[메디게이트뉴스 정다연 기자] 닥터앤서(Dr.Answer)는 다양한 의료데이터를 활용한 지능형 소프트웨어로 한국형 인공지능 기반 정밀의료 서비스다. 정부는 국민들이 체감할 수 있도록 소아희귀난치성유전질환, 심·뇌혈관, 치매 등 세 분야를 대상으로 관련 소프트웨어 8개를 전국 11개 병원에서 먼저 임상적용할 예정이다. 

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원은 26일 분당서울대병원 헬스케어혁신파크에서 '닥터앤서 임상적용 스타트 선포식'을 개최했다. 이날 닥터앤서 임상적용 선포식에서는 각 분야 책임연구자들이 나와 현재까지 연구개발 진행 상황과 향후 과제에 대해 설명했다.

정부는 지난해부터 3년간 정부 280억원과 민간 77억원 등 총 357억원의 예산을 투입해 향후 8대 질환 대상 21개 소프트웨어를 개발한다는 계획을 밝혔다. 이에따라 유방암, 대장암, 전립선암, 심뇌혈관질환, 심장질환, 뇌전증, 치매, 소아희귀난치성유전질환 등 8대 질환을 대상으로 닥터앤서가 시행될 예정이다. 이를 위해 26개 병원, 22개 기업이 총출동했다. 

"의료진 도와 오진율 떨어트릴 의료인공지능 닥터앤서"

서울아산병원 김종재 사업추진단장(병리과)은 닥터앤서가 지향하는 의료인공지능의 역할과 닥터앤서의 향후 추진계획에 대해 설명했다.

김 단장은 "닥터앤서가 지향하는 의료인공지능의 역할은 의료진을 도와 오진율을 낮추는 것이다"며 "조직검사를 하면 현미경으로 세포 모양을 보고 암을 진단하는 일을 한다. 암의 대표적 특이성은 전이다. 병리의사의 역할은 림프절 전이가 있는지 없는지 판단하는 것이다. 이에 따라 치료 방침이 달라진다"고 말했다.

김 단장은 "병리의사와 여러 팀이 개발한 인공지능 소프트웨어 5개로 어떻게 진단을 하는지 살펴봤다"며 "첫 번째 사례는 종양 전이다. 병리 의사가 맞혔고 인공지능은 5개 중에 3개가 맞혔다. 두 번째 사례는 병리의사가 놓쳤고 인공지능 5개 중 2개가 찾아냈다"고 밝혔다.

김 단장은 "그런데 가운데 세포 덩어리는 조직처리과정에서 오염된 것인데 병리의사는 쉽게 맞혔지만 인공지능은 모두 틀렸다. 슬라이드에 먼지가 묻는다든가 긁힌다면 병리의사와 인공지능의 퍼포먼스 차이가 크게 나타났다. 이는 인공지능이 의사를 대체하는 용도가 아니라 의료진과 더불어 오진율 떨어트리는 용도라는 점을 보여준다"고 말했다.

그는 "향후 과제를 살펴보면, 우선 포트폴리오를 다양하게 만들어야 한다. 고빈도 질환을 포함시켜야 하고 닥터앤서 브랜드에 기존에 개발돼 있는 우수한 국내 소프트웨어들도 녹여내야 한다. 전체적으로 완성도를 높여야 한다"며 "그 다음으로는 품질 고도화 및 추가개발이 필요하다. 셋째 보금 확산 위한 추진체계가 확립돼야 한다"고 말했다.

그는 "확산을 위해서는 지금 구조 이외에 복지부, 식약처 등 정부 관련 부처의 협조가 필요하다. 개발회사와 의료기관 사이에 클라우드를 운영·보급·정비하는 역할을 할 서비스 주체가 만들어질 것으로 기대된다"며 "서비스 주체는 어떤 형태가 바람직한지 현재 고민 중이고 올해 말까지 결정될 예정이다"고 덧붙였다.
 
소아의 발달지연과 난청의 조기 진단으로 증상 호전 가능

소아희귀난치성유전질환, 심·뇌혈관, 치매 등 임상에 우선 적용할 3대 질환을 병원 내에서 적용한 사례 발표가 이어졌다. 그는 닥터앤서가 소아에게서 유전자 분석을 통해 흔히 발견되는 난청과 발달장애의 원인을 밝혀 조기에 진단하고 그에 맞는 치료법을 제공해 치료 효과를 극대화할 수 있다고 강조했다. 

