대용량 데이터 학습을 통해 인간처럼 종합적으로 추론하고 대화형식으로 쉽게 사용할 수 있어, 2023년 네이처 선정 '과학계 10대 인물' 중 비인간으로 첫 선정되는 등 사회 전반에 큰 영향을 주고 있다.아주대 의대 의료정보학교실 박래웅 교수팀(황규범·이동윤 정신건강의학과 전문의)은 공개된 정신분석 문헌 속 환자의 병력 자료를 바탕으로 챗GPT를 통한 정신역동적 공식화를 작성했다.정신역동적 공식화는 과거 환자가 겪은 경험을 바탕으로 현재의 무의식적 갈등과 행동·감정 간 관계를 연결해, 증상이 갖는 의미를 해석·설명하는 역할뿐 아니라 사례에 대한 이해 및 치료 방향에 대한 지침이 된다.연구팀은 정신역동적 설명을 도출하기 위해 다양한 입력 문구를 설계했다. 이러한 입력 문구는 ▲챗GPT 생성 키워드 ▲정신건강의학과 전문의 생성 키워드 ▲문헌 등에서 얻은 일반적인 정신역동적 개념들을 포함했다.그 결과 챗GPT를 통해 적절한 정신역동적 공식화 작성 즉, 환자를 설명하는 정신의학적 분석 답변을 얻을 수 있음을 확인했다.이에 대해 연구팀은 "챗GPT가 낸 결과는 핵심 증상 파악뿐 아니라 과거의 경험과 현재의 증상을 연결하는 가설 등 문헌의 해석과 유사한 결과를 도출했으며, 다양한 정신분석 이론을 통해 적절한 답변을 내는 것을 확인했다"고 설명했다.챗GPT는 현재 과학뿐 아니라 사회 전반에 널리 사용하고 있지만, 정신건강 분야의 경우 개인 정보 보호 및 평가, 해석 등의 어려움으로 적용이 쉽지 않았다.박래웅 교수는 "이번 연구는 처음으로 챗GPT에 정신건강 분야를 적용했다는 점에서 의의가 있다"면서 "향후 챗GPT가 널리 상용화되는 데 기여하길 바란다"고 밝혔다.한편 이번 연구는 정신의학분야 국제 학술지 'Psychiatry Research(IF 11.3)'에 'Assessing the Potential of 챗GPT for Psychodynamic Formulations in Psychiatry: An Exploratory Study(정신의학에서 정신역동적 진단을 위한 챗GPT의 가능성 평가: 탐색적 연구)'란 제목으로 게재됐다.

메디칼타임즈=최선 기자의학계에서 올해 가장 뜨거웠던 키워드는 ChatGPT로 대변되는 인공지능(AI)이 아닐까 싶다. 코로나19 팬데믹 사태 이래로 단일 주제에 대해 이렇게 많은 각종 연구 논문들이 쏟아져나온 것을 본적이 없기 때문이다.이름도 생소했던 ChatGPT가 대중에 공개된지 불과 1년이지만 학술대회의 풍경은 많이 변했다. 상관 없어보이는 학회들도 은근슬쩍 인공지능을 주제로 세션을 마련하는가 하면 주요 학회들 대부분이 인공지능 관련 세션을 단골메뉴처럼 끼워넣고 있다.과연 인공지능을 임상적으로 활용할 수 있을까에 대한 주제에서 시작했지만 요즘은 인공지능을 어떻게 활용해야 최적의 결과물을 내놓을 수 있을지, 혹은 각종 진단에서의 전문의와의 실제 대결로까지 연구가 확장된 것을 보면 임상적 활용성에 대한 검증은 마무리 단계에 접어들었다는 판단이 가능하다.이런 상황에서 의대생 교과 과정에 인공지능을 포함시켜야 한다는 논의가 나오는 것도 무리는 아니다. 실제로 최근 의학학림원이 의료 AI 교육과정 개발 가이드라인 및 모델 공청회를 마련한 것도 이런 맥락. 환자들의 임상 자료가 디지털로 데이터베이스화 되면서 이를 통계적으로 처리하는 프로그램을 숙지하는 것이 임상의학자에게 기본 덕목으로 요구된 것처럼 인공지능을 어떻게 활용할 것인지에 대한 '코디네이팅' 능력이 기본 덕목으로 자리잡을 가능성이 높다.일련의 변화에 대해서 아쉬운 점은 학술적 활용 기준에 대한 기준 마련이 더디다는 점이다.올해 6월 국제의학저널편집자위원회(ICMJE)는 ChatGPT를 포함한 인공지능 모델의 활용 여부 명시에 대한 규정을 신설하고 연구자가 대형 언어 모델(LLM), 챗봇 또는 이미지 생성기 등 AI 지원 기술을 사용했는지 여부를 명시토록 한 바 있다.또 ChatGPT는 작업 결과의 정확성, 무결성 및 독창성에 대해 책임을 질 수 없기 때문에 관련 책임은 저작자가 져야 하고 연구자는 인공지능이 부정확하거나 불완전하거나 편향된 결과를 생성할 수 있으므로 결과를 신중하게 검토하고 편집해야 한다. 이를 풀이하면 인공지능은 적어도 연구자를 돕는 보조수단일뿐 의사를 대체할 크리에이터가 아니라는 해석이 가능하다.아직 고도화되지도 않은 기술을 두고 벌써부터 전문가의 직업을 소멸시킬 적으로 보거나 의사를 대체할 터미네이터 쯤으로 보는 부정적 시각을 가질 필요는 없다. 그리고 그런 가치중립적인 시각을 위해선 국내에서도 ICMJE의 활용 기준처럼 인공지능에 대한 선을 그어주는 작업이 필요하다.대학 과제물부터 발표자료까지 ChatGPT로 해결한다는 이야기가 심심찮게 들린다. 문제는 인공지능 사용 여부를 저자가 직접 기재하기 전까지 확인할 방법이 없다는 것. 인공지능이 고도화되면 될 수록 의학계에서도 이를 둘러싼 연구 부정 논란은 가까운 미래로 다가올 수 있다. 더 늦기 전에 최소한의 학술적 활용 기준 정립 및 제시가 필요하다.

