-서울의대/서울대학교 병원 경력의 전임 전문의 4인
-간호사 출신 메디컬 연구원 10인
-AI 연구자, SW 개발자, IP 담당자 24인 등 총 직원 50명
-100페타플롭 슈퍼컴퓨터 인프라

그는 요즘 응급의학과 전문의 시절보다 더 바쁜 삶을 산다. 의료 영역에서의 인공지능 접목 및 활용이 가시화되면서 제품 개발 및 검증, 임상연구 일정에 덧붙여 각종 학회에서 연자로 나서고 있기 때문. 디지털과 인공지능을 내세운 여러 학회들이 창립된 것도 이런 관심을 나타내는 지표다.

그간 심전도의 데이터가 심부전이나 심근경색 등의 위험을 알리는 지표가 될 수 있다는 단서는 많았지만 인간의 논리나 직관으로는 실제 연관성을 밝히긴 어려웠다. 반면 이세돌과의 바둑 대결로 잠재력을 입증한 딥러닝 방식의 인공지능이 의료 영역에서도 성능을 발휘하면서 분석의 한계를 극복한 것으로 평가받는다.

심전도 데이터의 인공지능 판독으로 92%에 가까운 정확도로 심부전을 진단하는 기기가 올해 4월 보건복지부의 혁신의료기술로 선정되면서 타 적응증에 대한 인공지능 접목 가능성에도 관심이 쏠린다. 인공지능 심전도 판독 기업을 창업한 권준명 메디컬에이아이 대표(심장학회 스마트헬스연구회 이사/대한디지털임상의학회 산학연 이사)를 만나 인공지능의 현재와 의료 영역에서의 향후 활용성 등에 대해 들었다.

권준명 대표는 서울의대 응급의학과 출신으로 10년간 응급실에서 근무했다. 필드 상황에 익숙한 그가 인공지능에 관심을 가지게 된 계기는 뭘까.

권 대표는 "전공의 시절부터 컴퓨터 프로그래밍에 관심은 있었지만 딱히 전문적으로 배우진 않았다"며 "서울대병원에서 전공의를 끝내고 세종병원에 취직해 응급의학과 내 심폐소생술위원회에서 활동하면서 원내 사망 사건들을 리뷰하고 예방법을 찾는 과정에서 위기 징후를 사전에 확인하고 대처하는 방법에 관심이 생겼다"고 밝혔다.

그는 "세종병원이 보건복지부에서 지정한 유일한 심장 전문 병원이었고, 세종병원 박진식 이사장도 심장내과 전문의로 의료와 IT기술 접목에 관심이 많았다"며 "당시 알파고가 유명세를 떨치던 때인데 박 이사장께서 뷰노라는 인공지능 업체를 연결시켜 줬다"고 설명했다.

그는 "2017년 1월 뷰노 연구원들과 함께 세종병원의 데이터를 기반으로 혈압, 맥박, 산소포화도 등을 활용해 심정지 예측 프로그램 공동 개발에 착수했다"며 "그렇게 해서 뷰노의 AI 기반 심정지 예측 의료기기 딥카스가 개발됐고, 그 개발자 중 한명이 본인이었다"고 알렸다.

딥카스의 개발 경험은 자신감을 불어넣어줬다. 데이터 사이언티스트들은 의료지식이 부족할 수밖에 없기 때문에 적절한 의료 데이터의 활용, 임상 결과의 해석이 제한적이다. 개발자가 의료 영역을 모르는 것처럼 의료인도 프로그램에는 문외한인 건 마찬가지. 권 대표는 본인이 직접 프로그램을 배운다면 개발에 속도를 낼 수 있을 것이라 판단했다.

권 대표는 "이전에 했던 흥미 위주의 프로그래밍 공부가 아니라 정식으로 프로그래밍과 서버 구축을 배우기 위해 방송통신대학교 바이오 정보통계학과 석사에 입학해 3년간 공부했다"며 "수료 이후 세종병원에서 자체적으로 AI 개발 서버를 구축하고 각종 연구 개발을 하면서 AI의 가능성을 보게 됐다"고 밝혔다.

그는 "심전도에는 1초마다 500개의 숫자를 샘플링하는데 보통은 데이터가 방대해 그래프만 만들고 데이터를 저장하지 않는데 세종병원은 그 원 데이터를 모두 가지고 있어 인공지능 학습에 매우 유리했다"며 "심전도 연구를 자체적으로 충분히 할 수 있다는 확신이 들어 2019년 메디컬에이아이를 창립하게 됐다"고 설명했다.

세종병원에서 스핀오프한 메디컬에이아이는 불과 4년만에 벤처기업을 무색케할 정도로 덩치를 키웠다.

컴퓨팅 능력의 지표로 활용되는 기상청의 이전 버전 슈퍼컴퓨터의 연산 능력이 2.5페타플롭스(PFlops, 1초당 1000조번 연산처리)이었다면 메디컬에이아이가 운용 중인 슈퍼컴퓨터는 100페타플롭스로 기상청의 40배에 달한다. 네이버 슈퍼컴퓨터의 1/7 정도.

