메디칼타임즈=최선 기자의학계와 기업, 이공계열과의 콜라보(협업)가 활성화되고 있다. 전통적으로 의학회의 임원진의 의료진 출신이 많았지만 학회의 기초과학 중요성 인식 및 이공학계열 교수의 바이오 벤처 창업 붐이 맞물리면서 교류가 활성화되고 있는 것.특히 인공지능의 임상적 활용이 늘어나고 디지털치료제가 상용화되면서 기술에 능통한 교수진들의 의학계에 문을 두드리는 일이 빈번해지고 있다.23일 의학계에 따르면 각종 학회에서 산학연 자문단을 영입하거나 디지털 기술을 기반으로 한 연구회 창립이 늘어나고 있다.질병의 예방, 괸리, 치료를 위한 근거 기반의 중재인 디지털 치료제가 보건당국의 허가를 얻으면서 디지털임상의학을 완성시키기 위해서는 인공지능부터 사물인터넷, 로봇공학, 웨어러블 등의 각종 기술의 도움이 필요하다는 인식이 대두되고 있는 것.디지털치료제 상용화 및 인공지능의 임상적 활용이 늘면서 디지털 연구회 발족이나 관련 학회 창립이 빈번해지고 있다. 이 과정에서 의료진 중심의 임원진 구성에도 변화가 감지되고 있다.정밀의료 및 유전체연구회, 중증 심부전연구회를 보유한 대한심부전학회는 최근 산하에 디지털헬스연구회를 발족하고 회원 모집에 나섰다.최동주 연구회 회장(분당서울대학교병원 순환기내과)은 "디지털 기술이 발달하고 임상적인 활용이 확대되면서 여러 의료진들이 인공지능이 무엇이고 어디까지 할 수 있는지 굉장히 궁금해 한다"며 "디지탈헬스부터 인공지능, 빅데이터 등 여러가지가 몰려오고 있는데 문제는 아직도 임상 영역에서의 디지털을 모르는 의료진이 많다"고 연구회 발족의 배경을 설명했다.그는 "디지털을 이해하는 능력을 뜻하는 디지털 리터러시(Digital Literacy) 용어가 나올 정도로 디지털 이해도가 중요 관심사로 떠오르고 있다"며 "디지털 문맹을 깨우치기 위한 노력의 일환으로 웹심포지엄을 마련했다"고 설명했다.지난달 1차 웹심포지엄 주제로 인공지능 심전도 판독을 선정한 연구회는 이달 30일 ChatGPT의 임상 응용 가능성을 2차 주제로 진료와 의학연구에서 ChatGPT 활용방안, ChatGPT 상식 등에 대해 논의한다.대한디지털임상의학회는 고대안안병원 내분비내과 교수를 역임했던 유승현 카카오헬스케어 이사를 기획이사로 영입한 데 이어 산학연구자문단을 두고 메디컬에이아이, 아이시그널, 스카이랩스, 메디칼아이피, 크레너채널즈, 메타아이넷, 스탠다임인공지능신약개발 등 다양한 기업체와 협업하기로 했다.대한의료인공지능학회장은 올해 1월부터 KAIST 교수가 맡았다. 예종철 회장은 KAIST 바이오및뇌공학과 교수로서 바이오 메디컬 이미징 시스템의 고해상도 및 고감도 이미지 재구성을 위한 신호처리 및 기계학습 툴 개발에 정통한 인물로 알려졌다.예 회장은 "의료인공지능이라는 분야가 이미 의료현장의 곳곳에 사용되고 있으며 관련 산업들도 성숙의 단계에 들고 있는 것을 볼 때 감회가 새롭다"며 "의료인공지능학회가 국내의 의료인공지능 연구에 대한 기반을 탄탄히 구축한 성과를 바탕으로 앞으로 2년간은 의료인공지능분야의 혁신적인 도약과 발전을 도모해야 한다"고 강조했다.대한면역학회의 수장은 광주과학기술원 전창덕 생명과학부 교수가 맡았다. 전창덕 교수는 면역 T-세포가 항원표지세포를 만날 때 만들어지는 분자구조체인 면역시냅스(immunological synapse) 연구에 정통한 것으로 알려졌다.이미 면역학회 산하 점막면역연구회나 감염면역연구회, 면역항암연구회에 산학연구소, 기업체 등과 손발을 맞춰왔던 만큼 과학기술원 출신의 수장 탄생은 그리 놀랄 만한 일이 아니라는 것이 학회 내부의 분위기.면역학회 관계자는 "바이오 산업이 커지면서 면역에 대한 중요성이 부각되고 있다"며 "면역을 기반으로 한 다양한 바이오 제제가 상용화된 만큼 학회가 임상 연구부터 기초과학, 산학계와 연결 고리가 될 수 있기 때문에 의학계와 산-학-연의 교류는 더 긴밀해 질 수밖에 없다"고 덧붙였다.