메디칼타임즈=최선 기자주식회사 이노보테라퓨틱스의 대표를 맡고 있는 박희동입니다.Q. 회사와 대표님 간단한 소개는?1994년에 서울대학교 약학대학원 석사를 졸업하고 지금은 LG생명과학에서 30년 동안 합성신약 연구를 진행했습니다. 행하는 과정에서 대한민국 제1호 FDA의 승인을 받은 팩티브 개발에도 참여를 했고 현재 LG화학에서 큰 매출을 일으키고 있는 당뇨병치료제인 제미글립틴의 개발에도 참여했습니다. 그 경험을 바탕으로 저희 동료들과 함께 2019년에 이노보테라퓨틱스를 창업을 하였습니다.Q. 신약 개발에서창업까지 이어지게 된 계기는?저희 창업멤버들의 가장 중요한 계기는 정말 변화하는 상황에서 저희들이 근무했던 전 직장은 큰 조직이고 그 변화에 대처하는 부분에 저희들이 약간의 어떤 이슈가 있었고요. 그 이슈 안에서 어떻게 하면 저희들이 환자들에게 더 좋은 기회 아니면 가치를 제공할까에 대한 고민을 통해서 저희들이 잘하는 분야인 합성, 생물학 그 다음에 양약 그리고 AI제너레이션 경영, 기획 이런 부분들이 모여서 저희들이 창업을 하게 되었습니다. 또한 가장 중요한 포인트는 대한민국의 신약 연구에 대한 지원들이 커졌고요. 예로는 국가신약개발사업단을 포함해가지고 국가적으로 이런 신약에 대한 연구를 지원했기 때문에 비록 저희들이 작은 수의 멤버지만 충분히 대기업에서 하지 못하는 부분들 그런 부분들도 속도감 있게 저희들이 해낼 수 있을 거라는 어떤 기대 또는 자신감 이런 부분들이 저희들이 창업을 하게 된 동기입니다Q. AI 핵심 플랫폼 딥제마에 대해서?딥제마(DeepZema) AI플랫폼은 신약후보물질을 도출하고 최적화하는 최적의 웹 기반의 신약 개발 발굴 플랫폼입니다. 다양한 AI 신약 개발업체들이 존재하는데 딥제마는 웹 기반이기 때문에 연구자들 모두가 즉각적으로 자기의 컴퓨터를 가지고 활용할 수 있습니다. 그러므로 실시간으로 저희들이 디자인하고 합성한 물질들에 대한 평가 그런 부분들이 소통이 되기 때문에 저희들은 가장 적은 비용으로 훌륭한 신약개발 후보물질을 도출할 수 있는 그런 부분이 다른 신약 개발업체와는 다른 합성신약 연구에 특화되어 있는 기술이라고 할 수 있겠습니다.Q. 다른 업체의 AI 기술 대비 비교우위인 점은?딥제마를 설명드리면 일단 AI부터 잠깐 설명을 드려야 되는데 AI는 크게 두 개로 나눠진다고 볼 수 있습니다. 딥러닝 베이스드 빅데이터 중심의 AI가 있고 생성형 AI라고 하는 대표적인 ChatGPT로 대변될 수 있겠는데 그런 두 개의 영역이 있습니다. 그래서 이 두 부분의 영역이 현재 글로벌 제약회사나 아니면 많은 부분들이 AI를 활용한다고 할 때 두개를 동시에 하고 있습니다. 그렇지만 사람들이 기대하는 건 ChatGPT로 대변되는 생성형 AI가 정말 저희들이 기존까지 도전하지 못했던 신약의 분야의 성공을 갖다 줄 것이라는 기대가 있는데 ChatGPT도 보시면 거짓말이 너무 많고 아직은 정확하지 않은 어떤 답을 주고 있기 때문에 아직은 신약개발이라는 굉장히 복잡한 연구계가 필요한 시스템 안에서는 좀 약한 것 같고요. 그래서 딥제마는 빅데이터 기반 딥러닝 기반의 저희들이 기존의 연구해왔던 데이터들, 기존의 인류가 합성했던 물질들, 그 물질에 대한 모든 약효 아니면 독성 그리고 임상에서의 경험들 이 축적된 경험들을 다 저희들이 담아서 그 부분들을 다른 회사와는 다르게 다른 회사들은 대부분 AI 하는 사람과 그리고 바이올로지 하는 사람들이 구별돼 있습니다만 이 부분을 한꺼번에 녹여낼 수 있는 방법은 웹 기반 베이스로 합성하는 분이든 아니면 바이오연구자든 약리연구자든 아니면 경영자든 누구든 이 딥제마라는 플랫폼에 들어가서 저희들이 만들어진 물질에 신약개발 후보물질로서의 어떤 가능성에 대해서 매일매일 점검 가능하고 그렇기 때문에 저희들은 신약개발의 높은 실패 확률을 저희들은 줄여서 좀 속도감 있게 신약개발 연구를 한다는 것이 이노보테라퓨틱스가 가진 딥제마 AI 플랫폼의 강점이라고 할 수 있겠습니다.Q. AI플랫폼을 통해서 만들어진 후보물질들은 어떤 강점을 가지고 있나요?저희들이 면역질환으로 미국에서 임상 상을 진행하고 있는 INV-101 과제가 있습니다. 이 과제의 분자 타겟은 PYGL이라는 아주 새로운 타겟입니다. 그렇기 때문에 저희들은 기본적으로 퍼스트인클래스를 추구하고 있고요. 퍼스트인클래스를 하는 이유는 기본적으로 실패할 확률은 높을 수는 있으나 기회가 훨씬 크다고 생각하고 있고 현재 기존의 약이 출시되고 있고 기존의 항체신약이 존재하는 분야에서 합성신약이 출시됐을 때의 어떤 사업성 이건 분명히 존재합니다. 그 중에서도 퍼스트인클래스를 하게 되면 환자들에게 충족시키지 못한 미충족의료를 해결할 수 있는 다양한 방법이 존재합니다. 단독 요법도 될 수도 있고 그렇지만 기존에 나온 약과의 병용요법도 될 수 있고 특히 INV-101 같은 과제의 같은 경우는 IBD 질환을 저희들이 분석을 했을 때 여전히 환자들에게 드려야 될 가장 큰 가치는 안전한 약물이다. 그리고 복용하기에 편한 방법이 되어야 된다 이런 판단을 가지고 저희들이 경구용으로 가장 안전한 약물을 개발하고 있는 중입니다. 충분히 안전성과 유효성만 검증이 된다면 이 IBD 질환 시장에서 새로운 게임 체인저가 되지 않을까 그런 기대를 갖고 진행을 하고 있습니다.Q. 합성신약에 집중하는 이유와어떤 강점을 갖고 있기에 주목하는지?저희들이 합성신약에 집중한 이유는 합성신약이 인류가 신약개발을 시작할 때부터 가장 많은 데이터와 경험들을 가지고 있습니다. 그 부분을 저희들이 딥제마에 담았고 합성신약은 다른 항체시장이나 다른 모달리티 shRNA와는 다르게 저희들 인체 어디에도 보낼 수가 있습니다. 그런 부분들이 저희들이 합성시장을 집중한 이유고 가장 중요한 것은 현재 합성신약을 하는 업체들이 굉장히 많이 줄어들고 있고 새로운 모달리티에 집중하는 것보다 저희들이 잘하고 있는 영역 성공을 해왔던 영역에서 저희들이 도전을 하는 게 벤처로서의 어떤 가능성을 더 높이는 방법이라서 AI 기반 합성 신약 벤처가 되기위해 창업을 했습니다.Q. 어떤 부분의 경쟁력을 강조하고 싶으신지?저희 회사의 미션에도 나와 있지만 안정적인 삶을 영위하려면 기본적으로 신약개발에서 가장 큰 이슈 중에 하나는 약가입니다. 약가가 사실은 항체신약이 됐든 ADC 신약이 됐든 아니면 유전자 치료제가 됐든 너무 높아지는 경향들이 보입니다. 그런 부분의 영역들이 약가가 높아지는 이유는 다양한 요인들이 존재하겠지만 기본적으로 생산단가가 높은 것, 그리고 임상의 비용이 더 크게 드는 점, 그런 부분들이 아마 약간 반영돼 있다고 생각하고요. 그렇지만 현재 전체 약의 시장을 보면 여전히 합성신약의 매출이 더 높고요 거의 60 대 40 정도로 아직은 합성신약의 전체 약에서 차지하는 매출이 더 크다고 저희들은 판단하고 있고 그 안에서 저희들은 가장 효율적이면서 모든 인류가 함께 쓸 수 있는 적절한 약가를 추가하기 위해서 저희가 합성신약을 하고 있고 합성신약은 여전히 다른 모달리티들이 충분히 난치성 질환과 희귀질환에서 성공을 하겠지만 그런 분야에서도 그런 부분이 성공하더라도 저희 합성신약은 기회의 요소가 있다고 저희들은 생각을 하고 열심히 연구를 하고 있습니다.Q. 주요 파이프라인 진행 상황이 궁금합니다.저희들이 제일 처음에 과제를 진행했던 INV-101 과제는 현재 자가면역질환인 IBD질환으로 임상을 미국에서 진행하고 있습니다. 이 분자 타겟은 PYGL이라는 신규 타겟으로 현재까지의 연구결과를 보면 상당히 안전한 어떤 프로파일을 보여주는 합성신약개발 후보물질입니다. 