컨텐츠 바로가기

04.24 (수)

길병원, AI 의사 '왓슨' 세계 첫 현지화

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다

가천대 길병원이 세계 최초로 IBM의 인공지능 의사 '왓슨'의 현지화를 진행한다.

가천대 길병원 인공지능암센터(센터장 백정흠)는 IBM 왓슨 헬스와 협력해 왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)의 한국 시장을 위한 지속적인 기능 추가 및 확장 작업에 돌입한다고 20일 밝혔다.

가천대 길병원은 건강보험 심사평가원(HIRA)의 급여 기준 정보를 추가하기 위한 가이드와 지원을 제공한다. 기능 개선 작업은 왓슨 포 온콜로지의 국내 사용자가 한국의 보험 급여 체계가 고려된 정보에 기반해 암 치료 결정을 내릴 수 있도록 고안됐다.

왓슨 포 온콜로지는 증거 기반의 맞춤 치료 옵션을 제시함으로써 종양 전문의들이 임상 의사 결정을 내리는 것을 돕는다.

이번 가천대 길병원과 IBM 왓슨 헬스의 협업을 통해 가천대 길병원 인공지능암센터 소속 의료진들은 건강보험 심사평가원의 의약품 보험 적용 기준 가이드 라인과 왓슨 포 온콜로지의 권장 사항을 대조 검토하게 된다. 왓슨 포 온콜로지를 사용하는 종양 전문의는 국내 건강보험 급여 기준이 반영된 솔루션을 사용할 수 있게 된다.

IT NEWS

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>



가천대 길병원은 왓슨 AI가 국내 종양전문의들에게 어떤 임상적 가치를 제공하는 지를 과학적 증거를 통해 보여줘 왔다. 예를 들어, 가천대 길병원의 암 환자를 대상으로 한 최근 연구에서는 왓슨 포 온콜로지를 기반으로 진행된 다학제 진료를 통해 얻어진 치료 옵션을 검토하고 선택한 후 듣게된 의료진의 설명에 더 만족한다는 결과가 나타났다.

가천대 길병원 인공지능병원추진 이언 단장은 “가천대 길병원은 2016년 국내 최초로 왓슨 포 온콜로지를 도입하며 해당 분야를 선도하는 혁신적 의료기관으로 자리매김했다”며 “한국이 세계적인 수준의 암치료와 기술의 발전을 통해 의료 서비스를 지속적으로 개선함에 따라 우리는 이 변화에서 중요한 역할을 하는 한편, 이러한 노력의 선두에 서려고 한다”고 말했다.

왓슨 포 지노믹스 추가 도입

한편 가천대 길병원은 최근 의료진과 환자들을 지원하기 위해 왓슨 포 지노믹스(Watson for Genomics)를 추가로 도입했다.

왓슨 포 지노믹스는 의료진에 의해 검토된 문헌 중 전문가에 의해 검증된 정보를 사용해 환자 종양의 유전자 변이를 분류하고 적용 가능한 약물 및 임상 시험과 연계시키도록 한다. 즉, 임상의에게 암 환자 개개인을 위한 개인 맞춤치료에 도움을 준다.



가천대 길병원 인공지능암센터는 왓슨 포 지노믹스 도입에 따라 '차세대 염기서열분석(Next Generation Sequencing, NGS)'으로 해독된 개인 유전자 정보를 2~3분 만에 분석하고, 개인 맞춤치료를 제공하고 있다. 기존에는 유전체 검사를 통해 도출된 개인 유전자 정보를 실제 임상에 활용하기 위해 정리, 분석하는데 수주가 소요됐었다.

가천대 길병원은 국내에서 두 번째로 한국인의 의료 환경에 맞는 NGS 기반 고형암 유전자패널 검사를 개발, 운영해오고 있었다. 자체 검사를 통해 외부 기관에 위탁하는 것보다 빠르고 정확하며 저렴하게 개인 유전자 분석 정보를 획득할 수 있다.

이렇게 분석된 개인 유전자 정보는 왓슨 포 지노믹스와 만나 시너지를 발휘할 것으로 기대된다. 가천대 길병원의 자체 개발 시스템 과 왓슨 포 지노믹스로 분석된 개인 유전자 정보가 빠르게 임상에 적용할 수 있게 된 것이다.

과거에 일부 전이성 폐암 환자에 대한 맞춤치료가 소개되기 전에는 10명 중 3명만이 항암치료에 효과를 보였다. 하지만, 유전자 분석을 통해 환자의 종양이 표적 제제를 사용할 수 있는 돌연변이를 갖는 것으로 밝혀지면, 50% 이상이 효과를 볼 수 있다. NGS 분석과 왓슨 포 지노믹스를 사용하면, 환자 개인별로 투약 항암제가 자신에게 잘 맞는지 평가할 수 있고, 이를 통해 치료 시간 감소에 도움이 될 수 있을 것으로 예상된다.

백정흠 인공지능암센터장은 "가천대 길병원 의료진들은 왓슨 포 온콜로지와 왓슨 포 지노믹스를 사용해, 환자들을 치료하는데 보다 더 개인화되고, 증거 기반의 치료를 제공할 수 있게 됐다"고 말했다.

김한비 기자 itnews@


기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.