메디칼타임즈=이인복 기자전자의무기록(EMR)을 기반으로 환자 상태 악화를 예측하는 인공지능(AI) 솔루션 바이탈케어가 허가 1년만에 전국 주요 병원에 자리잡으며 연착륙을 도모하고 있다.국내에서 유일하게 일반 병동과 중환자실 모두 사용이 가능하다는 장점이 입소문으로 퍼지면서 이미 데모 버전을 통해 도입을 검토중인 병원만 70곳에 달하는 상황.이를 토대로 에이아이트릭스는 리얼월드데이터(RWD) 기반의 전향적 연구로 신뢰도를 높이는 한편 미국식품의약국(FDA) 승인에 도전해 글로벌 시장으로 나선다는 계획이다.EMR 기반 환자 상태 예측 AI 바이탈케어 저변 확대20일 의료산업계에 따르면 에이아이트릭스의 생체신호 기반 환자 상태 악화 예측 인공지능 솔루션인 바이탈케어(AITRICS-VC)가 전국 단위로 확산되고 있는 것으로 확인됐다.에이아이트릭스의 생체신호 기반 환자 상태 악화 예측 인공지능 솔루션 바이탈케어가 전국에 빠르게 확산되고 있다.바이탈케어는 입원 환자에게 기본적으로 수집되는 전자의무기록(EMR) 데이터, 즉 활역징후와 혈액검사, 나이 등 19개 항목을 분석해 환자 상태를 예측하는 인공지능이다.EMR 데이터만을 사용해 환자 상태를 예측한다는 점에서 별도의 검사없이도 일반 병동에서 6시간 이내에 발생할 수 있는 사망, 중환자실 전실 등 급성 중증 이벤트를 예측할 수 있으며 나아가 4시간 이내에 발생할 수 있는 패혈증 예측, 중환자실에서 6시간 이내에 발생할 수 있는 사망 확률까지 동시에 도출이 가능하다.현재 국내외에 생체신호를 기반으로 환자 상태의 악화를 예측하는 기능을 가진 인공지능이 일부 출시돼 있지만 일반 병동과 중환자실에서 모두 활용이 가능한 제품은 바이탈케어가 유일한 상황.특히 입원 환자라면 누구나 입력되는 5가지 활력 징후만 입력해도 예측정확도, 즉 곡선하 면적(AUROC)가 0.8이 넘는다는 점에서 신뢰도를 인정받고 있다. 급성 중증이벤트의 예측정확도는 0.96에 달한다.이를 기반으로 바이탈케어는 지난해 10월 식품의약품안전처 허가를 받은 이래 올해 3월 신의료기술평가 유예제도 트랙에 올라 빠르게 자리를 잡아가고 있다. 유예제도를 통해 비급여 사용이 가능해지면서 도입 병원이 빠르게 늘고 있는 셈이다.실제로 바이탈케어는 올해 전주예수병원과 첫 도입 계약을 맺은 뒤 좋은문화병원, 좋은삼선병원, 좋은강안병원에 연이어 도입을 마쳤고 춘해병원, 진주고려병원, 광주한국병원, 운암한국병원에 이어 최근 해운대백병원과 건국대병원 등 상급종합병원까지 진출했다.에이아이트릭스 안병은 메디컬AI 총괄은 "국내에서 최초이자 유일하게 일반 병동과 중환자실에서 모두 사용할 수 있는 범용성이 확산의 계기가 된 것 같다"며 "특히 패혈증과 중환자실 내 사망 예측은 국내 유일한 적응증이라는 점에서 의료진의 미충족 수요를 효과적으로 메우고 있다는 평가가 있다"고 설명했다.이어 그는 "특히 종합병원을 넘어 상급종합병원에서 연이어 도입을 결정하고 또한 도입 의사를 타진하고 있다는 점에서 매우 고무적인 상황"이라며 "출시 당시 세웠던 목표를 빠르게 이뤄가고 있다"고 덧붙였다.실제로 현재 바이탈케어 도입을 검토하기 위해 데모 버전을 운용중인 병원은 전국에 70개에 달하는 상황이다.에이아이트릭스는 이중 내년에만 30여개 병원이 도입을 확정지을 것으로 내다보고 있는 상황. 이렇게 된다면 고도화 및 해외 진출 등을 위한 기반이 마련될 수 있다는 것이 회사측의 전망이다.안병은 총괄은 "올해 목표대로 30여개 병원에 바이탈케어가 들어간다면 내년에 100억원에서 160억원의 매출이 일어날 것으로 예측하고 있다"며 "현재 데모 버전의 도입 상황과 도입 의사를 밝힌 병원 및 병상수를 보면 충분히 달성 가능한 목표라고 보고 있다"고 말했다.