현재 국가신약개발사업단의 지원을 받아 미국에서 임상 1상을 진행하고 있고요. 이 과제의 INV-101 같은 경우는 기존 항체치료제들이 갖고 있는 항체들은 일반적으로 반복적 사용 시 중화항체가 생성되면서 약효가 사라지는 이벤트들 그리고 현재 출시되어 있는 S1P1 아고니스트 라든가 아니면 JAK 억제제들이 시장에 출시는 되었으나 출시된 이후에 더 높은 리스크의 부작용의 보고들 때문에 아직 시장으로 제대로 진출하지 못하고 있습니다. 그런 부분에서 저희들이 판단하는 부분은 안전한 자가면역질환치료제가 있다면 충분히 시장성과 환자들에게 가치를 제공할 수 있다고 판단했기 때문에 지금 진행하고 있고 임상개발이 지금 순항 중이라고 생각하고 있습니다.Q. 면역질환의 적응증 확장 계획은?자가면역질환을 저희가 첫 과제로 시작한 이유는 자가면역질환같은 경우 적응적 확장이 용이하기 때문입니다. 적응증 확장을 할 때 가장 기본이 되는 것은 위험효과비(Risk-Benefit ratio)로 그 안정점이 넓을수록 충분히 저희들이 도전할 수 있는 질환의 영역이 넓어지게 되고요. 지금 TNF-α 억제제인 휴미라, 엔브렐 같은 항체 약물들이 RA로 승인을 받은 이후 자가면역질환인 궤양성 대장염 정도까지만 허가를 받았습니다. 그 이유는 더 심각한 질환인 다발성경화증 루프스 같은 자가면역질환에 효능이 없었기 때문입니다. 또한 JAK 억제제 같은 경우에도 RA로 승인을 받고 추가적인 적응증을 확정을 했으나 궤양성 대장염 종류만 허가를 받았지 나머지 질환에서는 부작용 때문에 허가를 받지 못한 상황입니다. 그렇지만 저희들이 하고 있는 INV-101 같은 경우는 현재 안전성과 위험의 비율이 지금 한 180배 정도로 굉장히 넓은 영역을 갖고 있고 저희들이 지금까지 연구한 바에 따르면 궤양성 대장염보다 더 심각한 질환인 최소한 건선까지는 저희들이 확장 가능하며 더 마일드한 질환인 아토피까지도 저희들이 도전해 볼 수 있지 않을까라고 생각하고 있습니다.Q. 타임라인을 포함한 파이프라인 확장의 전략은?전체 신약개발에는 막대한 비용과 개발기간이 필요하다는 건 다 아시고 계신 상황인데 저희 INV-101 같은 경우는 기본적으로 그 유효성을 검증하기 위해서는 임상 2상을 진행해야 합니다. 그렇기 때문에 거기까지는 저희 대한민국에 있는 벤처라도 충분히 국내든 해외든 충분히 저희들이 임상을 진행할 수 있는 자금과 시간적 여유는 부여 받았다고 생각하고 있고요. 그리고 저희들이 두 번째로 가고 있는 과제가 INV-001이라는 과제가 있습니다. 그 과제 또한 퍼스트인클래스 과제고 현재 저희들이 약간 약물 재창출 느낌으로 저희들이 용도특허를 확보하여 한국에서 임상 2상을 하고 있습니다. 한국에서 임상 2상을 하면 그렇게 나온 결과를 따라서 공동연구를 통해 허가까지 트랙을 진행할 수도 있고 그 어떤 결정은 전부 회사 내에서의 자금 여력과 임상비용의 어떤 분석을 통해서 저희들이 결정할 판단이라고 생각하고 있습니다. 나머지 저희들이 전임 임상을 하는 과제들 연구과제들 그런 부분들에서 벤처가 지금 할 수 있는 최선의 방법은 저희 생각으로는 저희들이 생존해야 되는 게 1번이고 그 생존 안에서 저희들이 사업적 성과를 도출해야 되기 때문에 저희들의 파트너는 항상 지속적으로 찾고 있고 현재 이노보테라퓨틱스는 미국에 한 1명의 BD가 있고 한국에 한 명의 BD가 있습니다 그래서 이 두 분의 BD가 시간 자지 않고 세계 글로벌 파트너와 지금 저희들이 협업을 하고 있고요. 협력을 하고 있고 지금 한 30군데의 파트너와 얘기를 하고 있는 상황입니다 INV-101과 INV-001에 관심을 가지고 있는 회사들이 많기 때문에 충분히 저희들이 안에서 양사가 할 수 있는 부분에서 최대한 좋은 방안을 서로 합의를 이루어가지고 저희들이 신약개발을 진행하려고 하고 있습니다.Q. 진행중인 파이프라인 외의 계획이 있다면?이노보테라퓨틱스는 자가면역질환, 염증성질환 그리고 섬유화질환, 항암 영역에서 저희들이 연구를 진행하고 있습니다. 왜 그 세 영역을 저희들이 집중했냐면 그 부분이 가장 환자에게 드려야 될 어떤 미충족 의료 수요가 많고 그리고 글로벌 파트너가 가장 요구하는 질환영역이라고 저희들은 판단하고 있고 그런 부분들은 결과로서 지금 증명되고 있습니다. 그 안에서 지금 먼저 설명드렸던 임상진행하고 있는 INV-101과 INV-001은 염증성 자가면역질환과 섬유화 질환을 하고 있고요. 그리고 그 사업을 강화하기 위해서는 추가적인 자가면역질환인 과제로서 저희들이 INV-008도 IBD질환 연구 개발을 하고 있고 그리고 섬유화 질환은 INV-002, INV-005라는 추가적인 파이프라인을 저희들이 확보하고 있습니다. 그 뒤에 항암은 아직 정규 코드를 받은 과정에는 없지만 항암 분야도 저희들은 가급적 퍼스트인클래스를 목표로 하여 한 열 개의 과제를 지금 탐색 연구를 하고 있고 몇몇 타겟은 지금 선도물질 정도 수준까지 와 있습니다. 그러므로 아마 저희들이 시간을 좀 가지게 된다면 매년 10개의 연구과제, 임상과제를 진행하는 그런 바이오벤처가 되도록 노력하고 있습니다.Q. 앞으로 회사의 사업 방향은?지금 질문 주신 모든 분야를 저희들이 고민을 하고 있고 저희들이 창업을 하면서 정말 바이오 벤처 업계가 상당히 저희 투자자들과 그런 부분들에게 실망을 많이 시켜드린 부분이 없지 않아 있습니다. 그런 부분들 때문에 저희들은 창업을 하고부터 어떻게 하면 사업적으로 성과를 낼 수 있고 그 기간을 면밀히 분석을 하고 그리고 그것들이 저희들이 허황된 어떤 계획이 아니고 현실 가능한 계획을 짜기 위해서 정말 저희들은 노력을 했습니다. 그 부분들이 지금 저희들이 하고 있는 부분이고요. 그에 크게 일조한 건 딥제마라고 하는 AI플랫폼이 저희들이 숱하게 반복하는 오류를 많이 줄여줬고 그런 부분들이 연구비를 아껴줄 수가 있었고 그런 일정 부분들이 저희들이 연구 생산성 측면에서라도 지금 임상을 하고 있는 저희들이 창업을 한 지 이제 겨우 4년 반쯤 지났습니다. 4년 반 동안 임상 2상을 진행하고 임상 1상을 진행하고 전임상을 두개를 진행하고 연구 세 개, 탐색 연구를 한 10개는 진행할 수 있는 그런 벤처가 되었다는 건 저희들이 크게 잡았던 미션인 재무적으로 안전한 그런 회사를 만들기 위해서 저희들이 노력하고 있고요. 그런 재무적 안정성을 하기 위해서 저희들은 시리즈 A를 일단 2019년 창업하면서 배급을 했고 2021년 정말 투자하기에 어렵다고 했지만 저희를 믿어주시는 투자자분들과 함께 저희들이 시리즈 B 300억을 했습니다. 그래서 저희들 계획으로는 일단 기본적으로 필요한 저희들의 성과를 내고 연구와 개발 과제 고도화를 위해서 저희들이 올해 프리IPO를 계획하고 있고 이런 부분들이 일정 달성하게 된다면 아마 내년이나 후년에는 충분히 IPO 시장에 한번 도전해 볼 계획이고요. 그런 부분에서 저희들이 지금 하고 있는 과제들 자세히 보시면? 저희들이 임상비가 크지 않는 임상을 하고 있다는 부분들은 어찌 보면 저희가 약간 임상적으로도 비용절감과 저희들의 목표 달성을 일치시켰다고 보시면 되겠습니다.Q. 이노보테라퓨틱스를 한 단어나 문장으로 표현한다면?신약개발 경험과 속도를 가진 초고속 합성신약개발 회사입니다. 저희 이노보테라퓨틱스의 구성원들은 신약개발에 허가까지 받는 경험들도 가지고 있고 딥제마라는 AI플랫폼을 가지고 있기 때문에 실질적으로 한국 바이오벤처 중에 성과를 내는 그런 기업이 되기 위해서 노력하겠습니다.

