서울아산병원 융합의학과 김남국 교수는 대한의학회지 기고문을 통해 이같이 밝히고 의료의 질 향상을 위한 의료 인공지능 발전 방향을 제언했다.

김 교수는 "의료 인공지능에 대한 내용들이 과장되고 오류가 많이 나오면서 의료진과 화낮들에게 나쁜 영향을 끼치고 있다"며 "하지만 이에 대한 기술적 속성과 장단점을 면밀하게 분석한다면 충분히 올바른 길로 유도할 수 있다"고 운을 뗐다.

실제로 그는 최근 인공지능을 이용해 안저촬영영상을 분석해 당뇨병성 망막변증을 진단하는 능력이 안과 전문의와 필적한다는 성능을 보인다는 것을 필두로 해외 유수 저널에서 의사와 유사한 수준까지 올라왔다는 논문에 다양한 반응이 나오고 있는 것을 예로 들었다.

일부에서 의사를 대치할 것이라고 예상하기도 하고 이러한 기술이 개발되면 안된다는 목소리도 나오지만 근본적으로 인공지능과 의료진은 서로 대립하고 있지 않다는 의견이다.

김남국 교수는 "임상현장에서 인공지능이 할 수 있는 간단한 검출과 분류만으로 끝나는 진단은 없다"며 "의학적 지식을 기반으로 임상 의사가 복합적이고 중층적으로 판단해 결론을 내린다"고 설명했다.

이어 그는 "하나만 잘하는 인공지능은 이 과정에서 아주 일부의 도움만 줄 수 있을 뿐"이라며 "결국 의료진들이 국내 데이터를 이용해 만들어진 인공지능을 적절한 곳에 적용한다면 현재 의료를 한단계 도약시키는데 도움이 될 것"이라고 내다봤다.

특히 기존의 지능형 기술과 달리 딥러닝은 인간에 준하는 성능을 보여주고 있는 만큼 빠른 인식률과 24시간 근무할 수 있는 능력 등은 임상 현장의 많은 문제들을 해결해 줄 수 있다는 설명이다.

김 교수는 "인공지능이 사람 수준의 인식률, 빠른 속도, 피로를 느끼지 않는 특성 등은 의료진이 24시간 몸으로 버티는 부분들을 해결해 줄 것으로 기대된다"며 "즉 기계는 단순한 일을 하고 의료진은 판단을 하는 시스템을 구축할 수 있다는 의미"라고 강조했다.

따라서 그는 의료 데이터를 인공지능에 적절하게 적용하고 이 기술을 발전시키기 위한 빠른 사회적 합의가 필요하다고 제언했다.

국가적 차원에서 빅데이터를 만들고 이에 대한 활용을 장려해 데이터들을 가치있게 활용해야 한다는 주장이다.

김남국 교수는 "딥러닝 연구를 위해서는 빅데이터가 필요하지만 과거와 같이 일일이 동의를 받아 사용하는 것은 불가능에 가깝다"며 "따라서 환자 개인 식별 우려가 없다면 국가 차원의 데이터 활용 IRB를 만들어 이에 대한 심사를 진행해야 한다"고 제시했다.

또한 그는 "이 심사를 통과한 데이터로 만든 인공지능 소프트웨어는 데이터세를 내서 건강보험 재정에 도움을 주는 방법도 생각해볼 만 하다"며 "특히 의료 인공지능 연구는 병원과 의료진의 적극적인 참여가 필수적인 만큼 과감하게 이에 대한 인센티브도 필요하다"고 밝혔다