전향적 연구 통해 근가 창출 속도…미국 진출도 가시화이를 기반으로 에이아이트릭스는 빠르게 전향적 연구 등을 진행하며 바이탈케어의 의학적 유효성과 안전성에 대한 근거를 만들어 간다는 계획이다.에이아이트릭스 안병은 메디컬AI 총괄은 내년도 목표로 전향적 연구 발표와 미국 진출을 꼽았다.이미 MORS(Mortality score)에 대해서는 고려대의료원과 이화의료원 등 2개 병원에서 전향적, 후향적 연구를 동시에 진행중에 있는 상황.또한 SEPS(Sepsis score)도 용인세브란스병원 등 7개 병원이 다기관 연구를 통해 리얼월드데이터에 기반한 전향적 연구를 시작한 상태다.여기에 MAES(Major adverse Event score)에 대한 전향적 연구도 서울아산병원 등 6개 병원에서 다기관 연구를 준비중이라는 점에서 사실상 바이탈케어의 모든 성능에 대한 전향적 연구 결과가 내년 발표를 앞두고 있다.안병은 총괄은 "결국 바이탈케어의 가치는 임상 현장에서의 평가에 달려있고 이는 곧 리얼월드데이터와 전향적 연구가 기반이 될 것"이라며 "이를 위해 국내 주요 대학병원은 물론 의료인공지능학회, 중환자의학회 등과 긴밀히 협력하고 있다"고 전했다.바이탈케어의 적응증을 넓히기 위한 방안들도 진행되고 있다. 여전히 생체신호를 통한 악화 예측에 대한 미충족 수요가 많다는 점에서 하나하나 이를 메우기 위한 전략이다.일단 연구가 진행중인 기술은 AKI(급성신부전)과 PTE(폐색전증(, DKD(당뇨병성신장질환)이다.이에 대해서는 이미 데이터 학습 등을 통해 고도화에 들어간 상태로 이르면 내년 이에 대한 적용이 이뤄질 것으로 전망된다.또 하나의 미충족 수요 중 하나인 응급병동(ER)에서의 활용도 가시화되고 있다. 이 또한 의료진들의 피드백 중 하나로 일반병동과 중환자실을 넘어 응급병동까지 바이탈케어가 적용된다면 사실상 어떤 상황에서의 대처도 가능하기 때문이다.이와 함께 국내에서의 전향적, 후향적 연구를 통한 미국 진출도 속도를 내고 있다. 이미 국내에서 많은 리얼월드데이터들이 쌓이고 있다는 점에서 조만간 승부를 볼 수 있을 것이라는 것이 에이아이트릭스의 전망이다.안병은 총괄은 "현재 미국 환자 데이터를 통해 바이탈케어의 추가 학습을 진행중이며 미국내 다기관 연구를 위한 의료기관 섭외도 속도를 내고 있다"며 "이와 함께 내년도 이러한 작업을 진행하기 위한 미국 법인 설립도 막바지에 이른 상태"라고 설명했다.그는 이어 "이를 통해 이르면 내년 FDA 인허가를 위한 준비에 착수할 계획"이라며 "이미 국내에서 리얼월드데이터가 쌓이고 있고 다양한 전향적 연구가 진행중이라는 점에서 조만간 허들을 넘을 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=최선 기자스마트병원 시대를 열 핵심 키로 인공지능이 제시되고 있다. 연구의 규모가 커지고 고도화될 수록 인력에 의존하는 방식 대신 AI를 활용한 연구 효율화 방안이 보다 보편화될 것이란 게 전문가들의 진단이다.정보통신기술(ICT)을 활용해 의료 질을 향상시킨다는 '스마트병원' 개념이 인공지능(AI)과의 접목을 통해 서서히 구체화되고 있다.영상 판독문을 알아서 분류하고 의료영상 진단 오류를 탐지하는 것은 물론 타이핑 대신 음성으로 간단히 차트를 작성하는 등 단순하거나 반복적인 업무 부담을 AI가 대신해 의료진은 그만큼 환자의 진료에 더 집중할 수 있다는 것.19일 스위스그랜드호텔에서 개최된 대한의료인공지능학회 학술대회에서 의료 영역에서 인간의 판단 및 경험, 노동력에 의존해야 했던 부분의 업무 부담을 줄이기 위한 다양한 아이디어가 공유됐다.