메디칼타임즈=최선 기자의학계와 기업, 이공계열과의 콜라보(협업)가 활성화되고 있다. 전통적으로 의학회의 임원진의 의료진 출신이 많았지만 학회의 기초과학 중요성 인식 및 이공학계열 교수의 바이오 벤처 창업 붐이 맞물리면서 교류가 활성화되고 있는 것.특히 인공지능의 임상적 활용이 늘어나고 디지털치료제가 상용화되면서 기술에 능통한 교수진들의 의학계에 문을 두드리는 일이 빈번해지고 있다.23일 의학계에 따르면 각종 학회에서 산학연 자문단을 영입하거나 디지털 기술을 기반으로 한 연구회 창립이 늘어나고 있다.질병의 예방, 괸리, 치료를 위한 근거 기반의 중재인 디지털 치료제가 보건당국의 허가를 얻으면서 디지털임상의학을 완성시키기 위해서는 인공지능부터 사물인터넷, 로봇공학, 웨어러블 등의 각종 기술의 도움이 필요하다는 인식이 대두되고 있는 것.디지털치료제 상용화 및 인공지능의 임상적 활용이 늘면서 디지털 연구회 발족이나 관련 학회 창립이 빈번해지고 있다. 이 과정에서 의료진 중심의 임원진 구성에도 변화가 감지되고 있다.정밀의료 및 유전체연구회, 중증 심부전연구회를 보유한 대한심부전학회는 최근 산하에 디지털헬스연구회를 발족하고 회원 모집에 나섰다.최동주 연구회 회장(분당서울대학교병원 순환기내과)은 "디지털 기술이 발달하고 임상적인 활용이 확대되면서 여러 의료진들이 인공지능이 무엇이고 어디까지 할 수 있는지 굉장히 궁금해 한다"며 "디지탈헬스부터 인공지능, 빅데이터 등 여러가지가 몰려오고 있는데 문제는 아직도 임상 영역에서의 디지털을 모르는 의료진이 많다"고 연구회 발족의 배경을 설명했다.그는 "디지털을 이해하는 능력을 뜻하는 디지털 리터러시(Digital Literacy) 용어가 나올 정도로 디지털 이해도가 중요 관심사로 떠오르고 있다"며 "디지털 문맹을 깨우치기 위한 노력의 일환으로 웹심포지엄을 마련했다"고 설명했다.지난달 1차 웹심포지엄 주제로 인공지능 심전도 판독을 선정한 연구회는 이달 30일 ChatGPT의 임상 응용 가능성을 2차 주제로 진료와 의학연구에서 ChatGPT 활용방안, ChatGPT 상식 등에 대해 논의한다.대한디지털임상의학회는 고대안안병원 내분비내과 교수를 역임했던 유승현 카카오헬스케어 이사를 기획이사로 영입한 데 이어 산학연구자문단을 두고 메디컬에이아이, 아이시그널, 스카이랩스, 메디칼아이피, 크레너채널즈, 메타아이넷, 스탠다임인공지능신약개발 등 다양한 기업체와 협업하기로 했다.대한의료인공지능학회장은 올해 1월부터 KAIST 교수가 맡았다. 예종철 회장은 KAIST 바이오및뇌공학과 교수로서 바이오 메디컬 이미징 시스템의 고해상도 및 고감도 이미지 재구성을 위한 신호처리 및 기계학습 툴 개발에 정통한 인물로 알려졌다.예 회장은 "의료인공지능이라는 분야가 이미 의료현장의 곳곳에 사용되고 있으며 관련 산업들도 성숙의 단계에 들고 있는 것을 볼 때 감회가 새롭다"며 "의료인공지능학회가 국내의 의료인공지능 연구에 대한 기반을 탄탄히 구축한 성과를 바탕으로 앞으로 2년간은 의료인공지능분야의 혁신적인 도약과 발전을 도모해야 한다"고 강조했다.대한면역학회의 수장은 광주과학기술원 전창덕 생명과학부 교수가 맡았다. 전창덕 교수는 면역 T-세포가 항원표지세포를 만날 때 만들어지는 분자구조체인 면역시냅스(immunological synapse) 연구에 정통한 것으로 알려졌다.이미 면역학회 산하 점막면역연구회나 감염면역연구회, 면역항암연구회에 산학연구소, 기업체 등과 손발을 맞춰왔던 만큼 과학기술원 출신의 수장 탄생은 그리 놀랄 만한 일이 아니라는 것이 학회 내부의 분위기.면역학회 관계자는 "바이오 산업이 커지면서 면역에 대한 중요성이 부각되고 있다"며 "면역을 기반으로 한 다양한 바이오 제제가 상용화된 만큼 학회가 임상 연구부터 기초과학, 산학계와 연결 고리가 될 수 있기 때문에 의학계와 산-학-연의 교류는 더 긴밀해 질 수밖에 없다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=최선 기자스마트병원 시대를 열 핵심 키로 인공지능이 제시되고 있다. 연구의 규모가 커지고 고도화될 수록 인력에 의존하는 방식 대신 AI를 활용한 연구 효율화 방안이 보다 보편화될 것이란 게 전문가들의 진단이다.정보통신기술(ICT)을 활용해 의료 질을 향상시킨다는 '스마트병원' 개념이 인공지능(AI)과의 접목을 통해 서서히 구체화되고 있다.영상 판독문을 알아서 분류하고 의료영상 진단 오류를 탐지하는 것은 물론 타이핑 대신 음성으로 간단히 차트를 작성하는 등 단순하거나 반복적인 업무 부담을 AI가 대신해 의료진은 그만큼 환자의 진료에 더 집중할 수 있다는 것.19일 스위스그랜드호텔에서 개최된 대한의료인공지능학회 학술대회에서 의료 영역에서 인간의 판단 및 경험, 노동력에 의존해야 했던 부분의 업무 부담을 줄이기 위한 다양한 아이디어가 공유됐다.스마트병원 시대를 열 핵심 키로 지목된 것은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습된 대규모 언어 모델(LLM). 일련의 텍스트에서 의미를 추출하거나 추론하고 단어와 구문 간의 관계를 이해하기 때문에 일상 언어로 질문하거나 명령을 내려도 그 의미를 이해해 적절한 업무를 처리할 수 있다.일반인을 대상으로 상용화된 ChatGPT도 대규모 언어 모델을 사용하고 있지만 의료 영역에서는 전문 용어, 의학 용어, 축약어 등이 사용되고 질환별 환자 특성이 달라 각 의료기관, 전문과는 해당 특성에 맞는 방식의 LLM을 개발하거나 기존 LLM을 세부 조절해 적용하는 파인튜닝을 시도하고 있다.이날 학회에선 최근 연구 동향을 살필 수 있는 다양한 포스터 연구가 발표됐다. 주요 방향성은 AI 기반의 진단 보조와 행정 업무 자동화로 요약된다. AI 진단은 기업이 개발한 전문 SW가 여러 적응증에서 상용화됐고 일부는 비급여 항목으로 지정된 까닭에 학계 연구는 연구 효율화를 위한 업무 자동화 등에 초점을 맞췄다.삼성융합의과학원(SAIHST), 삼성서울병원 등이 진행한 응급실 의무기록지에 대한 개인정보 자동 삭제 방안 연구는 AI를 활용한 연구 효율화 방법론을 제시했다.최근 BERT와 GPT와 같은 언어모델의 등장으로 자연어 처리 연구가 많은 주목을 받고 있고 의료계에서도 문자 서술형(free-text) 의료데이터를 자연어 처리 기술로 분석하려는 시도가 급속도로 증가하고 있다.차원철 성균관의대 교수는 연구 효율화를 위한 AI 활용의 중요성에 대해 강조했다.문제는 개인정보 보호법으로 의무기록을 연구에 활용하기 위해서는 철저한 가명 처리가 필요해 많은 수요에도 불구하고 국내 의료데이터는 자연어처리 연구에 손쉽게 활용되기 어렵다는 점.의무기록 정보의 전문성으로 인해 의료진이 직접 개인정보에 해당하는 내용을 일일이 검토하고 가명 처리하는 번거로운 과정을 거쳐야 하는 실정이다.연구진은 이같은 한계점을 해결하기 위해 한국어 언어모델인 DistilKoBERT를 적용, 응급실 의무기록지 내 개인 정보를 자동으로 인식할 수 있는지 여부를 확인했다. DistilKoBERT 성능은 문맥을 이해하기 때문에 Rule-base 방식인 정규 표현식보다 개인정보를 더 잘 분류한다는 것이 연구진의 판단.차원철 성균관의대 교수(삼성서울병원 디지털혁신센터 센터장) 역시 '생성모델 범람의 시대 의료 인공지능의 나아갈 길' 발표를 통해 연구 효율화를 위한 AI 활용의 중요성을 언급한 바 있다.차 교수는 "의료 데이터를 연구에 활용하려고 하면 환자를 특정할 수 있는 수술 날짜나 수술명, 나이 등의 정보를 삭제하는 가명화, 비식별화가 필요하다"며 "이런 요소를 찾아서 삭제하는 일이 쉽지 않기 때문에 인력에 의존할 수밖에 없었다"고 말했다.그는 "무식해 보일 순 있지만 5천개 정도를 일일이 찾아서 삭제하기도 했다"며 "국가연구사업을 할 때는 3만개 정도의 자료를 해야 했기 때문에 인력에 의존할 수 없어 AI와 같은 다른 방향성을 고민하게 됐다"고 밝혔다.연구의 규모가 커지고 고도화될 수록 인력에 의존하는 방식은 더 이상 작동할 수 없다는 것. 이날 업무 효율화, 자동화에 초점을 맞춘 연구들이 공개된 것도 비슷한 맥락이다.서울의대 곽정원 연구팀은 한국어 의료 인공지능 개발을 위한 가상 의무기록지 생성 방법을 제시했다.의료 현장에 적합한 인공지능을 개발하기 위해 한국어 의료 분야에 특화된 언어 모델을 구축해야 하고, 이를 학습시키기 위해서는 방대한 양의 의무기록지 데이터가 필요하지만 개인정보 보호와 규제 등으로 인해 접근이 제한될 수 있다.이에 연구진은 충분한 양의 실제 의무기록지 데이터를 수집하는 것이 어려울 경우 적은 양의 실제 데이터를 유사한 가상 데이터 형태로 증강해 데이터 확보 문제를 해결하는 한국어 가상 의무기록지 생성 방법을 제시했다.이외에도 대규모 언어모델을 활용한 영상 판독문 레이블링 연구, 의료영상 진단 오류 탐지를 위한 인공지능 모델 개발, 시간의 흐름에 따른 응급실 내원 환자의 사망 예측 기계학습 모델 개발 및 검증, 소아 발열의 원인을 탐지하는 딥러닝 기반 스마트폰 앱 연구 등이 공개됐다.AI가 사실과 다른 내용을 창조해 제시하는 환각(hallucination) 현상은 의료 분야에서 AI의 활용을 제한하는 걸림돌로 작용한다. 서울대학교 의학정보학연구소 등이 참여한 연구팀은 생성형 AI를 사용해 갑상선 수술 기록에서 환각을 탐지하고 교정한 연구 결과를 제시했다.

