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=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=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=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=최선 기자최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술은 의료 분야에서 빠르게 발전하며 임상 의사들의 업무에 큰 변화를 예고하고 있다. 영상 진단 영역에서의 활용이 두드러지지만 심전도 신호를 기반으로 한 다양한 질환 예측 인공지능도 상용화 단계를 넘어선 만큼 인공지능의 보편적 활용은 예정된 미래라는 것.초기 연구가 인공지능을 임상 영역에서 활용 가능할 정도의 신뢰성을 갖췄는지를 확인하는 탐색 연구가 주를 이뤘다면 현재는 가능성 탐구는 끝났다는 평이다. 실제 인간이 수행한 검진 데이터를 기반으로 학습 시켰을 때 비슷하거나 더 나은 수준의 진단 능력을 보이면서 연구 방향도 전문의와의 직접 대결 양상으로 흐르고 있다.벌써부터 일부 연구에선 인공지능이 전문의를 앞선 것으로 나타난 상황. 논의의 주제는 고도화된 인공지능이 전문의를 대체할 수 있냐는 것으로 변모하고 있다. 기술 만능주의를 경계하는 목소리 역시 만만치 않다. 의료사고에 있어 책임소재가 불분명해 어디까지나 의료진 판단의 보조 수단으로 활용될 뿐 전문가를 대체한다는 건 지나친 확대해석이라는 것이다.최근 연구 흐름은 어떨까. 인공지능이 과연 전문의들을 대체할 정도의 양질의 판단을 내놓는 것일까. 인공지능을 개발하는 의료진, 인공지능을 활용해 스마트병원을 구축한 병원장 등에게 인공지능을 둘러싼 미래에 대해 물었다.▲가능성 탐색에서 인공지능 우월론으로최근 인공지능의 연구 동향은 전문의와의 직접 대결 양상으로 변모하고 있다. 누적된 학습을 통해 인공지능이 고도화되면서 실제 성능을 확인하기 위해선 필드 테스트에 준하는 인간과의 직접 비교가 불가피하기 때문. 그 결과는 어떨까.인공지능 학습이 고도화되면서 인공지능과 전문의간 진단 정확도를 직접 비교하는 연구가 활성화되고 있다(pubmed 캡쳐).이달 20일 공개된 국내 현직 의대 교수가 만든 심전도(ECG) 분석 인공지능은 고칼륨혈증 진단 정확도와 평가자간 일치율 등에서 전문의 수준을 앞질렀다.분당서울대병원 응급의학과 김중희 교수가 이끄는 다기관 연구진은 고칼륨혈증으로 진단된 환자 64명과 그렇지 않은 환자 61명 등 총 125명을 대상으로 ECG 버디와 응급의학과 전문의 5명간 진단과 분석 결과를 비교했다.분석 결과 ECG 버디는 고칼륨혈증 진단에 있어 곡선하면적(AUCROC)가 0.902를 기록했다. 곡선하면적이 1에 가까울 수록 정확하다는 의미로 응급의학과 전문의 5명의 평균 곡선하면적은 0.662로 상대적으로 낮았다. 정확도 면에서 인공지능 어플리케이션에 비해 크게 떨어졌다는 의미다.다른 지표에서도 ECG 버디는 민감도 0.797, 특이도 0.934, 음성 예측도 0.815, 양성 예측도 0.927를 보인 반면 응급의학과 전문의는 평균 민감도 0.203, 특이도 0.934, 음성 예측도 0.527, 양성 예측도 0.765로 인공지능에 비해 뒤쳐졌다.직접 비교 연구는 해외에서도 활성화되고 있다.이달 공개된 덴마크 방사선연구소 카밀라 판듀로 닐슨 등이 진행한 연구(DOI:10.1080/0284186X.2023.2256958)는 두경부암 환자에서 인공지능과 종양 전문의가 고위험 장기 윤곽을 얼마나 정확하게 잡아내는지 비교했다.