고려대구로병원 소아청소년과 은백린 교수는 소아희귀난치성유전질환 책임자로서 발달지연과 난청 등 질환에 대해 유전 진단을 통해 질환 관리, 치료법 제공, 재발 가능성 관리 등을 할 수 있다고 설명했다. 

은 교수는 "발달지연과 난청은 비교적 흔한 질환이다. 태어난 아기의 10%는 발달지연을 가지고 있고 0.5%는 난청을 가지고 있다"며 "닥터앤서는 유전진단을 통해 각각 질환을 질환 관리, 치료법 제공, 재발 가능성 관리 등을 할 수 있다"고 말했다.

그는 "기대 효과는 닥터앤서를 통해 유전자를 분석하고 조기진단해 유전질환의 치료 효율를 증대하는 것이다"며 "지금까지는 환자의 병력과 진찰을 통해 가장 가능성이 높은 유전자를 하나하나 검색해 찾느라 수 년에 걸쳐 많은 비용을 들여도 진단을 하지 못하는 경우가 많았다"고 밝혔다.

그는 "이제는 환자 유전자 결과와 진단을 단 시간에 할 수 있다. 이를 위해 연구팀은 소아신경학, 소아유전학, 이비인후과 난청팀이 모였고 쓰리빌리언과 함께 지능형 소프트웨어를 개발하고 있다"고 말했다.

은 교수는 "난청과 소아발달장애는 조기에 발견해 치료하면 할수록 환자의 예후가 좋아진다"며 "난청의 경우에 조기 진단을 통해 원인을 분석하고 그에 맞는 치료법을 통해 큰 불편 없이 일상생활을 할 수 있게 된다. 악화되는 유전자인지 아닌지에 따라 수술을 하지 않을 수 있어 비용 부담도 줄게 된다"고 설명했다.

그근 "올해 내에 발달지연과 난청 유전진단 소프트웨어를 검증해 출시할 예정이다"며 "닥터앤서는 유전자 데이터 진단율을 기존 40%에서 90% 이상으로 올려놓았다. 닥터앤서를 통해 발달지연 환자와 난청환자를 위한 의료혁명을 이루고자 한다" 덧붙였다.

심·뇌혈관질환 인공지능 분석으로 위험도 예측 가능

심혈관질환 연구 책임자인 서울아산병원 영상의학과 양동현 교수는 닥터앤서로 환자에게 심혈관질환에 대한 예측과 재발 가능성 등을 보여줌으로써 위험도를 조기에 발견하고 치료하는 데 동기부여를 줄 수 있다고 내다봤다.

양 교수는 "닥터앤서는 환자 CT 판독을 할 때 사람이 수동으로 하던 것을 자동으로 도와주는 보조 연구진이라고 생각하면 된다"며 "관상동맥 석회화점수 자동 측정 소프트웨어와 심혈관질환 재발 예측 소프트웨어를 개발했다"고 말했다.

양 교수는 "인공지능을 기반으로 하는 전자동 관상동맥 석회화점수 자동 측정 소프트웨어는 자동으로 계산 결과를 분석해 결과를 띄워 준다. 연구기간 내 목표는 검증 연구를 통해 실질적으로 사람 손이 거의 필요하지 않도록 믿고 쓸 수 있는 수준으로 만드는 것이다"고 밝혔다.

양 교수는 "심혈관질환 개발 예측 소프트웨어는 10년 이상 57만명의 환자 데이터를 정제해 얻었다. 이를 통해 환자들의 흐름을 뽑았다. 그동안 검사, 투약력, 시술 등 결과를 의사가 일일이 확인해 직관으로 판단했다. 이제는 인공지능이 환자의 데이터를 자동 분석해 환자가 가진 질환에 대해 타임라인을 보여주고 조언해줄 수 있다"고 말했다. 

그는 "이는 환자에게 치료나 관리에 동기부여를 줄 것이다. 위험도를 조기에 발견해 환자에게 치료를 권유할 수 있게 된다"고 덧붙였다.

그는 "예를 들어, 서울아산병원에 진료를 와도 별도의 영상기록을 제출하거나 재촬영할 필요 없이, 동네병원의 촬영기록을 클라우드를 통해 서울아산병원에서 열람 할 수 있다. 결과 확인까지 걸리는 시간도 단축된다. 진료시간도 단축된다"고 말했다.