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=이인복 기자전 세계 38개국 약 3500명의 영상의학자들이 한국에 집결한다.대한영상의학회(회장 이정민)는 오는 20일부터 23일까지 4일 전일 일정으로 서울 코엑스에서 제79차 대한영상의학회 학술대회 KCR(Korean Congress of Radiology) 2023을 개최한다고 밝혔다. 이번 학회에는 국외 사전등록자만도 499명으로 이는 KCR 단독 행사에서 코로나19 이전 최대 국외 참석자 수인 2019년 426명보다 약 17% 증가한 수치다.대한영상의학회 이정민 회장은 "이러한 국내외의 적극적인 참여는 KCR이 명실공히 아시아 최대의 가장 영향력 있는 학술대회라는 것이 확인된 것"이라고 말했다. 'Exploring Beyond the Horizon'이라는 슬로건 하에 개최되는 이번 학술대회는 일단 Congress lecture 1명, plenary lecture 3명, 그리고 분과 초청 17명, 국제협력 초청 11명, joint symposium 초청 13명의 해외 연자를 포함해 총 245명의 국내외 초청 연자가 강의를 진행할 예정이다.또한 과학 세션(Scientific session)에서는 총 313편의 연제가 구연 발표돼 다양한 주제와 현안에 대한 최신 연구 결과를 살펴보고 교류하는 자리가 마련된다. 국외 학회들과 공동 심포지엄도 다양하게 마련된다. 이를 통해 각 전문 분야의 최신 영상 기법 및 연구 동향 등에 대해 논의하고 교류하는 시간이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 대표적으로 ▲RSNA와는 복부 질환에 대한 advanced imaging 및 위장관 질환에서의 해결할 문제, ▲ESR과는 흉부 영상 분야에서 오믹스(Omics)와 폐암 영상의 최신 업데이트, ▲ICIS (International Cancer Imaging Society)와는 복부 악성질환에서의 라디오믹스(radiomics)와 인공지능의 활용 및 최신 영상 기법에 대한 소개에 대한 공동 심포지엄이 열린다.또한 ▲SFR (Society of French Radiology)과는 근골격계 질환의 진단부터 치료까지 및 외상 평가, ▲스페인영상의학회와는 심장 MRI의 임상적 적용 및 최신 영상 기법과 바이오마커에 대한 리뷰, ▲KCR meets India에서는 신경계 영상 평가에서의 해결할 문제에 대해 공유한다.국내 학회들과의 공동 심포지엄도 흥미로운 주제들로 예정되어 있다. ▲KARP(대한방사선방어학회)와는 의료 방사선의 새로운 기법, ▲KOSRO(대한방사선종양학회)와는 small HCC의 비수술적 치료,에 대한 공동 강연이 이뤄진다.또한 ▲KOSAIM(대한의료인공지능학회)와는 거대인공지능의 시대, ▲KSIIM(대한의학영상정보학회)와는 인공지능의 임상현장에서의 적용, ▲KSMRM(대한자기공명의과학회)와는 뇌 전이암의 최신 지견과 인공지능의 활용에 대해 다룬다.Image interpretation session은 기존의 전문가 패널별 방식과는 다르게 패널들의 팀 대항 형식으로 진행되며 제퍼디 (Jeopardy) 방식을 활용하여 현장감 넘치게 진행될 예정이다.다학제 팀 접근 (MDT) 세션은 소아, 심혈관, 비뇨, 유방, 복부, 인터벤션 관련 주제에 대해 서로 다른 분야의 전문가들이 전문적 지식을 나누고 논의하는 프로그램으로 구성됐다.AI scientific session은 여러 분과의 인공지능 관련 우수 연제들을 모아서 구성, 참가자들이 전반적인 최신 동향을 파악하고 아이디어를 얻을 수 있는 자리가 될 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.올해 처음으로 회원 공모를 통해 구성한 Member-initiated session은 'How to use Generative AI in Radiology: 프롬프트 엔지니어링과 ChatGPT'라는 주제로 진행된다.참여형 프로그램인 case-based review는 비뇨기, 심혈관, 갑상선, 신경계 주제로 진행되며, case of the day 및 학회 참석자들이 직접 출제한 퀴즈들로 구성한 live diagnosis challenge도 진행된다.대한영상의학회 최진영 학술이사(연세의대)는 "이번 학술대회는 영상의학 분야의 현재와 미래를 다양한 관점에서 경험할 수 있는 프로그램으로 구성했다"며 "회원들이 적극적으로 참여하면 더욱 알차고 의미 있는 학술대회가 될 수 있을 것으로 예상된다"고 말했다.특히 대한영상의학회는 다양한 국제협력활동 및 프로그램들을 통해 국제적인 역량을 더욱 높이고 있다.지난 2012년부터 현재까지 국제협력 사업을 통해 전체 약 150명의 국내 연자가 해외 학회에 초청됐고 약 200명 이상의 해외 연자가 KCR에 파견됐다.이외에도 ▲아시아 국가(태국, 몽골, 카자흐스탄, 말레이시아, 베트남, 필리핀 등)를 주요 대상국으로 약 40회에 걸친 친선 심포지엄(Friendship Symposium), ▲매년 2~3개 국제학회(올해 RSNA, ESR, ICIS, 인도, 프랑스, 스페인)와 진행되는 Joint Symposium 등도 이어가고 있다.영상의학회는 30개 이상의 해외 주요 학회와 정기적으로 Business meeting도 진행하고 있다.2009년도 KCR에서 프랑스와 인도네시아와의 business meeting을 시작으로 2022년도에는 RSNA에서 9개국, ECR에서 5개국, AOCR & KCR 2022에서 7개국과 business meeting을 진행했으며 이번 KCR 2023에서는 15개국과 미팅이 예정되어 있다.