덴마크 두경부암 그룹(DAHANCA) 임상 35에 참여한 63명의 환자는 지역 DAHANCA 센터의 CT와 양성자 센터의 CT 데이터를 가지고 있었다.nnU-Net을 기반으로 하는 전국 단위 신경망을 사용해 각 환자에 대한 두 스캔 모두에서 위험 장기(Organ at risk, OAR)의 윤곽을 처리했다. 일치도는 의료 영상 분석에서 분할 결과의 정확성을 평가하는 DSC 점수와 평균 표면 거리(MSD)를 사용해 계산했다.분석 결과 인공지능의 윤곽은 종양 전문의보다 훨씬 나은 일관성을 보였다. DSC의 중앙값 및 사분위간 범위는 인공지능 및 전문의의 경우 각각 0.85 대 0.68, MSD의 중앙값 및 사분위간 범위는 각각 0.9mm 대 1.9mm였다.10월 공개된 인공지능 대 외과의사의 응급 수술 위험도 예측 비교 연구(DOI:10.1097/TA.0000000000004030)에서도 인공지능이 대부분 항목에서 더 정확했다.매사추세츠 종합병원 응급의학과 모하메드 모헤브 등 연구진은 스마트폰 기반의 응급 수술 위험도 예측 인공지능(Predictive Optimal Tree in Emergency Surgery Risk, POTTER)과 외과의사의 수술 위험 추정치를 비교하는 연구를 진행했다.2018년 5월부터 2019년 5월 사이에 대형 4차 진료소에서 EGS를 받은 총 150명의 환자가 수술 후 30일 결과(사망률, 패혈성 쇼크, 인공호흡기 필요, 수혈이 필요한 출혈, 폐렴)에 대해 전향적으로 추적 관찰했다.스마트폰 기반의 응급 수술 위험도 예측 인공지능(POTTER)의 수술 위험 추정치는 외과의사를 상회했다.분석 결과 인공지능 POTTER는 패혈성 쇼크(AUC: 0.816 대 0.820)를 제외한 모든 결과에서 전문의를 앞질렀다.사망률 AUC는 인공지능이 0.880, 전문의가 0.841이었고 인공호흡기 의존성은 각각 0.928 대 0.833, 출혈은 0.832 대 0.735, 폐렴은 0.837 대 0.753였다.연구진은 "인공지능 위험도 계산기 POTTER는 응급실 환자의 수술 후 사망률과 결과를 예측하는 데 있어 외과의사의 판단을 능가했다"며 "이를 보조로 사용했을 때 외과의사 개인의 위험도 예측을 향상시켰다는 점에서 수술 전 환자를 상담할 때 진료 보조 툴로 유용할 수 있다"고 결론내렸다.29일 종료된 북미영상의학회 연례회의(RSNA 2023)에서도 고도화된 자폐증 진단 인공지능이 이목을 집중시킨 바 있다.24~48개월 사이 소아 226명(자폐증 진단 126명, 정상 100명)에 대한 진단 결과 인공지능은 자기공명영상(DT-MRI)만으로 자폐증을 98%의 정확도로 잡아냈다.인공지능이 지속적으로 승전보를 울린 가운데 국내에서도 최대 규모의 인공지능 대 응급의학과 전문의의 판독 결과를 직접 비교하는 전향적 임상 연구가 진행되고 있다.심전도 AI 분석업체 메디컬에이아이는 심전도 기반 심근경색 진단율 비교 임상 결과를 내년 상반기 내놓는다는 계획. 2022년도 3월부터 진행된 임상은 전국 18개 응급실에서 가슴 통증으로 내원한 환자에 대한 인공지능과 전문의의 진단 정확도를 비교하도록 설계됐다.메디컬에이아이 관계자는 "기존 데이터를 가져와 후행적으로 분석한 것이 아닌 전향적 진행된 연구"라며 "국내에서 최대 규모 임상일뿐 아니라 이 정도 인원이 참여한 것은 세계에서도 AI 관련 임상으로는 유례를 찾아보기 힘들다"고 말했다.이어 "참여 대상자 모집과 임상이 지난 달 마무리가 돼 현재 임상 결과 분석 작업에 들어간 상태"라며 "내년 1분기 쯤 연구 결과 공개가 예상되는데 최대한 연구 논문의 질을 끌어올려 유명 저널 게재를 목표로 하고 있다"고 밝혔다.