가능성을 눈여겨 본 것은 글로벌 안마의자 시장 1위 기업으로 유명한 바디프랜드다. 바디프랜드가 메디컬에이아이에 100억원 규모의 자금 조달을 약속하면서 연구, 개발에도 순풍이 불고있다.

현재 메디컬에이아이는 권 대표의 동기였던 서울의대/서울대병원 전임 전문의 4인이 의기 투합한 것은 물론 간호사 10인을 포함, 직원 수만 50명에 달한다. 간호사를 대거 영입한 것 역시 임상 진행에 날개를 달아줬다.

권 대표는 "인공지능 기반의 의료기기를 개발하다 보니 신약과 마찬가지로 임상연구가 중요하다"며 "간호사 출신 메디컬 전문 인력이 많기 때문에 임상시험, 임상연구를 자체적으로 진행할 수 있어 불필요한 시간을 줄일 수 있다"고 말했다.

그는 "또 의료인이기 때문에 제품의 필드 테스트에서 나온 요구사항을 정리하고, 실용성 평가, 검증 등 영역에서 시너지를 낼 수 있다"며 "사용 적합성 평가를 의료인들이 직접하기 때문에 의료인들의 입장을 많이 반영하는 기기가 개발될 수밖에 없다"고 진단했다.

메디컬에이아이는 지난 3월 식품의약품안전처로부터 12유도 심전도 데이터를 인공지능이 분석해 좌심실수축기능부전에 대한 가능성을 점수와 위험도로 표시하는 소프트웨어 의료기기 'AiTiaLVSD'(에티아LVSD)의 품목 허가를 받았다. 이후 4월에는 보건복지부로부터 혁신의료기술에도 선정됐다.

심부전 위험도 분석 정확도는 약 92%. 확진 진단은 아니기 때문에 고위험군에 대해서는 별도의 확진 과정이 필요하다. 그럼에도 불구하고 심부전 분석 인공지능이 필요한 이유는 뭘까.

권 대표는 "심전도 검사로 위험이 감지돼도 심초음파로 확진을 해야 한다"며 "문제는 심초음파를 받기까지 대기 시간이 길게는 3~4개월이 걸리고 비용도 적지 않다는 점"이라고 지적했다.

그는 "아직까지 저비용에 간단한 방식으로, 그것도 높은 진단 정확도를 가진 보조 진단 방법이 없기 때문에 의료진 입장에서는 애매한 환자이면 대부분 심초음파 검사를 권유한다"며 "이런 임상 환경을 인공지능 심전도 검사로 바꿀 수 있다"고 강조했다.

이어 "인공지능 심부전 검사의 정확도는 92%에 달하고 검사 비용은 심초음파 대비 1/3~1/4에 불과하다"며 "즉시 결과를 알 수 있어 고위험군을 선별해 정말 심초음파가 필요한 환자들만 검사를 받게 한다면 이는 환자와 건강보험재정 절감 모두에 효용이 될 수 있다"고 덧붙였다.

건강검진의 대장암 위험군 스크리닝용 분변잠혈검사의 정확도가 auc 기준으로 70%에 그치고 유방암 확인용 유방 엑스레이가 85%에 그친다는 점을 감안하면 인공지능의 신뢰도는 훨씬 더 높은 수준이라는 것. 국가검진 스크리닝 시스템에서 활용되는 지표보다 정확도가 높다는 점을 감안하면 향후 더 보편화될 가능성이 있다.

실제로 메디컬에이아이는 최근 종합 건강검진기관인 KMI한국의학연구소와 업무협약을 체결하고 전국 KMI 건강검진센터에 심전도 분석 인공지능 SW를 공급하기로 했다.

권 대표는 "30~40년 전부터 심전도 데이터가 다양한 질환을 암시하는 지표가 될 수 있다는 연구들이 나왔지만 이를 통계적으로 입증할 수단이 없어 주목받지 못했다"며 "인공지능의 딥러닝 방식으로 수 많은 데이터의 연관성을 찾아내는 단계에 이르렀기 때문에 심전도 기반 질환 분석 분야 및 예측 신뢰도는 점점 더 고도화될 것으로 본다"고 말했다.

그는 "이런 과정을 통해 임상 현장에서의 인공지능 활용은 보편화되고 대중화되는 단계를 넘어 필수적인 보조 진단 기기로 자리 잡을 것으로 예상한다"며 "이미 메디컬에이아이의 인공지능 심전도 분석 기기는 서울대병원, 고대구로병원, 이대병원, 전남대병원 등 주요 상급종합병원에 도입됐고 그 범위가 확대되고 있다"고 강조했다.

이어 "현재 스마트워치 기반의 심전도 분석 앱을 개발하고 있고, 심근경색 발생 가능성을 분석하는 제품도 개발 중에 있다"며 "인공지능은 의료진의 합리적인 의사 결정을 도와주는 보조 도구이지 결코 경쟁자나 의료진의 대체자가 아니기 때문에 유용한 툴로써 인식하고, 한번 활용해 봤으면 한다"고 덧붙였다.