대한영상의학회 이활 국제협력이사(서울의대)는 "KCR의 해외 대표자 및 참여자들이 점점 늘어날 수 있게 노력하고 있다"며 "비지니스 미팅을 활용해 영상의학회의 소개 및 홍보, 대한영상의학회의 훌륭한 인재들의 교류, 국내 학회의 발전을 이루는 가장 중요한 역할을 하고 있다"고 설명했다.영상의학회는 또한 2023년 KCR 학술대회를 친환경적으로 개최하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다.이번 학술대회에서는 기존 비닐 커버 명찰을 친환경 소재인 종이와 명찰 끈으로 대체하며, 전시물과 구조물도 친환경 소재로 준비했다. 또한 이러한 친환경 노력을 상징하는 'Eco-friendly' 앰블럼을 제작해 환경 보호의 중요성을 홍보한다.대한영상의학회 정승은 총무이사(가톨릭의대)는 "지구의 한정된 자원과 환경에 해로운 비재생성 자원의 사용을 고려할 때 친환경적인 접근은 더욱 중요하다"며 "KCR이 단순히 학문적인 경험을 공유하는 학술대회를 넘어서, 의료 분야 외의 사회적인 공헌에 실질적으로 기여하고자 한다"고 전했다.이번 학술대회에는 R&E Fund 기부 문화를 활성화하기 위해 새로운 'Donor Lounge'도 마련된다. KCR 2023 학술대회 홈페이지에 다양한 분야에 대한 기부를 할 수 있으며 당일 현장에서도 기부를 할 수 있도록 배려한 것. 영상의학회는 기부에 대한 감사의 표시로 R&E Fund 뱃지를 제공하며 이 기부금은 사회복지공동모금회(사랑의 열매) 등은 물론 학회의 발전을 위한 정책 연구비 등으로도 활용하고 있다.대한영상의학회 이정민 회장은 "이번 학술대회에도 전 세계 대표 영상의학자들이 대거 참여하는 등 KCR은 영상의학분야 대표적인 국제학술대회로 자리매김하고 있다."라며, "수준 높고 다양한 학술 프로그램은 물론 즐거운 교류와 소통이 있는 KCR 2023에 많은 관심을 부탁한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=최선 기자유럽심장학회 연례회의(ESC Congress 2023)가 25일부터 4일간 네덜란드 암스테르담에서 개최된다.올해 주제로 심부전을 선정한 ESC 2023은 이외에도 관상동맥 질환, 판막 문제, 뇌졸중, 부정맥에 걸쳐 400개의 다양한 심장학 관련 주제 및 500개 이상의 전문가 세션, 77개 구두 발표를 예고했다.2년만에 개정되는 급성 및 만성 심부전 진단 및 치료 가이드라인를 포함 새로 발표되는 임상 지침은 ▲급성 관상동맥증후군 관리 ▲심근증 관리 ▲당뇨병 환자의 심혈관 질환 관리 ▲심내막염 관리까지 5개다.먼저 올해 ChatGPT를 중심으로 인공지능이 의학계를 강타했던 만큼 ESC 2023 역시 37개의 인공지능 및 디지털헬스 세션을 마련, 이에 대한 집중 점검을 예고했다.유럽심장학회 연례회의(ESC Congress 2023)가 네덜란드 암스테르담에서 현지시간 25일부터 4일간의 일정으로 개최된다."인공지능이 심장 전문의를 대체할 수 있나", "심장 영상 촬영에서 인공지능의 신뢰도"와 같은 도발적인 토론 주제는 물론 디지털 정보에서 얻을 수 있는 디지털 바이오마커, 새로운 심혈관 진단 도구로써의 스마트폰 활용성을 모색한다.이어 심부전의 선별부터 치료까지 인공지능 접목 가능성, 심혈관 질환과 원격진료의 발전, 디지털 헬스를 기반으로 한 혁신적인 ECG 분석 방법 등 37개 세션을 마련했다.최근 스마트폰이나 스마트와치를 활용한 심부전 진단이 상용화단계에 접어들었다는 판단에 따라 ESC는 IT 기기 도입 찬반 보다는 측정도 향상을 위한 방법론에 보다 무게를 뒀다.새로운 심혈관 진단 도구로써의 스마트폰 세션에선 응급실 비접촉 활력징후 측정 스마트폰 애플리케이션의 사전 임상 검증부터 시판되는 스마트폰의 내장 마이크를 이용한 대동맥 협착 검출 방법론, 스마트폰 기반 광중동법을 사용한 원격 심장 박동 평가, 심장 소리 측정을 위한 스마트폰의 품질에 영향을 미치는 요소가 발표되고 이어 모바일 앱을 사용한 심부전 재입원 및 사망률 감소 모니터링을 연구한 SMART-HF 임상시험 내용도 공개된다.심방세동 선별을 위한 소비자 스마트워치의 부정맥 알림 알고리즘 예비 버전의 성능은 국내 연구진인 분당서울대병원 이지현 교수의 발표가 예정돼 있다.주요 심부전 영역에서 SGLT-2 억제제 영역 확대 가능성을 진단한 임상 등 최신 임상시험도 업데이트된다.SGLT-2 억제제의 다파글리플로진의 DELIVER 및 DAPA-HF 시험의 통합 분석은 eGFR 수준이 25ml/min/1.73m2 미만으로 떨어진 심부전 환자를 대상으로 다파글리플로진와 위약의 효능을 평가했다.신장 기능이 크게 저하되고 심혈관 결과 위험이 현저히 높아진 환자에서도 다파글리플로진 투약 시 혜택이 나타난 것으로 알려졌다.이어 박출률 보존 및 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)이 있는 심부전 환자에서 다파글리플로진의 효과를 살핀 DELIVER 임상시험의 하위 분석 결과 및 급성 심부전(AHF)에서 초기 다파글리플로진을 투약한 DRICH-AHF 임상 결과도 공개된다.통풍약으로 쓰이는 콜키신이 지난 6월 미국 FDA의 심혈관질환 예방약으로 적응증이 확대되면서 콜키신의 심장 영역 활용성에 대한 모색도 본격화된다. 25일 ESC는 대흉부수술 후 수술주기 심방세동(AF) 예방을 위한 콜키신 투약 결과를 살핀 COP-AF 임상 결과를 발표한다.이외 박출률 보존 심부전 환자에 대한 주 1회 세마글루타이드의 효과를 살핀 STEP HFpeF 임상 및 심방 고속 에피소드가 있는 환자에 경구 항응고제의 효과를 살핀 NOA-AFNET 6 임상, 아스피린이 없는 PCI용 항혈전 전략 임상인 STOPDAPT-3, 코로나19 환자에 대한 SGLT2 억제제 투약 메타 분석 결과 공개도 예정돼 있다.