▲AI 만능 아냐…임상 설계·변수 따라 성능 편차해외에서는 광범위한 연구가 누적되면서 여러 연구를 종합해 분석하는 메타분석의 단계까지 접어들었다.선종 및 용종 검출을 위한 대장내시경 인공지능의 성능 연구(DOI:10.1016/j.gie.2020.06.059)는 5개 무작위 대조 연구(4354명)를 메타분석했고, 내시경 영상에서 헬리코박터 파일로리 감염 예측을 위한 인공지능 진단검사 정확도 연구(DOI:10.2196/21983)는 RCT 8개(1719명), 상부 GI 병변 검출의 정확도 연구(DOI:10.1016/j.gie.2020.06.034)는 23개의 연구(96만 9318개 이미지)를 분석했다.이외에도 다양한 연구에서 인공지능의 진단 성능이 전문의를 앞서거나 최소한 동등한 수준으로 나왔지만 이에 대한 반론도 만만치 않다.인공지능의 진단 정확도의 비교 잣대인 임상 전문가의 '수준'에 따라 연구 결과가 혼재되는 등 임상 설계의 변수를 감안해야 한다는 것. 게다가 연구 성과물은 주로 인공지능이 최적의 성능을 나타내는 분야에서 진행됐기 때문에 이를 일반화시켜 인공지능은 만능이라는 공식을 세울 수 없다는 것이다.실제로 방사선 전공의와 인공지능의 흉부방사선 영상 판독 결과를 비교한 임상(DOI:10.1001/jamanetworkopen.2020.22779)에서 인공지능의 평균 이미지 기반 민감도 AUC는 0.716, 방사선 전공의는 0.720였고, 양성 예측도는 각각 0.730, 0.682, 특이도는 각각 0.980, 0.974로 평가 항목마다 다른 양상이 나타난다. 학습 데이터를 바꾼 경우 인공지능의 AUC 값은 0.807에서 0.772로 바뀌었다.프랑스 파리 호텔듀병원 방사선학과 마티외 코헨 등 연구진은 방사선 전문의와 인공지능간 손목 골절 검출 정확도를 비교한 연구(DOI:10.1007/s00330-022-09349-3)도 조건 변경에 따른 다른 결과 가능성이 제시된다.연구는 2017년 1월부터 2019년 12월 사이에 손목 외상을 입은 637명의 환자와 관련한 1917장의 X-ray 영상을 기반으로 아직 숙련되지 않은 초기 방사선 전문의와 인공지능이 각각 골절을 진단했다.선임 방사선 전문의들이 보고한 골절은 247명의 환자에서 총 318건이었는데 이에 대한 인공지능의 검출 민감도는 83%였고, 초기 방사선 전문의들은 76%였다. 다만 특이도는 두 그룹 모두 96%로 같았다.영상의학회 관계자는 "두 연구에서 인공지능의 비교 대상이 전공의나 비숙련 전문의로 설정됐지만 이를 전문의나 숙련된 전문의와의 비교로 바꾸었다면 충분히 다른 연구 결과가 나올 수도 있다"며 "적응증마다 무엇을 기준으로 판별할지, 판별의 가중치를 어떻게 할지 등 변수가 많아 단순히 인공지능과 인간 중 누가 더 뛰어나다는 식으로 말하기 어렵다"고 지적했다.▲AI가 의료진 대체한다? "진료 효율화 도구"인간과 인공지능의 직접 비교 임상이 활성화되면서 다른 방향의 접근도 활성화되고 있다. 바로 인공지능을 진단 보조 도구로 결합했을 때 임상 결과를 개선할 수 있는지 여부, 즉 대결이 아닌 협업의 관점이다.피부과 전문의의 흑색종 분류 정확도에 미치는 인공지능 효과 연구(DOI:10.2196/18091)에서 평균 민감도와 정확도는 인공지원 지원으로 크게 증가했다(59.4% 대 74.6%).이와 유사하게 CT를 통한 코뼈 골절 진단에 있어서의 인공지능 지원 연구는 인공지능 사용 시 민감도 94.00±3.17을 기록, 의료진의 독자적인 진단의 83.52±10.16을 상회했고 특이도(89.75±6.15, 77.55 ± 11.38) 및 AUC(0.92±0.04, 0.81±0.10)도 협업의 당위성을 설명했다.