스마트병원 시대를 열 핵심 키로 지목된 것은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습된 대규모 언어 모델(LLM). 일련의 텍스트에서 의미를 추출하거나 추론하고 단어와 구문 간의 관계를 이해하기 때문에 일상 언어로 질문하거나 명령을 내려도 그 의미를 이해해 적절한 업무를 처리할 수 있다.일반인을 대상으로 상용화된 ChatGPT도 대규모 언어 모델을 사용하고 있지만 의료 영역에서는 전문 용어, 의학 용어, 축약어 등이 사용되고 질환별 환자 특성이 달라 각 의료기관, 전문과는 해당 특성에 맞는 방식의 LLM을 개발하거나 기존 LLM을 세부 조절해 적용하는 파인튜닝을 시도하고 있다.이날 학회에선 최근 연구 동향을 살필 수 있는 다양한 포스터 연구가 발표됐다. 주요 방향성은 AI 기반의 진단 보조와 행정 업무 자동화로 요약된다. AI 진단은 기업이 개발한 전문 SW가 여러 적응증에서 상용화됐고 일부는 비급여 항목으로 지정된 까닭에 학계 연구는 연구 효율화를 위한 업무 자동화 등에 초점을 맞췄다.삼성융합의과학원(SAIHST), 삼성서울병원 등이 진행한 응급실 의무기록지에 대한 개인정보 자동 삭제 방안 연구는 AI를 활용한 연구 효율화 방법론을 제시했다.최근 BERT와 GPT와 같은 언어모델의 등장으로 자연어 처리 연구가 많은 주목을 받고 있고 의료계에서도 문자 서술형(free-text) 의료데이터를 자연어 처리 기술로 분석하려는 시도가 급속도로 증가하고 있다.차원철 성균관의대 교수는 연구 효율화를 위한 AI 활용의 중요성에 대해 강조했다.문제는 개인정보 보호법으로 의무기록을 연구에 활용하기 위해서는 철저한 가명 처리가 필요해 많은 수요에도 불구하고 국내 의료데이터는 자연어처리 연구에 손쉽게 활용되기 어렵다는 점.의무기록 정보의 전문성으로 인해 의료진이 직접 개인정보에 해당하는 내용을 일일이 검토하고 가명 처리하는 번거로운 과정을 거쳐야 하는 실정이다.연구진은 이같은 한계점을 해결하기 위해 한국어 언어모델인 DistilKoBERT를 적용, 응급실 의무기록지 내 개인 정보를 자동으로 인식할 수 있는지 여부를 확인했다. DistilKoBERT 성능은 문맥을 이해하기 때문에 Rule-base 방식인 정규 표현식보다 개인정보를 더 잘 분류한다는 것이 연구진의 판단.차원철 성균관의대 교수(삼성서울병원 디지털혁신센터 센터장) 역시 '생성모델 범람의 시대 의료 인공지능의 나아갈 길' 발표를 통해 연구 효율화를 위한 AI 활용의 중요성을 언급한 바 있다.차 교수는 "의료 데이터를 연구에 활용하려고 하면 환자를 특정할 수 있는 수술 날짜나 수술명, 나이 등의 정보를 삭제하는 가명화, 비식별화가 필요하다"며 "이런 요소를 찾아서 삭제하는 일이 쉽지 않기 때문에 인력에 의존할 수밖에 없었다"고 말했다.그는 "무식해 보일 순 있지만 5천개 정도를 일일이 찾아서 삭제하기도 했다"며 "국가연구사업을 할 때는 3만개 정도의 자료를 해야 했기 때문에 인력에 의존할 수 없어 AI와 같은 다른 방향성을 고민하게 됐다"고 밝혔다.연구의 규모가 커지고 고도화될 수록 인력에 의존하는 방식은 더 이상 작동할 수 없다는 것. 이날 업무 효율화, 자동화에 초점을 맞춘 연구들이 공개된 것도 비슷한 맥락이다.서울의대 곽정원 연구팀은 한국어 의료 인공지능 개발을 위한 가상 의무기록지 생성 방법을 제시했다.의료 현장에 적합한 인공지능을 개발하기 위해 한국어 의료 분야에 특화된 언어 모델을 구축해야 하고, 이를 학습시키기 위해서는 방대한 양의 의무기록지 데이터가 필요하지만 개인정보 보호와 규제 등으로 인해 접근이 제한될 수 있다.