메디칼타임즈=황병우 기자"제약·바이오분야에서 인공지능(AI)과 디지털(Digital) 기술은 핵심 요소다. 어느 곳에 접목하는 가에 대한 차이는 있지만 이를 외면할 기업은 없다고 본다."제약·바이오산업에 디지털 전환이 본격화되면서 신약 개발은 물론 임상시험의 효율성을 높이기 위한 솔루션에 이르기까지 인공지능(AI)과 빅데이터의 활용이 증가하고 있다.전통적인 임상시험을 대체하기 위한 분산형 임상시험(Decentralized Clinical Trial, 이하 DCT) 개념이 확장되면서 내부적인 플랫폼 마련은 물론 다른 기업과의 협업도 과감하게 진행하는 모습이 관측되고 있는 것.제약업계 내에서도 활용도의 차이는 있지만 궁극적으로 인공지능과 디지털 기술은 외면할 수 없는 대세라는 전망이 우세하다.제약 신기술 활용 최우선 목표 R&D 경쟁력 높이기3일 제약업계에 따르면 코로나 대유행 시기 임상시험을 진행하기 어려워지면서 이를 대체하기 위한 대안 중 하나로 분산형 임상시험(DCT)의 활용도가 커지고 있는 것으로 확인됐다. 큰 틀에서 보면 이미 조금씩 인공지능과 디지털 기술의 접목은 꾸준히 이뤄지고 있었다는 의미다.즉, 이미 제약업계에서 신기술 활용을 다각도로 고민하는 상황에서 코로나 대유행이 이에 대한 관심도를 더 끌어 올렸다는 의미가 된다.현재 제약사들이 인공지능과 디지털 기술의 활용 폭을 넓히는 대표적인 이유 중 하나는 연구개발(R&D)이다. R&D 지출 규모가 매년 늘어나는 것과 비교해 임상 개발 성공률은 매년 낮아지고 있어 이러한 효율을 어떻게 높일 것인지에 대한 고민이 있는 상태다.지난해 아이큐비아 발표에 따르면 바이오제약사의 R&D 투자 수익은 2010년 10.1%에서 2018년 1.9%로 크게 감소했다.여기에 더해 치료제를 시장에 출시하는 데 드는 비용은 12억 달러에서 22억 달러로 증가했지만, 치료제를 통해 달성할 수 있는 최대 매출은 8억1600만달러에서 4억700달러 수준으로 크게 감소했다.이런 상황에서 인공지능과 이를 통한 머신러닝(Machine Learning), 디지털 기술 도입을 통해 기대하는 것은 ▲위험 감소 및 생산성 향상 ▲신약의 빠른 출시 ▲표적화되고 차별화된 근거제공 ▲맞춤형 가치 제공 등이다.결국 인공지능을 통해 가지고 있는 파이프라인의 성공을 예측해 비용의 효율을 높이고 이를 다시 R&D에 투자하는 선순환을 기대할 수 있는 셈이다.2010년부터 2021년까지 글로벌 임상시험 및 가상 또는 분산형(RVD) 시험 건수실제로 아직까진 전체 임상시험 대비 건수는 부족하지만 가상 또는 분산형(RVD) 방식의 임상 건수가 지속적으로 높아지는 추세다.이에 대해 메디데이터 이효백 솔루션 컨설턴트는 "제약바이오 기업들의 R&D 투자가 늘고 규제는 환자의 안전과 권리, 데이터 품질을 개선하는 방향으로 움직이고 있다"며 "메디데이터와 같은 임상시험 솔루션의 기술 역시 고도화됨에 따라 임상시험의 디지털 전환은 계속해서 확대될 것으로 보인다고 말했다. 인공지능 활용  빅데이터 기반 효율적 선택 방점제약바이오 산업 전반에 걸쳐 AI, 디지털 기술이 활용되고 있지만 이를 선도하고 있는 곳은 다국적제약사다.바이오벤처 기업의 디지털 기술 활용이 한정된 재원 아래 효율을 높이기 위해 이뤄지고 있다면 다국적 제약사는 내부 조직 혹은 파트너십 협업을 통해 신약 R&D는 물론 허가 이후의 단계까지 활용도를 높이고 있는 것.즉, 신약 후보물질 발굴과 임상전 단계에 기술이 적용됐던 과거와 달리 DCT와 같은 임상 진행단계와 임상 4상이라고 불리는 시판 후 임상 등에 기술을 적용하고 있는 셈이다.대표적인 사례로 암젠은 현재 '아토믹'이라는 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 하는 핵심 이니셔티브를 통해 임상시험의 등록 기간 단축을 시도하고 있다.인공지능과 머신러닝을 활용하면 훨씬 더 많은 양의 데이터를 분석할 수 있어 데이터를 기반으로 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 된다는 판단이 있기 때문이다.암젠은 "인공지능(AI)과 머신러닝을 적극 활용해 많은 양의 데이터를 더욱 효율적으로 분석해 신약 개발 기간을 단축하기 위해 노력하고 있다"며 "이러한 디지털 혁신 기술을 통해 질환 진단부터 환자의 위험 요인 발견, 치료까지 전체적인 치료 여정에 효과적인 솔루션을 제공하기 위한 다양한 시도를 이어가는 중이다"고 설명했다.노바티스의 경우 업계 최초로 지난 2018년에 전 세계에서 진행되고 있는 임상시험을 실시간 모니터링하는 새로운 디지털 기반 기계 학습 예측 분석 플랫폼인 '너브 라이브(Nerve Live)'를 출시한 바 있다.너브 라이브는 노바티스의 바젤 캠퍼스에 위치한 새로운 디지털 기반 기계 학습 예측 분석 플랫폼으로 노바티스가 보유한 거대한 데이터 풀을 활용할 수 있도록 설계된 기술이다.상위 다국적제약사는 R&D에서 인공지능 기술을 활발하게 적용하고 있다(아이큐비아 발표자료 발췌)또 애브비는 애브비 R&D 융합 허브(AbbVie R&D Convergence Hub, ARCH)를 통해 여러 지식을 효율적으로 공유하고 이해하는 데이터 인프라를 구축하는 데 집중하고 있다.애브비의 의도를 단번에 이해할 수 있는 키워드는 '몇 달이 아니라 단 몇 분 내에 정확한 인사이트 획득을 위해 노력'이다.다양한 데이터를 모으고 이를 다시 활용해 새로운 질문을 던져 기존의 미충족 수요를 파악하고 가능성을 확인하고자 하는 의도를 담고 있는 것이다.애브비 관계자는 "디지털 건강 기술(DHT) 도구를 효과적으로 활용하는 방식으로 전례 없는 대량의 데이터 수집을 통해 신약 개발 프로세스를 지원하고 있다"며 "새로운 치료법 개발이 매우 어려운 질병의 경우, 신형 도구의 지원을 받으면 객관적이고 민감한 디지털 바이오마커의 개발이 가능하다"고 밝혔다.다국적제약사 신기술 접목 방식 '인수 혹은 협업'제약업계에서 인공지능 기술의 활용도가 높아짐에 따른 변화 중 하나는 기존 제약바이오기업 외에도 산업에 플레이어(Player) 즉, 참가지가 늘어났다는 점이다.기존에 IT 분야에서 두각을 드러냈던 구글, 마이크로소프트 등은 물론 아마존웹서비스(AWS)와 같은 클라우드 기반의 디지털 헬스케어 솔루션 기업들도 등장하는 추세다.특히, 제약 분야에 역량이 집중된 다국적 제약사의 힘만으로는 인공지능 발전 속도를 따라가기 어렵기 때문에 기존 기업의 인수나 협업을 통해 빠른 속도로 역량을 키우는 모습이다.인수 사례로는 로슈가 지난 2018년에 항암제(Oncology) 중심의 정밀의학 전략을 강화하기 위해 암 특화 빅데이터 분석기업인 플랫아이언 헬스(Flatiron health)와 유전자 분석 전문 기업 파운데이션 메디슨(Foundation Medicine)을 각각 19억 달러, 24억 달러에 인수한 사례가 존재한다.많은 다국적 제약사는 파트너십에 집중하고 있는데 GSK는 지난 2020년에 1300만 달러를 투자해 런던에 AI 허브 연구소를 설립하고 인공지능 컴퓨팅 업체 엔비디아(Nvidia)와 파트너십을 맺었다. GSK는 엔비디아의 DGX A100 시스템이라는 기술을 바탕으로 신약 및 백신 후보 물질 발굴에 나서고 있다.다국적제약사의 대표적인 신기술 파트너십 사례(메디칼타임즈 재구성)노바티스는 글로벌 기업인인 마이크로소프트는 물론 인공지능 스타트업인 PathAI 등 광범위한 협력을 진행하고 있는 상태.노바티스와 마이크로소프트는 2019년 전략적 파트너십을 맺고 노바티스 AI 이노베이션 랩(AI Innovation Lab)을 설립해 사람이 물리적으로 진행하기 어려운 숫자를 머신러닝 모델로 만들어 의약품 개발 가속화를 노리고 있다.이밖에 베링거인겔하임은 현재 디지털 치료제 및 디지털 치료기기 개발을 위한 협력외에도 새롭게 각광받는 기술인 ChatGPT를 내부 전용 시스템으로 구축해 안전한 환경에서 효율적인 업무를 지원하고 있다.베링거인겔하임은 관계자는 "인간과 동물의 건강 증진 및 삶을 개선하고자 인공지능(AI)을 활용한 데이터과학 솔루션 개발을 위해 최선을 다하고 있다"며 "국내에서도 다양한 부문에서보다 효과적이고, 안전한 AI기술 적용 기회를 모색 중이다"고 언급했다.인공지능과 디지털 기술의 활용은 기술발전은 물론 규제환경의 변화와도 맞닿아 있다. 이전에는 보수적으로 접근했던 규제기관이 가이드라인 마련 등 보다 폭넓게 접근하면서 활용도도 높아지고 있다는 의미.한국글로벌의약산업협회(KRPIA) 김은화 전무는 "DCT의 경우 코로나로 획기적으로 바뀐 부분이 있지만 갑자기 툭 나오기보다 시대가 바뀌고 효율적으로 좋은 결과를 찾기 위한 고민에서 나온 것"이라며 "한국에서도 정부 차원에서 DCT 수행 여건을 만들기 위한 여러 논의를 진행하고 있는 상태다"고 말했다.이어 김 전무는 "디지털 기술이 R&D와 같이 큰 분야도 있지만 작게는 환자에게 동의 서명을 받는 것부터 다양한 적용이 가능하고 실제로 적용이 되고 있다"며 "수치로 접근하긴 어렵지만 많은 임상에서 분산형 요소를 가지고 진행할 것으로 생각한다"고 덧붙였다.