연구진은 "AI의 도움으로 1~5년 저숙련 또는 6~10년의 경력을 가진 전문의에서도 민감도, 특이도 및 AUC가 유의하게 향상됐다"며 "인공지능 모델은 코뼈 골절의 위치를 파악하기 위해 경험이 부족한 의사와 방사선사가 진단 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있다"고 결론내렸다.딥러닝 기반의 인공지능 알파고가 인간과의 대결에서 승리한 이후 오히려 인공지능 프로그램을 통한 기보 학습이 활발해진 것처럼 비슷한 형태의 협업 내지 학습이 임상 현장에서도 이뤄질 수 있다는 것.딥러닝 기반의 진단 모델보다는 진단 보조와 행정 업무 효율화 측면의 인공지능이 먼저 보편화될 것으로 전망된다.  은평성모병원이 세계 최초로 도입한 인공지능 음성인식 모바일 전자간호기록 플랫폼'Vobile ENR'.이런 인식을 반영하듯 의학한림원은 30일 의과대학 교육에 적용 가능한 인공지능 과정을 제안하기 위한 '의료 AI 교육과정 개발 가이드라인 및 모델' 공청회를 연다. 공청회 주요 논의 사항으로는 의학한림원의 연구진이 개발한 의료 인공지능 역량과 한국의과대학ㆍ의학전문대학원협회의 기본의학교육 졸업성과 연계 방안, 필수 및 선택 과목의 편성 기준 등이 포함돼 사실상 의료 영역에서의 인공지능 접목 및 활용이 필수 불가결한 요소로 자리잡았음을 시사했다.  심전도 분석 인공지능 SW를 개발한 권준명 메디컬에이아이 대표(심장학회 스마트헬스연구회 이사)는 "임상 현장에서의 인공지능 활용은 보편화되고 대중화되는 단계를 넘어 필수적인 보조 진단 기기로 자리 잡을 것으로 예상한다"며 "인공지능은 의료진의 합리적인 의사 결정을 도와주는 보조 도구이지 결코 경쟁자나 의료진의 대체자가 아니"라고 강조했다.필름 기반의 영상 이미지 자료가 디지털 시대로 변하며 PACS 시스템으로 통합된 것처럼 인공지능 진단툴은 시간 문제일뿐 임상의사결정지원시스템(CDSS)으로 융합될 수 있다는 게 전문가들의 판단.주로 딥러닝 기반으로 학습한 인공지능이 진단에 활용되는 반면 대규모 언어 모델 기반(LLM)의 인공지능은 자연어 처리를 통한 진단 보조와 행정 업무 효율화에 기여한다.진단 관련 인공지능은 다양한 적응증에 대한 신뢰도 확보 및 검증에 시간이 소요되는 만큼 효율화 측면에서의 인공지능이 먼저 임상 현장의 풍경을 바꿀 것으로 예상된다.올해 2월 은평성모병원은 세계 최초로 인공지능 음성인식 모바일 전자간호기록 플랫폼 'Vobile ENR'(Electronic Nursing Record)을 도입한 바 있다.배시현 병원장은 "스마트병원 구축의 핵심은 인공지능으로, 업무 효율화를 중심으로 한 인공지능이 먼저 대중화될 것으로 본다"며 "실제로 인공지능 음성인식 플랫폼을 도입한 결과 많은 직원들이 환영하고 있다"고 밝혔다.그는 "수기 입력없이 혈압과 맥박, 약 처방 확인 내역, 간호 기록 등을 말로 하면 자동으로 텍스트로 변환돼 입력이 된다"며 "이는 병원 시스템과 연결돼 있어 어디서든 말로 입력을 해도 다 기록이 되기 때문에 이제 손으로 쓰는 일은 보기 힘들어 졌다"고 말했다.이어 "처음 2개 병동으로 시작해서 지금은 6층부터 15층까지 다 인공지능 음성인식 플랫폼을 활용한다"며 "최근에도 일산 쪽 병원에서 참관 요청이 와 시연해주고 다양한 병원들이 벤치마킹하고 있어 이런 플랫폼 보급이 더 확대될 것"이라고 전망했다.