뇌혈관질환 연구 책임자인 경북대의대 신경외과 박재찬 교수는 뇌혈관질환의 위험도가 큰 만큼, 닥터앤서로 분석한 수많은 데이터를 통해 위험을 미리 예측할 수 있다고 강조했다.

박 교수는 "뇌동맥류는 터지면 사망율이 40%에 달한다. 거대 사이즈가 아닌 10~15mm 뇌혈관을 수술할 때 위험성은 전세계적으로 평균 1% 사망율을 가지고 있고 2%의 반신 마비 후유증이 있다"고 밝혔다.

박 교수는 "이 경우에 환자들은 수술을 하지 않는다. 검진에서 MRI 촬영하면 조기에 진단하고 치료할 수 있다. 하지만 환자의 경과 관찰을 하면서 찍는 사진만 100장이 발생한다. 수술을 하지않고 10년, 20년을 보낸다고 하면 해마다 영상을 찍고 분석해야 한다"고 말했다.

박 교수는 "닥터앤서는 뇌동맥류와 뇌혈관 질환 보조 솔루션을 제공한다. 병변을 자동 검출하고 뇌출혈 유무를 제공하고 뇌출혈 위치 정보를 제공한다"며 "이제까지 의사는 5분 진료 환경에서 수많은 환자의 영상을 다 파악해야 했다"고 말했다.

그는 "앞으로는 닥터앤서의 솔루션을 통해서 빠르게 진단된 정보를 가지고 환자와 라포를 형성할 수 있다. 진료현장이 달라질 수 있다"고 강조했다.
 
퇴행성 치매인 알츠하이머 조기 발견으로 증상 악화 예방

분당서울대 정신건강의학과 김기웅 교수는 증상이 나타나기 전에 퇴행성 치매인 알츠하이머 등을 진단 받아 초기 진단으로 증상 악화를 예방할 수 있다고 강조했다. 닥터앤서의 도입으로 기존에 치매 초기 진단에 들었던 고가의 비용 부담이 완화되고 진료 효과가 향상될 것이라고 내다봤다.

김 교수는 "치매 진단에 대한 수요가 굉장히 많다. 80세 이상 노인 4명 중 1명은 치매다. 평균 수명은 85세 접근하고 있다"며 "특히 알츠하이머와 같은 퇴행성 치매가 빠르게 증가하고 있다. 알츠하이머는 뇌 속에서 10~20년 진행을 거친 뒤에야 비로소 첫 증상이 발생한다. 빨리 진단할 수 있는 진단법이 있지만 기본적으로 비용부담이 크고 검사기관이 제한돼 있다"고 밝혔다.

김 교수는 "MRI는 어디서든 찍을 수 있다. 다만 이미 증상을 느끼고 나서도 상당 기간이 지나야 MRI에서 병변이 분명해진다. MRI 정보를 통해 분자 단위 진단이 가능한가를 목표로 인공지능 기반 치매질환 연구를 수행했다"고 말했다.

그는 "1년에 35만명이 MRI를 촬영한다. MRI는 뇌졸중, 뇌종양, 뇌위축 등 심각하지 않으면 정상으로 판단된다. 소중한 정보가 낭비되고 있다. 이를 활용하면 치매를 조기에 진단할 수 있다"고 말했다.

김 교수는 "인공지능을 기반으로 MRI 치매 진단 정확도를 80% 이상으로 끌어올리려고 한다. 고도화 단계에서는 진단 정확도를 90% 이상 끌어올리려고 하는 것이 목표다"고 말했다.

김 교수는 "약 4000명 정도, 1테라바이트(terabyte)가 학습에 사용됐다. 개발 알고리즘을 통해 동양인, 서양인 데이터를 분석해 정확도를 지속적으로 검사하고 있다. 치매 진단에 중요한 50개 정도 부분을 소프트웨어로 개발했다"고 말했다.

그는 "현재는 치매안심센터에서 하는 치매 진단 편차가 크다. 진단 정확도 끌어올리려고 한다. 클라우드 서비스를 통해 진단수준 표준화를 위해 일정수준에 도달하도록 할 예정이다. 알고리즘은 증상이 나타나기 전 단계부터 두통·뇌졸중·뇌 MRI 촬영 등 과정에서 치매 진단 결과를 받을 수 있도록 다각화 하는데 기여할 예정이다. 이에 따라 비용부담이 완화되고 진료효과가 향상될 것으로 기대된다"고 말했다.