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=최선 기자최근 실시간 대화 기반의 대규모 인공지능(AI) 모델 ChatGPT를 연구에 활용하는 사례가 늘면서 학술적 활용 기준 마련 작업이 본격화될 전망이다.AI모델로 생성한 그림, 음악, 소설 등의 컨텐츠에서 창작 주체 및 표절, 소유권 논란이 불거진 만큼 의학적 연구에서 AI 활용 여부 명시 및 이에 따른 저작자의 책임이 필요하다는 것.일부 해외 학술기관들이 AI 연구 기준을 마련한 가운데 국내 의학한림원도 기준 마련에 팔을 걷었다.21일 의학한림원에 따르면 연구윤리를 관장하는 윤리위원회 분회에서 의학 연구 분야에서의 ChatGPT 등을 포함한 AI 활용 기준 마련에 착수했다.2022년 11월 등장한 대화형 인공지능 ChatGPT는 아이디어 생성 및 개념 유추, 문헌 검토 수행, 교정 및 편집 제공 등의 기능으로 벌써부터 임상 영역에서의 활용 가능성이 검토된 바 있다.국제의학저널편집자위원회(ICMJE)는 AI 활용 항목을 신설하고, AI 사용 시 사용 여부, 범위 고지 의무 및 저작자에 대한 책임을 명시했다.다양한 범위에 걸쳐 고품질의 연구 관련 질문을 생성하거나 연구자에게 참신한 아이디어를 제공하는 사례가 보고되면서 실제 다양한 학회들이 ChatGPT 활용법 강좌, 강의를 학술대회에서 선보이고 있다.이에 국제의학저널편집자위원회(ICMJE)는 이달 초 ChatGPT를 포함한 AI 모델의 활용 여부 명시에 대한 규정을 신설하고 공개했다.ICMJE는 "저널은 저자가 제출된 작업 제작에 대형 언어 모델(LLM), 챗봇 또는 이미지 생성기 등 AI 지원 기술을 사용했는지 여부를 공개하도록 요구해야 한다"며 "해당 기술을 사용한 경우 저자는 기술을 어떤 범위에 걸쳐 어떻게 사용했는지 커버레터 등에 설명해야 한다"고 규정했다.이어 "ChatGPT와 같은 챗봇을 쓸 경우 작업 결과의 정확성, 무결성 및 독창성에 대해 책임을 질 수 없기 때문에 관련 책임은 저작자가 진다"며 "연구자는 AI가 부정확하거나 불완전하거나 편향된 결과를 생성할 수 있으므로 결과를 신중하게 검토하고 편집해야 한다"고 당부했다.이에 따르면 연구자는 AI 기술 사용 시 사용 여부만 표기해야 하고 AI를 저자나 공동 저자로 표기할 순 없다. 또 AI가 생성한 텍스트와 이미지, 인용에서 표절이 없다는 부분을 확인하고 관련 책임을 지도록 했다.한림원도 활용 범위를 명시한 기준을 마련한다는 방침이다.양철우 한림원 윤리위원장은 "실제로 ChatGPT를 사용해 대학교 과제물을 제출했다는 소식이 나오고 있다"며 "연구에서도 AI의 활용성 보편화되고 늘어날 것으로 전망되기 때문에 이에 대한 기준이 필요하다"고 밝혔다.그는 "ChatGPT를 어느 범위에서 어디까지 이용했다는 이런 식의 구체적인 내용 고지가 없으면 이른바 '복사 붙여넣기' 수준의 연구도 가능할 수 있다"며 "연구에서의 AI 활용 관련 내용을 추가한 연구 가이드라인을 만들겠다"고 말했다.한림원도 AI 활용 시 사용 내역 명시, 결과물에 대한 저자 책임 규정 등으로 구체화할 전망이다. 올해 안 가이드라인 완성을 목표로 하지만 연구 분야에서 ChatGPT가 핫한 트렌드로 떠오르고 있어 권고문 형태로 먼저 방향성을 제시할지 내부 검토중이다.양 위원장은 "윤리위원들도 AI 문제 가능성에 대해 인식만 할뿐 아직 구체적인 방향, 방법론이 설정된 것은 아니기 때문에 내부 의견을 종합하는 과정을 거쳐야 한다"며 "내달 디지털임상의학회 창립 총회에 여러 학술지 편집장들이 모이기 때문에 그 자리를 빌어 의견을 교환, 지침의 방향성을 구체화하겠다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=최선 기자대한의료정보학회(회장 김대진)는 오는 28일부터 30일까지 계명대학교 동산병원 및 의과대학에서 춘계학술대회(조직위원장 조치흠 계명대학교 동산의료원장)를 개최한다.이번 학술대회에서는 빅데이터를 기반으로 한 헬스케어 분야의 스마트화를 바탕으로 변화와 혁신의 사례와 경험을 공유하고 더 나은 미래를 함께 만들어 나가길 기대하며 'Revolution and Innovation in Smart Healthcare'이라는 대해 주제로 발표하고 토론을 할 예정이다.29일에는 한국보건산업진흥원 차순도 원장이 '디지털 대전환 시대, 지속가능한 바이오헬스 혁신성장 전략'이란 주제로 정부의 전략 추진을 위한 다양한 국책과제와 R&D 지원 사업 등을 소개한다.한국보건의료정보원이 진행하는 '보건의료데이터 상호운용성 증진을 위한 표준화 추진 방향'심포지엄에서는 보건복지부의 표준화 추진전략을 소개하고 표준고시 개편(안)에 대한 추진배경 및 상세고시(안)을 소개할 예정이다.'마이헬스웨이 활용과 법제도 개선방안'심포지엄에서는 마이헬스웨이 활용 현주소, 미래에 활용될 수 있는 민간사업분야에 대한 예측, 법적 제도 마련에 대해 논의한다.30일 오후에는 미국 버지니아 공과대학 문성기 교수가 '영상의학 분야에서의 AI의 임상적 도입: 스마트 헬스케어 혁신 사례 (Clinical Adoption of AI in Radiology: A Case Study of Innovation in Smart Healthcare)'라는 주제로 임상 채택의 관점에서 영상의학 분야의 인공지능 사용 현황을 검토하고 가치기반 의료 전환 방법에 대해 기조연설을 한다.국내 유일 상급종합병원 최고책임자(CIO) 단체인 의료정보 리더스포럼에서는'디지털헬스 국제협의체 동향 및 국내 적용'이라는 내용으로 심포지엄 및 패널토론을 진행한다.스마트 헬스케어의 변화와 혁신 사례에 대한 논의 뿐 아니라 초거대 AI, 규제자유특구, 개인정보보호법, 인재양성방안, 용어표준체계, 연합학습, ChatGPT, 간호정보, 정밀의료, 플랫폼 및 시스템 개발 등 다양한 주제의 심포지엄을 24개 세션으로 구성했다.40편의 구연 발표와 83편의 포스터 발표를 진행하며, 심사를 통해 우수 발표자에게는 우수연제 논문상을 시상한다.28일에는 비대면 튜토리얼을 통해, ChatGPT 활용법, SNOMED CT(국제 보건의료용어표준체계) 고급과정 및 교수자를 위한 간호정보학 교육과정에 대한 교육을 진행한다.계명대학교 동산의료원은 1899년 대구 제중원으로 출발한 역사 깊은 의료 기관이다. 산하에 3개의 병원과 의과대학, 간호대학이 있으며, 특히 계명대 동산병원은 2019년 대구 달서구로 이전해 국내 상급종합병원 최초로 친환경 건축물(LEED) 인증을 받는 등 명성에 걸맞은 규모와 최신 시설을 자랑한다.계명대 동산의료원은 2020년부터 디지털헬스케어 관련 다수의 정부사업 선정과 산업계 등과의 업무협약 추진을 통해 AI, 의료 빅데이터, 바이오 헬스케어 등 미래 의료 산업에 많은 투자와 연구를 진행하며 스마트 병원의 면모를 가꿔 나가고 있다.현재, 계명대 동산의료원은 '스마트 플랫폼과 AI를 이용한 환자 중심의 감성병원'을 목표로 원무자동화시스템, 웨어러블 디지털 디바이스 개발·적용 등에 힘을 쏟고 있다.이번 학술대회에서는 동산병원이 구축하고 있는 스마트 병원의 현재와 미래에 대해 공유하고 병원정보시스템, 로봇 등을 소개하는 투어 시간도 가진다.