AI는 의료 분야를 크게 바꿀 수 있습니다. 스크리닝, 위험도 구분, 확진, 동반진단, 치료 그리고 모니터링까지. 수준 높은 AI가 도입된다면 모든 의료 단계가 크게 발전할 거란 건 명확해 보입니다. 이 때문에 세계 각국이 정부 차원에서 의료 산업의 AX(AI Transformation)를 노리고 있습니다. 유럽의회는 AI 도입으로 연간 수십만 명의 생명을 구할 수 있다고 예상했습니다. 백악관도 의료계가 AI를 활용함으로써 매년 수십억 달러 이상의 비용을 절감할 수 있으리라고 전망했습니다.

AI 기술은 스마트 청진기, 수술 로봇, 대규모 데이터셋 분석, 인간과 대화하는 의료용 AI 등 다양한 형태로 나타납니다. 이미 AI 시스템이 질병 진단의 정확도를 높이고, 질병 추적을 개선하며, 환자 치료 결과를 더 정확히 예측하고 우수한 치료법을 제시한 사례도 많습니다. 의료 업계의 보수성을 고려해 문서 작업-예약 관리 등 비의료 업무를 돕는 AI도 많이 등장하고 있습니다.

그러나 현재는 AI가 의료 분야에서 기대만큼의 성과를 내지 못하고 있습니다. 지난 3월 30일, 이코노미스트는 "AI는 이미 오랫동안 의료 분야에 사용돼 왔음에도 불구하고 기술 통합 속도가 느리며 초기 성과는 기대에 못 미치는 경우가 많았다. 이러한 상황은 여러 좋은 이유와 그렇지 않은 이유로 인해 발생한다. 긍정적인 측면에서 볼 때, 의료 서비스 분야는 환자 안전을 보호하기 위해 새로운 도구 도입 시 엄격한 증거 기준을 요구한다. 반면 부정적인 측면에서는 데이터 접근성, 규제 문제 및 인센티브 체계와 관련된 문제점들이 존재한다"는 분석을 내놓기도 했는데요. 그러면서도 그런 난관만 극복한다면, AI는 의료 분야에서 큰 성과를 낼 수 있다고 밝혔습니다.

현재 AI는 의료 서비스 제공자들이 소유한 방대한 양의 데이터를 분석하고 학습하는 과정에 있습니다. 다만 해당 의료 데이터는 조각조각 나뉘어 있으며, 엄격한 규제 아래에서만 사용될 수 있습니다. 각국 정부는 환자들이 자신의 의료 정보가 안전하게 보호되기를 바라는 것을 인식하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 환자들은 개인 맞춤형 치료를 통해 더 나은 진료를 받기를 원합니다. 미국에서는 잘못된 의학적 판단으로 인해 연간 약 80만 명의 사람들이 고통을 겪고 있는 것으로 추정되고 있습니다. 이를 AI로 바로 잡으려면 어떤 변화가 필요할까요?