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스마트 병원을 위한 인공지능 자동화 어디까지 왔나
AI 활용한 스마트 병원으로 재탄생…진단과 수술 등 빠른 치료 ‘실용화’
2019년 07월 10일 (수) 10:05:12 유은제 기자 escape29@naver.com
   
▲ 이대서울병원 스마트 수술실

인공지능(AI)를 접목한 의료기술들이 병원 현장에 확산되면서 국내 의료기관들이 인공지능 기술을 넘어선 스마트병원으로 거듭나고 있다.

AI 기술이 언급될 당시에는 왓슨 포 온콜로지(Watson For Oncology)로 치료 의사 결정에 대한 조언과 진단 정도로 받아들여졌으나 최근에는 병원시스템과 진단, 영상 의학 등 빠른 진단과 치료를 가능하게 이용되고 있다.

지난해 10월 연세대 세브란스 병원은 인공지능 의료녹취 솔루션 ‘셀비메디보이스’를 영상의학과에 도입했다. 의료진이 마이크를 대고 진단을 내리게 되면 그대로 모니터 화면에 입력된다.

분당서울대병원과 이대서울병원은 스마트 수술실을 도입했다. 조정실을 통한 수술현장의 실시간 녹화와 수술실내 스마트 기기 등을 이용해 의료진이 수술에 집중할 수 있고 수술시간도 짧아질 수 있게 했다.

서울아산병원은 올해 AI를 활용한 의료기술들을 발표하며 인공지능 활용한 의료기술 개발에 박차를 가하고 있다. 서울아산병원은 지난 1월 환자의 실제 심장과 똑같은 크기 구조로 만든 3D 프린팅 모형을 선천성 심장질환 환자의 수술 시뮬레이션에 활용함으로써 수술 계획을 정확히 세워 정확도를 높이고, 환자와 보호자의 이해를 돕는 데에도 활용할 수 있게 됐다고 발표했다.

이어 4월에는 병리 조직 슬라이드를 판독해 신장이식 수술 후 항체매개면역거부반응 여부를 진단해내는 인공지능을 개발했으며 이 기술을 적용한 결과, 병리과 전문의가 직접 판독한 정답과 비교해 약 90%의 정확도를 보였다.

이대서울병원은 신개념 수술실 시스템인 올림푸스의 ‘엔도알파’와 GE헬스케어의 ‘커맨드센터’를 도입했다.

엔도알파는 수술실 의료장비를 스마트 터치 패널로 한 자리에서 정확하게 컨트롤할 수 있는 시스템으로 집도의 및 수술별로 의료기기 설정을 미리 저장해 수술 전 준비시간 단축과 효율성 향상에 도움을 준다. 커맨드센터는 인공지능(AI)을 활용해 병원 안에서 생기는 각종 데이터를 분석하고 의료진에게 위험요인을 실시간으로 전달된다.

최근 인공지능을 활용한 스마트병원이 주목받고 있는 것은 병원내 인공지능을 활용한 의료기술뿐만 아니라 보건복지부의 첨단 의료기술 지원 때문이다.

지난 2월 보건산업진흥원 R&D기획단은 '2019년도 보건복지부 R&D 사업 예산 투자 방향'을 발표했다.

정부는 인공지능, 로봇, 정밀의료 연구 확대를 위해 4차 산업혁명 융·복합 R&D 563억 원을 지원할 예정이며 한국인에 최적화된 항암표적치료법 연구와 환자별 맞춤형 치료를 실현할 정밀의료 병원정보시스템 개발 가속화하겠다고 밝혔다.

여기에 정부가 AI 응급의료시스템 개발 사업단을 출범하면서 병원 시스템 및 연구개발에 대한 인공지능 접목이 높아졌다.

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원은 6월 3일 세브란스병원에서 ‘인공지능(AI) 기반 응급의료시스템 개발 사업단’ 출범식을 가졌다. 해당 사업은 환자 이송시간을 최소화해 ‘골든타임’을 확보하고, 환자상태·질환·중증도에 따라 맞춤형으로 진단·처치 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 병원은 5G기반 전송체계를 접목해 응급 현장에서 발생하는 심전도·혈압·맥박 등 생체데이터와 소리·대용량 의료영상 등을 초고속·실시간으로 전송한다.

그러나 병원 현장의 인공지능 적용 시 무분별한 기술 도입보다 적용 시나리오를 기반으로 실용화가 가능한 인공지능 개발의 중요성이 강조되고 있다.

서울아산병원 융합의학과 김남국 교수는 “의료 인공지능 시장과 스마트병원의 규모 자체는 점점 커질 것으로 예상한다. 그러나 간단한 문제는 아니다. 어떤 아이템을 주제로 인공지능화를 할 것인지가 제일 중요하다”며 “외부에서는 의료현장 전반에 적용하는 가능성이 높은 것을 선택하기 보다는, 제작과 도입이 쉬운 분야만 선택하는 것이 아니냐는 의견도 존재한다”고 지적했다.

또 인공지능을 활용한 스마트병원 운영 시 필요한 기술로 ▲인공지능기술 이용한 스마트 레이블링 ▲인공지능 판단 해석 및 시각화 ▲질환별 편향 문제 해결 위한 전처리 및 인공지능 학습▲희귀 데이터 학습 위한 one/Multi-shot Learning 등을 제시했다.

김 교수는 “병원 현장의 인공지능 적용 시나리오에 기반한 ‘실용화’ 가능한 인공지능 개발이 가장 중요하다”며 “AI의 궁극적인 목적은 병원 환경을 개선해 환자들의 생존기간 연장에 도움을 주고 싶은 것이 먼저”라고 전했다.

 

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