의학살롱

불과 십여 년 전까지만 해도 공상 과학영화에나 나오던 인공지능이 부지불식간에 일상생활에 도입되어 사람과 기계들이 일초에도 몇 억 개씩이나 토해내는 빅 데이터를 소화하며 나날이 똑똑해 지고 있다. 다른 모든 분야와 마찬가지로 의학계도 인공지능은 길지 않은 시간 내에 임상의학은 물론 의학이라는 학문 자체를 변화시킬 것이다. 첫 번째는 진단의 개선이다. 진단의 개선은 급성 중중 질환에서 더 중대한 변화를 초래할 것으로 보이는데, 이는 응급실에 가 보면 한두 개의 기준을 가지고 무의식 상태나 패혈증 등 중환자 상태의 경중을 판정하는 경우가 대부분이기 때문이다. 인공지능을 활용하면 이러한 조악한(rough) 분류에서 더 많은 세세한 항목들을 고려함으로서 단 시간 내에 더 정확한 진단이 가능하며, 따라서 촌각을 다투는 경우에 있어 매우 큰 차이를 일으킬 것이다. 만성질환에서는 여러 가지 데이터를 통합하는 능력이 증가하므로 오진이 현저히 감소할 것으로 생각하고 있는데. 이는 오진에 의해 발생하는 적지 않은 재원(resource)의 낭비를 줄임으로서 의료의 비용을 절감할 수 있을 것으로 생각된다. 둘째는 진단방사선과와 해부병리과의 축소내지는 역할 변화이다. 이 두 개의 전문 과목은 이미지(image)를 판독하는 것을 주 업무로 하는데, 아무리 사람이 익숙해진다고 해도 많은 양의 디지털데이터로 딥러닝(deep-learning)을 하는 인공지능을 따라갈 수가 없기 때문이다. 따라서 이 두 개의 과목은 현재의 판독이외의 영역으로 확충을 하던지, 매우 축소될 수밖에 없다. 세 번째는 예후의 전반적인 호전이다. 진단이 더욱 정확하고 자세해 짐에 따라서 환자 개인 개인에게 가장 적절한 치료를 선택할 수 있게 되므로 치료의 예후는 좋아지기 마련이다.
요사이 의료계와 정부는 보장성 강화와 수가에 대해서 첨예하게 대립하고 있다. 그 중의 하나가 정부에서 의료인의 진료행위에 대해서, 행위가 이루어진 다음에 마구잡이로 진료비를 삭감하는 것이다. 정부에서는 심사자간의 편차를 줄이기 위해서 새로운 기준을 만들고, 심사위원의 실명을 공개하는 등 여러 가지 대책을 제안하고 있으나 의학계에서는 그 간 수많은 거짓말로 의사들을 기만했던 정부를 믿을 수가 없다는 것이다. 이에 대해서 의학계에서 내 놓을 솔루션(solution) 중의 하나가 인공지능의 활용이다. 진료비 심사 업무의 거의 대부분은 단순 디지털 데이터의 분석인데, 대규모의 인건비를 들여서 휴먼에러(human error)와 개인의 편차에 의해 차이가 나는 심사를 하는 것 보다는 인공지능을 이용하여 공정하게 하자는 것이다. 현재의 기술력으로 이것은 그리 어려운 일이 아니지만 아마도 상당한 반대에 직면할 것으로 보인다. 첫 번째 반대할 사람들은 보험공단과 심사평가원의 직원들이다. 존재의 이유가 없어지고, 지금까지의 권한이 대폭 축소되며, 심지어는 직장이 없어 질 수도 있으니 말이다. 두 번째의 반대집단은 사이비 의료를 하는 사람들이다. 진료비의 빅 데이터를 분석하면 어떤 치료가 과연 효과가 있고, 어떤 것이 아무런 효과가 없이 혹세무민하는 것인지 명약관화하게 드러나기 때문이다. 세상을 발전하고 있고, 어떤 이유를 대든지 진실, 신기술과 능률을 배척하면 뒤떨어져 큰 손해를 보기 마련이다.