메디칼타임즈=박상준 기자감현수 블루엠텍 대표이사가 28일 63빌딩 중식당에서 기업소개 언론간담회을 열고 회사 사업방향과 비전을 소개했다."의사 선생님들이 가장 원했던 복잡한 의약품 주문과 배송을 손쉽게 만들겠다"손쉬운 주문과 편리한 배송을 강자로 내우며 의약품계의 쿠팡이라고 떠오르고 있는 블루엠텍이 다음달 코스닥 시장에 상장한다.의약품 이커머스 기업 블루엠텍(대표이사 김현수, 정병찬)이 대표이사 및 주요 임직원이 참여한 가운데 기업공개(IPO) 기자간담회를 개최하고 코스닥 상장에 따른 향후 전략과 비전을 밝혔다. 블루엠텍은 의약품 전문 B2B유통 플랫폼서비스(블루팜코리아)를 국내 최초 출시한 의약품 및 의약외품 온라인 유통 선도 기업이다. 지난 10월 13일에 증권신고서를 제출하고 수요예측을 진행하고 있으며, 상장예정일은 12월 13일이다.블루엠텍은 국내외 주요 제약사 제휴 및 첨단 물류시스템을 확보했으며, 2023년 상반기 기준 27,700처 이상의 병·의원 플랫폼 구축했다. 확보한 인프라를 바탕으로 블루엠텍은 설립이후 매출액 연평균 성장률 86.04%(2015~2022)를 보여주며 꾸준히 성장하고 있다. 2023년 3분기 누적 매출액은 806억 원으로 지난해 온기 매출 771억 원을 초과 달성하는 등 가파른 매출성장을 시현하고 있다.블루엠텍은 깊은 산업 이해도를 바탕으로 한 플랫폼 개발로 제약사와 병의원 모두에게 매력적인 서비스를 제공하고 있으며, 현재 바이엘, SK바이오사이언스, 한독, 한미, 보령, HK이노엔, LG화학, 휴젤 등 다양한 제약사와 제휴 파트너십을 맺고 사업을 확대해 나가고 있다.블루엠텍 김현수 대표이사는 “블루엠텍은 의약품 유통 산업의 혁신을 주도하는 선도주자로서, 시장을 선점해 진입장벽을 갖춘 독보적인 회사”라며, “향후 커머스 사업 다각화 및 플랫폼 서비스 고도화를 통해 지속적으로 성장할 블루엠텍이 기대된다”고 전했다.우려되고 있는 정보보호와 인건비 상승에 대해서도 합리적 제도를 강조했다.김 대표는 "쿠팡에서도 문제가 됐던 정보유출을 잘 알고 있다. 개발자 출신인 만큼 신중하게 접근하려고 한다. 암호과 구조를 통해 강화하겠다"고 말했다. 배송비 상승 우려도 근거리는 직접배송, 장거리는 CJ 협력을 통해 해결하고 있다고 설명했다.미래 전략에 대해서는 약국 냉장의약품 유통시장 공략, 치과 이커머스 플랫폼 개발, 의약외품 및 소모품 자체개발 제품 판매 등 커머스 사업 다각화를 통한 고객군 확대와 이익 극대화를 강조했다. 아울러 3PL, Fulfillment 서비스와 원내 의약품의 주문 및 재고관리 서비스 ‘블루미’, 병·의원 경영관리 소프트웨어, 전자차트시스템(EMR)과의 연동을 통한 비급여 의약품의 처방 및 치료관리 서비스 등 ICT 서비스 확대를 통해 ‘All-Round Digital Transformation’를 추구하고 있다.블루엠텍 정병찬 대표이사는 “블루엠텍은 복잡한 유통 구조를 단순화하고, 투명한 영업 체계를 구축함으로써 의약품 유통 업계에 새로운 가치를 제공해왔다”라며, “성공적인 상장을 거쳐 제약사는 생산과 공급에만 집중하고, 의사는 환자에게만 집중할 수 있는 헬스케어 토탈 서비스 플랫폼 기업으로서 도약할 것” 이라고 포부를 밝혔다.한편, 블루엠텍의 공모주식수는 전량 신주발행으로 1,400,000주다. 공모 예정가는 15,000원 ~ 19,000원, 총 공모금액은 약 1,597억 원 ~ 2,023억 원 규모다. 오는 11월 22일~28일 수요예측을 진행해 최종 공모가를 확정하고, 12월 4일~5일 양일간 청약을 거쳐 12월 13일 코스닥 상장 예정이다. 상장 주관사는 하나증권과 키움증권이다.

