이형철(왼쪽) 서울대의대 마취통증의학과 조교수와 김광수 서울대학교병원 융합의학과 부교수가 22일 서울 종로구 서울대병원에서 서울경제신문과 인터뷰한 후 포즈를 취하고 있다. /오지현기자“의료 관련 기술을 개발하는 인공지능(AI) 엔지니어들 의료 데이터에 목말라하고 있습니다. 서울대학교병원이 앞장서서 데이터를 공개해 도움을 주고 싶습니다.”(이형철 서울대의대 마취통증의학과 조교수)
최근 서울시 종로구 혜화동 서울대병원에서는 지난 13일 좀처럼 보기 드문 행사가 열렸다. ‘제1회 의료 인공지능(AI) 경진대회’ 결승전이 그것. 클라우드 기술로 병원 수술장에서 모은 데이터가 7만 명분을 포함해 총 18만 명분의 바이탈 사인(vital sign·활력징후) 데이터베이스(DB)를 활용, 수술 중 저혈압이 발생할 가능성을 5분 전 미리 예측하는 AI 알고리즘의 정확성을 겨루는 대회였다. 전국 의·공대 학생, 교수진 등으로 구성된 83개팀(250명)이 참가해 문전성시를 이뤘다. 주최 측은 각 팀 당 1인 이상은 의료인을 포함하도록 조건을 걸어 의료진과 엔지니어의 협업을 유도했다. 치열한 경쟁 끝에 대상은 환자의 임상 정보와 생체신호를 통계적으로 분석해 이상치를 적절하게 제거한 ‘넥스트’ 팀이 차지했다. 이 팀은 영상의학과 의사, 수학자, 딥러닝 스타트업 개발 자 등 7명으로 구성된 팀이다.
서울대병원이 이처럼 이례적인 의료 AI 기술경진대회를 연 이유는 뭘까. 이 대회를 주관했던 이 교수는 “실제 수술상황에서 저혈압이 발생하면 급성 갑자기 신장기능이 저하되거나 심근손상 등 합병증이 발생할 수 있다”며 “만약 미리 예측해 선제적으로 대처한다면 저혈압 발생률을 약 4분의1 수준으로 줄일 수 있다”고 말했다.
이 교수의 말처럼 의료분야에 AI를 접목하는 이유는 방대한 의료정보 데이터를 목적에 맞게 처리해 수술 및 치료 성공 가능성을 높이고, 각종 합병증이나 후유증 발생을 줄이기 위해서다. 특히 방대한 의료데이터의 특성상 의료부문 AI 기술발전의 핵심은 데이터 축적과 활용이라는 게 전문가들의 공통된 의견이다. 병원에서 모은 데이터가 제대로 공개·활용되지 않으면 AI 연구도 무용지물이라는 것이다.
김광수 서울대병원 융합의학과 부교수는 “서울대병원은 6,388건의 바이탈 데이터셋을 아마존웹서비스(AWS) 클라우드를 통해 전 세계 연구자에게 제공하고 있다”며 “최근 ‘슈퍼브(Superb)’라는 클라우드 연구 플랫폼을 오픈해 인터넷이 차단된 클라우드 내에서만 연구를 진행할 수 있도록 해 빅데이터 연구를 유출 걱정 없이 진행할 수 있다”고 말했다. 이 교수도 “대규모 EMR(전자의무기록) 데이터나 비정형 데이터 등 빅데이터를 이용한 연구를 수행할 때 클라우드 서비스를 이용하면 병원 데이터를 외부에 유출하지 않고도 다양한 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있다”며 “통계, 전산, 머신러닝(기계학습) 또는 AI를 공부한 이들이 의료계에 더 많은 관심을 두고 적극적으로 뛰어들어 4차 산업혁명 시대 의료 기술 발전을 이끌기 바란다”고 말했다.
