[메디게이트뉴스 서민지 기자] 신종코로나바이러스감염증(코로나19) 대유행 상황에서 인공지능(AI)의 활용이 더욱 극대화되는 양상을 보이고 있다. 초기 감염병 유행 예측부터 확진자 동선 파악, 잠재적 감염자 선별, 의료자원 관리부터 치료제와 백신 개발기간 단축, 언택트(비대면) 진료 효율 향상까지 전면에 AI가 사용되고 있다.

한국과학기술단체총연합회는 3일 2020 대한민국 과학기술연차대회를 열고, 코로나19 유행부터 포스트코로나까지 인공지능이 초래한 의료의 혁명적 변화를 논의했다.

우선 코로나19의 예측과 유행시 AI 활용에 대해 한림대강남성심병원 감염내과 이재갑 교수는 "처음 중국 우한 지역에서 코로나19가 시작될 당시 인공지능 회사가 유행 조짐을 찾아냈다"면서 "이미 세계보건기구(WHO)에서도 EIOS라는 인공지능 시스템을 통해 특정지역의 감염병 유행 정보를 수집하고, 전세계 유행조집에 대해 예측, 각 국가에 의미있는 정보를 전달하고 있다"고 밝혔다.


이 교수는 "우리나라도 현재 인공지능 머신러닝 기법으로 감염병 정보를 분석하는 시스템을 마련하기 위한 연구를 진행 중"이라며 "해당 시스템은 해외 감염병을 예측하고, 해외 여행자 등에 안내한 후 국내 유입시 리스크를 관리하는 방식으로, 올해 말쯤 연구가 끝나면 시스템이 구축돼 추후 신종 감염병 유행시 유용하게 사용 가능할 것"이라고 내다봤다.

이외에도 질병관리본부와 KT통신사를 중심으로 확진자 동선 정보를 토대로 위험지역을 선별하는 연구도 진행 중이며, KT와 고대구로병원, 열나요, 메디블록 등이 빌게이트재단 연구비를 지원받아 시행하는 감염병 전파 예측 연구도 시행 중이다. 이 같은 연구 핵심은 모두 인공지능 활용이다.

이 교수는 "신약개발에도 인공지능이 적극 활용되고 있다"면서 "인공지능을 통해 신약후보물질을 빠르게 발굴하고 위험 부담을 감소시키고 있으며, 코로나19 치료제·백신 연구에서도 이용 중이다. 실제 파스퇴르연구소에서 인공지능을 통해 효과 있는 후보물질 30여개를 발굴했고, 현재 일부는 임상시험을 진행하고 있다"고 설명했다.

서울대 수리과학부 강명주 교수도 감염병을 넘어 다양한 의료분야에서 인공지능이 적극적으로 활용되고 있다고 부연했다. 강 교수는 "인공지능을 통해 화학구조를 분석, 어떤 바이러스 작용하는지 보고 이를 최적화하는 방식이 시행 중이다. 실제 렘데시비르도 분자구조를 분석해 코로나바이러스에 잘 적용되는 인공지능 연구를 거쳤다"고 밝혔다.

또한 "피부질환에서 의사보다 빠르고 정확하게 질환을 찾아내는 역할을 하고 있으며, 현재 구급 차 내 상황을 인공지능으로 분석해 응급실에서 빠르고 정확하게 환자를 치료할 수 있는 기술도 연구되고 있는 상황"이라고 말했다.

코로나19 유행 상황외에도 포스트코로나시대를 맞아 인공지능 중요성은 더욱 높아질 것으로 전망했다.



가천대 길병원 이언 인공지능병원추진단장은 "언택트(비대면)진료는 피할 수 없는 상황이다. 원격의료를 법적으로 허용했던 나라들은 기존에 1%남짓 화상진료를 하다가 코로나여파로 70~80%대에 이르렀다"면서 "우리나라 역시 한시적으로 전화상담 등 비대면 진료를 허용한 후 20여만건이 진행됐다"고 운을 뗐다.

문제는 비대면진료가 대면진료 대비 의료 질이 낮고 의사 역시 더 많은 노동력이 요구되고 있다는 점이다.  

실제 이 단장은 비대면진료를 하고 있는데, 환자 현 상황에 대한 설명부터 시작해서 여러 가지 정보를 제한된 도구로만 전달받다보니 진료시간이 길어지게 된다고 밝혔다. 사실상 의사입장에서는 대면진료보다 수가를 더 받아야 하는 상황인반면, 환자의 진료 만족도는 낮아진다는 것이다.



이 단장은 "비대면진료를 하면 진료 속도와 질적인 문제가 발생할 수밖에 없다. 의료 질을 높이고 평등한 의료접근성 보장하면서 동시에 의료비를 절감하려면 '인공지능'이 필요하다"면서 "플랫폼형태의 병원에서 인공지능을 통해 의사는 미리 환자 상태를 분석한 자료를 받아 빠르고 정확한 진료가 가능하고, 환자는 인공지능을 통해 진료분야와 시간 등 최적의 의사를 매칭할 수 있다"고 말했다.

즉 환자는 가장 양질의 의료를 저렴하고 편리, 안전하게 이용하면서, 의사는 노동력을 낮추고 유통구조를 개선해 효율적으로 진료를 할 수 있는 환경이 되는 것이다. 이렇게 되면 국가 의료재정 위기도 극복 가능하다는 게 이 단장의 주장이다.

다만 이 과정에서 현실적 규제가 많다. 인공지능과 관련된 기업을 운영 중인 서울대 수리과학부 곽지훈 선임연구원은 "정부에서 인공지능 기술을 미래먹거리로 보고 많이 지원해주고 있으나, 개인정보, 데이터 공유 등 현실적인 규제로 인해 연구가 제한되는 경우가 많다"면서 "인공지능을 활용할 때 데이터 필요성, 흐름, 관리, 기술적인 안전 보관 등 여러 부분에 대해 정부가 아직 파악하지 못하고 있어 제도적 문제점을 개선하는 과정이 필요하다"고 제언했다.