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=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 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 기자롯데헬스케어 출범으로 헬스케어 산업에 본격적으로 뛰어든 롯데 그룹이 플랫폼을 중심으로 생태계 구성에 나선다.개인 건강정보를 기반으로 인공지능을 접목해 운동은 물론, 식단 등 맞춤형 건강 정보와 쇼핑 편의까지 제공하겠다는 목표다.롯데헬스케어가 미디어 데이를 열고 첫 플랫폼인 '캐즐'의 시작을 알렸다(사진=이훈기 대표이사)롯데헬스케어는 14일 오전 롯데타워에서 건강관리 플랫폼 '캐즐'의 출시를 기념한 미디어데이를 열고 사업 계획을 소개했다.일단 롯데헬스케어는 플랫폼 '캐즐'을 통해 건강관리 사업에 매진할 계획이다.고객이 제공한 건강검진 데이터와 설문정보, 유전자 검사 결과 등을 인고지능(AI) 알고리즘 통합 분석해 맞춤형 건강 정보와 쇼핑 편의를 제공하는 것이 핵심이다.일단 캐즐은 개방형 플랫폿으로 구성된다. 입점 파트너사들과 협업해 디지털 헬스케어 생태계를 구축하겠다는 것이 롯데헬스케어의 계획.실제로 이날 미디어데이에서도 롯데헬스케어가 직접 투자를 진행한 유전체 검사 기업 테라젠바이오와 인공지능(AI) 알고리즘 기업 온택트헬스가 참석해 함께 추진하는 비즈니스 모델을 공개했다.캐즐의 경쟁력은 역시 롯데그룹이 가진 데이터에서 나온다. 롯데그룹 계열사에서 모아지는 데이터를 적극적으로 활용해 경쟁력을 갖추겠다는 복안인 셈이다.롯데헬스케어 이훈기 대표이사는 "결국 플랫폼의 경쟁력은 다양성에서 나온다"며 "롯데그룹 계열사를 중심으로 파트너사의 서비스를 연계해 타사 건강관리 플랫폼과 차별화를 꾀할 계획"이라고 설명했다.이미 일부 파트너사들과 협력 관계는 구축해 놓은 상태다. 오는 11월 마인드카페를 운영하는 디지털 멘탈 케어 스타트업 아토머스와 협업해 캐즐 안에서 정신건강 상담 서비스를 시작할 예정이며 내년 3월에는 테라젠바이오의 데이터를 활용해 마이크로바이옴 기반의 장건강 관리까지 아우르는 맞춤형 체중 관리 프로그램을 제공할 계획이다.또한 내년 6월에는 비컨과 함께 두피와 피부 관리 서비스를, 11월에는 아이메디신과 뇌건강 관리 서비스까지 선보인다는 로드맵을 구축했다. 이를 통해 내년 말까지 가입자 100만명을 유치하면서 기반을 갖추겠다는 것이 롯데헬스케어의 구상이다.캐즐을 구체적으로 보면 인터페이스는 크게 홈(Home)과 건강 탭, 그리고 쇼핑 탭 등 세 가지로 구성된다.캐즐에 가입한 뒤 건강정보 제공에도 동의하면 일단 건강상태에 대한 입체 분석이 이뤄진다. 건강 탭에서는 실제나이와 건강나이가 표시되며 건강검진기록 등을 종합해 향후 주요 질환의 발생 위험도를 알려주는 등 내 건강데이터를 보여준다.추가로 유전자 검사를 받은 경우 이에 대한 결과도 건강 탭에서 확인이 가능하다. 이를 위해 캐즐은 유전체 분석 전문기업 테라젠바이오와 함께 설립한 테라젠헬스를 통해 유전자 검사 서비스 프롬진(Fromgene)을 출시할 계획이다.메인화면인 캐즐 홈에서는 걷기, 운동 기록하기, 복약관리 등 매일 체크하는 건강지표와 함께 가족, 친구의 건강활동을 보여줘 관리하는 습관을 형성할 수 있게 돕는다.대표적으로 사용자의 동기부여를 위해 정해진 미션을 성공하면 보상을 받을 수 있는 리워드 프로그램도 구성됐다. 예를 들어 7천보 걷기를 1주일에 3회 성공하면 현금처럼 사용할 수 있는 ‘진주’ 포인트를 150알 주는 식이다.