[메디게이트뉴스 이지원 기자] 생성형 인공지능과 대형언어모델 등 혁신 기술이 발달하면서 의료 서비스와도 결합하고 있다. 이는 진료 보조 도구로 활용될 뿐 아니라 환자의 치료 효과를 높일 수 있을 것으로 전망된다. 하지만 서버 구축과 진료 시간 초과 등의 현실적인 문제로 실제 의료 현장에서 활용되기까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다.

9일 서울 코엑스에서 개최된 '바이오코리아 2024'에서 의료 서비스 분야에서 초거대언어모델(Large Language Models, LLM)의 실제 사례 소개와 함께 LLM의 의료분야 적용에 대한 논의가 이어졌다.

진료현장에서 LLM 활용…환자-의료진 커뮤니케이션 향상부터 수련의 실습까지

이날 삼성서울병원 손명희 부센터장은 '대한민국 병원의 디지털 트랜스포메이션: 스마트 병원의 오늘과 대규모 언어 모델을 통한 내일의 혁신: 스마트 병원의 IT 에코시스템'을 발제하며, 스마트병원 내 LLM의 영향력을 소개했다.

스마트병원은 정보통신기술 등을 의료에 활용해 환자 안전을 강화하고, 전 주기적 의료서비스를 제공해 의료 질을 높인다. 여기에는 최근 떠오르는 LLM이 활용되며, 이는 완자와 의료진 간의 커뮤니케이션 방식의 변화시킬 수 있다.

손 부센터장은 "환자와 의료진 간의 소통이 항상 완벽하지는 않다. 특히 의사와 간호사는 환자 언어로 말하기 어렵다. 하지만 LLM은 환자가 더 잘 이해할 수 있도록 도와줄 수 있다"며 "LLM은 우리가 가진 음성, 이미지 등 모든 데이터를 텍스트로 변환할 수 있고, 커뮤니케이션 방식으로 변환할 수 있다"고 설명했다.

이어 "이 외에도 환자를 위해 더 나은 결정을 내리도록 도움을 준다"며 "이미 의사 결정 지원 시스템과 같은 AI모델은 있다. 하지만 LLM을 활용하면 더 많은 데이터를 생성하고, 문서 번역과 일부 임상적 추론, 환자를 위해 더 나은 의사 결정 등을 제공할 수 있다. 또 더 짧은 시간 안에 더 나은 보고서를 생성할 수 있다"고 덧붙였다.

LLM은 인턴과 레지던트 교육에도 활용할 수 있는 것으로 나타났다. 실제 환자의 데이터를 입력하고 진료현장을 구축해 환자와의 커뮤니케이션을 가능하게 하는 것이다. 커뮤니케이션이 끝나면 임상지침 준수 여부 등 피드백도 가능하다.

손 부센터장은 "많은 환자를 만나 수련한 뒤 의사가 될 수 있는데, 최근 의사 1명이 볼 수 있는 환자 수는 크게 즐어 실제 환자에 대한 경험에 제한이 생겼다. 특히 소아, 희귀질환 환자에 대한 경험은 더 적어졌다"며 "가상 환자 개발이 중요해졌다"고 말했다.

그는 "수련의가 실제로 접할 수 있는 환자와 환자 보호자를 만들어 웹에서 이들과 상호작용할 수 있는 실습 환경이 갖춰졌다. 수련의는 가상 커뮤니케이션을 통해 수련의는 많은 결정을 내릴 수 있다. 또 커뮤니케이션이 어떻게 이뤄졌는지 검토하고 피드백해줄 수 있고, 임상 지침을 따르고 있는지도 확인할 수 있다"며 "이는 단순한 규칙에 의해 운영되는 챗봇이 아니라 환자와 실시간으로 상호작용하는 것처럼 느껴진다"라고 전했다.

손 부센터장은 "하지만 의료데이터는 개인정보인 만큼 보안이 가장 중요하다. LLM 형성에 있어 의료데이터의 보안에 신경써야 한다"고 밝혔다.

프리딕티브 윤시중 대표(존스홉킨스대 교수)는 '국제 정밀 의료 분야에서 LLM의 활용 사례와 예상되는 역할'을 발제했다. 윤 대표는 LLM을 의료와 접목할 때 규제로 인한 기술 도입 지연과 윤리적 사용 등을 주의해야 한다고 강조했다.

윤 대표는 "어떤 기술이든 도입 초창기에는 두려움을 가진다. 이에 제일 먼저 하는 게 바로 규제다. 특히 우리나라는 다른 나라에서 어떻게 하는지 보고 움직일 때가 많다. 이 때문에 원천 기술 개발은 앞섰지만 상용화에는 더딘 부분이 있다"며 "규제당국에서는 검증되지 않은 기술을 인허가하기 어려운 입장이다. 하지만 진료가 끝난 이후 모든 머신러닝 데이터가 지워지도록 설정하면 인허가하는 입장에서도 리스크가 줄어들 것이다"라고 전했다.

그는 "LLM에서만큼은 연구자뿐 아니라 병원 관계자 역시 관심을 가지고 규제당국과 지혜롭게 일을 풀어가기를 바란다"며 의료계에 열린 마음으로 LLM 사용을 바라봐달라고 당부했다.

그는 "의료에서 LLM 사용시 윤리적 사용 역시 주의해야 하고 보안을 강화해야 한다"며 "LLM은 개인 맞춤형 진료부터 전 세계 건강 형평성을 촉진할 수 있는 만큼 의료 현장에서 잘 적용하기를 바란다"고 덧붙였다.
 
네이버·카카오헬스케어가 바라본 의료기관 LLM 활용 "아직 어려워"

네이버 헬스케어연구소 차동철 센터장은 의료기관에서 LLM 기술을 본격적으로 활용하는 데까지 긴 시간이 필요하다고 설명했다.

차 센터장은 "우리나라 진료 현장에서 LLM 사용이 더딘 이유는 제한된 진료 시간 때문이다. 의사 1명이 환자를 보는 시간은 굉장히 짧은데,  LLM 특성상 정보를 입력하고 분석된 정보를 받는데 걸리는 시간이 있어 그 시간에 환자 1명을 더 볼 수밖에 없다"고 설명했다.

그는 "환자와 의료진이 이야기하는 걸 마이크로 듣고 이 중 필요한 정보만 뽑아내 의무기록을 작성하는 데만 최소 20초 걸린다. 진료 시간이 2분이라고 가정하면 환자 4명을 보는 동안 1명을 잃게 되는 상황"이라며 "이 때문에 의사에게 LLM 활용을 선뜻 제시하지 못하고 있다"고 말했다.

이어 그는 "이에 우선 네이버 사내병원에서만 선별적으로 활용하고 있다. 이런 기술이 현실에 반영되기까지는 시간이 더 필요하다"며 "네이버는 더 빠르게 처리할 수 있는 것을 목표로 하고 있다"고 밝혔다.

카카오헬스케어 신수용 연구소장은 의료기관에서 LLM을 활용하기 위한 서버 구축이 가능한지 등을 먼저 살펴야 한다고 했다.

신 연구소장은 "LLM을 활용하기 위해서는 GPU 서버 구축이 필수적이다. 하지만 이를 가진 병원은 소위 빅5 병원으로 불리는 병원뿐이다. 클라우드 서버를 활용하는 방법도 있겠지만 이를 실페 현장에서 사용하려면 수천만원의 서버비를 감당해야 한다"라며 "일반적인 전기 라이더로는 컴퓨터가 작동하지 않기 때문에 GPU 서버를 사용하려면 배전 공사부터 새로 해야 한다"라고 설명했다.