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"다양한 병원 AI 모여 집단지성 발휘한다"...ETRI '닥터 AI', 뭐가 다를까?

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AI타임스

닥터 AI를 개발한 ETRI 연구진(사진=ETRI)

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닥터 AI를 개발한 ETRI 연구진(사진=ETRI)국내 연구진이 의료 인공지능(AI)을 활용한 다기관 협진 방법을 제시했다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발, 27일 공개한 AI 주치의 '닥터 AI(Dr. AI)' 이야기다.

닥터 AI는 각 병원에서 자체 데이터로 만든 AI를 한데 모아 환자 상태 예측에 활용한다.

의료 영상 데이터가 아닌 EMR 데이터를 활용해 질병 '진단'이 아닌 '예측'을 한다는 데서 여타 의료 AI 소프트웨어(SW)들과 차별화된다.

현재 국내에 상용화된 의료 AI 대부분은 엑스레이, CT, MRI와 같은 영상 데이터를 기반으로 질병을 진단하는 역할에 집중한다.

닥터 AI는 EMR 내 환자의 시기별 병원 방문 내역과 각종 검사 기록을 통해 일주일 혹은 한 달 후 환자의 혈당, 혈압 등 상태를 예측해 의사 진료에 도움을 준다.

데이터 수집 단계에서부터 먼저 다양화를 시도하는 기존 AI 개발 방식도 뒤집었다. 다양한 의료 데이터를 한데 모은 후 AI를 적용하는 대신, 여러 AI의 결과물을 함께 활용함으로써 다양한 데이터를 반영하는 식이다.

현재 우리나라에서는 각 병원이 지닌 의료 데이터를 당장 통합하기 어려운 실정이다. 닥터 AI를 사용하면 여러 병원 데이터를 반영한 결과물을 바로 제시할 수 있다.

다양한 병원 협진이 필요한 이유는 한 환자의 상태를 파악할 때 모든 병원이 같은 소견을 제시할 수 없기 때문이다.

대학병원과 의원은 각자 맡은 역할이 다르기에 보유한 환자 데이터에서도 차이를 보인다. 대학병원의 경우 중증환자, 의원의 경우 경증환자 데이터가 많다. 병원 위치가 수도권이냐 지방이냐에 따라서도 환자 데이터가 달라진다.

닥터 AI가 보급될 경우 수도권 외 지역, 특히 의료 인프라가 부족한 곳에 거주하는 환자들이 혜택을 볼 수 있을 것으로 기대된다. 중증 환자가 아픈 몸을 이끌고 몇 시간에 걸쳐 수도권 대학병원에 방문하는 수고를 줄일 수 있다.

다음은 닥터 AI를 개발한 ETRI 복지·의료ICT연구단 의료정보연구실 최재훈 책임연구원과의 일문일답.

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닥터 AI를 설명 중인 ETRI 연구원(사진=ETRI)

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닥터 AI를 설명 중인 ETRI 연구원(사진=ETRI)Q. 닥터 AI는 의료 영상이 아닌 EMR 데이터를 사용해 질병 진단이 아닌 예측을 한다. 기존 의료 AI SW들과 방향이 다른 것 같다.
그렇다. 시계열 데이터인 EMR에 AI를 적용하는 것이 닥터 AI 특징이다. 환자가 그간 병원을 방문한 횟수, 진료를 받은 간격, 피검사를 비롯한 다양한 검사 수치들을 데이터로 사용한다.

Q. 질병 진단이 아닌 예측을 하는 의료 AI는 많지 않은데, 구체적으로 어떤 역할을 하나?
예를 들어 한 환자의 질병과 관련된 상태인 혈당, 혈압 등이 1주일 혹은 1개월 후에는 어떻게 변할지 예측하는 역할을 한다. 보통 의사가 환자를 치료할 때 현재 상태만을 본다고 생각한다. 반면 의료진들에게 물어보니 현재 상태 이외 향후 환자 예후가 어떻게 변할지 예측해서 판단하는 경우가 많다고 한다. 기존에는 이 예측을 인간 의사가 전적으로 수행했다. 닥터 AI 기술을 활용하면 빅데이터 기반 예측 결과물을 제시해 의사 판단을 도울 수 있다.