또한 가족 간에는 소모 칼로리와 걸음 수, 복약 등 건강 목표를 달성했는지 서로 모니터링할 수 있도록 했고 친구 간에는 세부적인 정보 대신 오늘의 활동왕’을 순위별로 보여줘 경쟁을 유도한다.이 밖에도 지금 먹고 있는 약이나 영양제를 알고리즘으로 분석해 함께 섭취하면 안되는 성분을 알려주는 한편 먹는 시간을 놓치지 않게 알림을 기록할 수 있는 복약관리 기능, 내 건강상태에 맞는 의학 정보 콘텐츠를 보여주는 캐즐 매거진, 사용자들의 걸음 수와 친환경 상품 구매 등이 지구에 어떤 영향을 주는지 알려주는 그린 리포트 등의 서비스를 캐즐 홈에서 이용할 수 있다.좌측부터 장석원 롯데헬스케어 플랫폼 사업부문장, 박원준 롯데헬스케어 IT 개발부문장, 우웅조 롯데헬스케어 사업본부장, 이훈기 롯데헬스케어 대표이사, 장혁재 온택트헬스 대표이사, 황태순 테라젠바이오 대표이사마지막으로 쇼핑 탭에서는 건강분석 데이터를 기반으로 사용자에게 필요한 상품을 제안한다. 현재 내 상황에서 도움이 되는 영양제나, 필요한 운동용품을 보여주는 식이다. 특히 본인 뿐만 아니라 가족의 건강 정보에 따라 필요한 맞춤 상품을 추천받고 선물하기 기능을 활용하는 것도 가능하다.최근 화두가 되고 있는 챗GPT와 같은 거대 언어모델(LLM) 기반의 생성형 인공지능(AI)도 접목된다. 내년 상반기까지 생성형 AI를 활용한 챗봇 서비스를 캐즐 안에서 선보인다는 계획.캐즐에서 챗봇과 대화를 통해 현재 상태를 쉽고 빠르게 기록할 수 있게 하기 위해서다. 예를 들어 내가 오늘 얼마나 운동했는지를 일일이 입력할 필요 없이 친구와 대화하는 것처럼 적어 두기만 하면 챗봇이 캐즐에 알아서 기록하게 된다.챗봇은 이렇게 사용자가 알려준 정보와 건강 데이터를 함께 분석해 맞춤형 식단과 영양제, 필요한 운동과 상품을 더 효과적으로 제안해줄 수 있게 될 예정이다.마지막으로 캐즐은 오픈 API(Application Programing Interface)를 활용해 파트너사가 다양한 정보를 활용할 수 있도록 했다. 캐즐에 입점한 다양한 파트너들을 연결하고, 콘텐츠와 데이터를 공유하며 협업할 수 있는 헬스케어 생태계를 만들기 위해서다.이훈기 대표이사는 "B2C사업에 대한 롯데그룹의 성공노하우와 인프라를 활용해 국내에 없던 헬스케어 생태계를 만드는데 집중했다"며 "특히 오픈형 구조를 통해 다양한 파트너쉽을 개발해 가며 공동 발전의 기반을 만들겠다"고 밝혔다.

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=이인복 기자중고 의료기기 거래 플랫폼 메디포르테(대표 엄지원)는 도어투도어(Door to Door) 배송 서비스인 'C-2-C Fulfillment by Mediforte' 서비스를 시작한다고 12일 밝혔다.메디포르테가 이번에 오픈한 풀필먼트(Fulfillment) 서비스는 C2C, B2C, B2B 모든 케이스에서 이용 가능한 것이 특징이다.이 서비스는 중고 의료기기가 대부분이 병원에서 보유하고 있어 별도의 창고 없이 물류적인 이동이 가능한 유통구조를 가지고 있다는 점에 착안해 시작된 서비스다.서비스를 이용하면 즉각적인 견적 확인은 물론 서비스 신청과 동시에 배송 일정을 확정하게 되며 배송 상황을 실시간으로 알려주고 검수 및 배송 완료까지의 모든 과정을 추적해 확인할 수 있다.특히 의료기기는 부피와 무게가 상당한 것은 물론 정밀 기계의 민감성을 동시에 가진 상품이라는 점에서 일반 택배로는 배송이 불가능한 전문 배송 영역이다. 이에 따라 메디포르테는 의료기기 전문 배송에 특화된 에스메드컴퍼니(대표 사윤태)와의 전략적 제휴를 통해 전국을 커버하는 무진동 차량과 전문 배송 인력을 확보했다.메디포르테는 이러한 서비스를 통해  정체돼 있던 중고 의료기기 시장을 활성화시켜 시장에 보다 넓은 범위의 수익 모델을 제공하겠다는 계획이다.실제로 중고 의료기기 시장은 일반에게 잘 알려지지 않은 시장으로 폐쇄적인 유통 구조로 오랫동안 정체되고 활성화 되지 못했던 진입 장벽이 높은 시장으로 꼽힌다. 의료기기의 특성 상 의료기기 판매업 신고가 있어야 거래가 가능한데다 검사 필증을 받은 기기여야 거래할 수 있기 때문이다. 또한 거래가 성사돼도 일반 택배로 배송이 불가능하다는 점에서 전문적 배송 능력이 필요하다.이에 따라 메디포르테는 이러한 모든 허들을 한번에 해결하는 전문적 서비스와 풀필먼트 시스템을 통해 말 그대로 중고 의료기기의 도어투도어 시대를 열겠다는 계획이다.메디포르테 엄지원 대표는 "메디포르테는 업계에서 유일하게 투명한 가격 공개와 적극적 판매 대행 방식을 채택해 편의성과 접근성을 높였다"며 "구매와 판매 활동에서 필요한 직접 상품 등록, 실시간 채팅 상담, 다양한 결제방식 선택, 매매대금보호, 의료기기 검사필증 대행, 유무상 AS서비스 등을 플랫폼 기반으로 새로운 모델을 제공하고 있다"고 설명했다.이어 그는 "이번 C-2-C Fulfillment 서비스 오픈을 통해 실시간 상담 기반 거래, 검사필증 대행 서비스와 더불어 완벽한 3축 서비스체계를 구축하게 됐다"고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자 대한장연구학회(회장 김주성)가 염증성 장질환 인지도를 제고하고 환우들이 질환에 대해 편히 이야기할 수 있는 환경 조성을 위해 지난 7월부터 온라인 기반으로 진행한 텔미 힐미 캠페인을 성공적으로 마쳤다고 10일 밝혔다. 이번 캠페인은 공식 홈페이지(www.tellmehealme.com)를 통해 염증성 장질환 환자들이 겪는 다양한 어려움을 바탕으로 영상 콘텐츠를 제작, 순차적으로 공개하며 댓글 참여 방식으로 진행됐다. 4개월 동안 일상생활, 식사 자리, 보이스 아웃(질환 공개) 총 3가지의 주제가 연달아 공개됐으며 캠페인 기간 동안 약 3천 명이 홈페이지를 방문해 총 335개의 댓글과 9600회의 페이지뷰를 기록했다. 특히 이번 캠페인은 코로나19 팬데믹 상황에서 염증성장질환 환자들의 건강을 우선적으로 고려해 온라인 기반으로 진행됐다. 소셜 로그인 또는 별도의 로그인 없이도 댓글 참여가 가능해 환우, 의료진을 비롯한 일반인들도 손쉽게 캠페인에 참여했으며 염증성 장질환 주요 증상으로 인한 생활 속 고충에 공감하고 다양한 해결 노하우를 공유하는 자리가 됐다는 평가다. 대한장연구학회 이창균 섭외홍보이사(경희의대)는 "염증성 장질환의 주요 증상인 혈변, 급박변, 설사 등은 환자들의 삶의 질에 엄청난 영향을 미친다"며 "하지만 겉으로 드러나지 않는 증상이라 환자들이 가족과 주변 지인들로부터 겪는 편견과 오해가 많았다는 점에서 이번 캠페인이 인식 개선의 기회가 됐기를 바란다"고 말했다. 대한장연구학회 김주성 회장(서울의대)은 이번 텔미 힐미 캠페인을 통해 환우들이 서로 공감과 위로를 받으셨길 바란다"며 "앞으로도 대한장연구학회는 질환에 대해 널리 알리고 환우들이 질환에 대해 보다 편하게 이야기할 수 있는 사회를 만드는데 최선을 다할 것"이라고 밝혔다. 한편 대한장연구학회는 매년 염증성장질환자를 위한 장 건강의 날 캠페인 및 공개강좌와 대장암 예방 캠페인을 전개해 오고 있으며 최근에는 염증성 장질환을 포함한 장 질환에 대해 더 쉽게 설명하고자 유튜브 채널인 장 건강 톡톡(https://www.youtube.com/channel/UCC1W9-Zdys583pF2JjrVZFg)을 개설한 바 있다.