Q. 닥터 AI는 영상 데이터인 심장 CT 데이터도 함께 활용하는 멀티모달 AI이기도 하다. 자세히 소개하자면?
기존에 ETRI에서 개발한 심장 CT 기반 질병 진단 AI 기술을 EMR 기반 예측 AI 기술과 함께 활용해 예측 정확도를 높였다. 심장 혈관 내 석회가 쌓이는 것을 찾는 기술에 해당 상태가 한 달 내에 어떻게 변할 것인지 예측하는 기술을 합해서 분석했더니 정확도를 크게 높일 수 있었다.

Q. 현재 닥터 AI를 적용할 수 있는 질환은 심혈관 질환이다. 이외 질환으로 확대 적용할 수도 있을까?
현재는 심혈관 질환 관련 데이터만을 학습한 상태이지만 향후 암, 당뇨 등 주요 질환과 만성 질환 대상으로 영역을 넓힐 계획이다. 심혈관 질환을 첫 번째 대상으로 한 이유는 암 다음으로 흔한 질환이고 주요 대학병원에서 데이터가 가장 체계적으로 관리된 분야이기 때문이다.

Q. 닥터 AI 개발 단계에서는 어떤 기관 데이터를 사용했나?
서울아산병원, 울산대병원, 충남대병원 내 약 74만명의 심혈관계 질환자 EMR을 이용했고, 예측 정확도를 90% 이상까지 확보했다.

Q. 닥터 AI가 실제 적용될 첫 번째 현장은 어디가 될 지 궁금하다.
11월 말까지 공동연구기관인 대아정보시스템과 연구소기업을 설립할 예정이다. 대아정보시스템이 아주대병원 자회사인 만큼 아주대병원 현장에 가장 먼저 적용될 예정이다. 업체에 기술을 이전하는 방식은 상용화 빈도가 낮아서 대아정보시스템, ETRI, ETRI홀딩스가 공동 출자해 연구소기업을 만드는 방식을 택했다.

Q. 대아정보시스템과의 연구소기업 이외 다른 기업에 닥터 AI 기술을 이전할 계획은 없나?
중소기업 대상 설명회를 가졌는데 체성분 분석 제품 기업에서 관심을 보였다. 닥터 AI 기술을 체중계에 적용하면 1주 혹은 1개월 후 BMI 수치를 예측 가능하다. 연구소 기업을 설립하기로 한 만큼 현재는 병원 현장에서의 상용화에 집중하고 있다.

Q. 향후 대상 의료기관을 확대하는 것이 관건일 것 같다. 대학병원부터 의원까지 대상 의료기관은 모두 자체 개발한 AI를 보유하고 있어야 할까?
별도로 자체 AI를 개발할 필요 없이 우리 기술을 가져다가 설치만 하면 된다. 다만 각 병원이 사용하는 EMR 양식이 다르기에 이 포맷은 맞춰야 한다.

Q. 여러 기관 데이터를 반영한 AI 협진 기술은 의료 인프라가 부족한 지역 내 환자에게 특히 유용할 것 같다. 병원 입장에서는 어떤 이점이 있을까?
병원의 비즈니스 모델 관점에서 보면 진료비를 받을 수 있는 환자 대상이 늘어난다. 예를 들어 거제도에 있는 병원에서 서울아산병원 AI 기술을 사용할 시 서울아산병원에서도 진료비를 받을 수 있는 것이다. 의료계 대표적인 난제인 환자쏠림현상도 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 모든 환자들이 수도권 대학병원에만 가려고 하는 경우가 줄어들 것이다.

AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com

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