이에 연구진은 충분한 양의 실제 의무기록지 데이터를 수집하는 것이 어려울 경우 적은 양의 실제 데이터를 유사한 가상 데이터 형태로 증강해 데이터 확보 문제를 해결하는 한국어 가상 의무기록지 생성 방법을 제시했다.이외에도 대규모 언어모델을 활용한 영상 판독문 레이블링 연구, 의료영상 진단 오류 탐지를 위한 인공지능 모델 개발, 시간의 흐름에 따른 응급실 내원 환자의 사망 예측 기계학습 모델 개발 및 검증, 소아 발열의 원인을 탐지하는 딥러닝 기반 스마트폰 앱 연구 등이 공개됐다.AI가 사실과 다른 내용을 창조해 제시하는 환각(hallucination) 현상은 의료 분야에서 AI의 활용을 제한하는 걸림돌로 작용한다. 서울대학교 의학정보학연구소 등이 참여한 연구팀은 생성형 AI를 사용해 갑상선 수술 기록에서 환각을 탐지하고 교정한 연구 결과를 제시했다.

메디칼타임즈=이인복 기자뉴로클이 대한의료인공지능학회에 참가해 다양한 AI 솔루션을 선보인다.뉴로클이 오는 19일부터 21일까지 스위스 그랜드 호텔에서 개최되는 대한의료인공지능학회 2023 정기학술대회에 참가한다.뉴로클은 이번 행사에서 AI 딥러닝 이미징 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로엑스(Neuro-X)를 선보일 예정이다.뉴로티와 뉴로엑스는 딥러닝 비전 기술을 통해 이미지나 영상을 자동으로 분석해 의료진의 AI 의료 연구를 보조하는 기술로 의료진은 해당 플랫폼을 통해 다양한 병변의 종류를 구분하고 병변의 세부 위치와 크기를 쉽고 빠르게 파악할 수 있다. 현재까지 뉴로클의 소프트웨어를 활용하여 발표된 논문의 주제로는 아시아 여성의 유방암 예측, 캡슐 내시경 영상 분석을 통한 위장기관 및 병변 분류, 대장 용종 검출 등이 있다.딥러닝 엔지니어의 도움 없이 쉽고 간편하게 딥러닝 모델을 개발하고 싶은 경우 노코드(No-code)플랫폼인 뉴로티를 활용할 수 있다. 뉴로티에는 자동으로 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를 찾아, 고성능의 모델을 생성하는 오토 딥러닝 알고리즘(Auto Deep Learning Algorithm)이 탑재됐기 때문.직관적인 UX, UI를 따라 몇 번의 클릭 앤 드래그로 손쉽게 고성능의 모델을 개발할 수 있는 점은 뉴로티의 가장 큰 특징이다. 한편, 딥러닝 관련 지식을 보유하고 있는 사용자에게는 뉴로엑스가 권장된다. 사용자는 뉴로엑스를 통해 데이터 증강 기법과 모델링 관련 파라미터를 자유롭게 조정하며 다양한 실험을 시도할 수 있다. 이밖에도 레이블링 리소스를 대폭 절감하는 Auto-Labeling, 모델을 임상기기에 적용하기 이전에 모델 성능을 사전에 검증할 수 있는 공간인 Inference Center등의 기능들을 통해 더욱 쉽고 간편한 AI 의료연구를 수행할 수 있다.  한편, 뉴로클은 이번 학술대회에서 11월 출시 예정인 GAN Model, Auto-Selector 등의 신기능을 간단히 소개할 예정이다. GAN Model은 가상 병변을 생성하는 AI 모델로 병변 학습 데이터가 부족한 경우 해당 모델을 통해 실제와 유사한 가상 병변 이미지를 생성할 수 있다. Auto-Selector은 이미지 내 특정 영역을 클릭하면 해당 영역이 자동으로 레이블링 되는 기능으로, 의료진들의 레이블링 공수를 크게 절약할 수 있는 것이 특징이다. 뉴로클 관계자는 "뉴로클의 제품은 CT, MRI, X-ray 등 이미지 타입과 진료과에 구애받지 않아 영상의학과, 소화기내과, 정형외과 등 다양한 진료과에서 광범위하게 활용할 수 있다"며 "현재 세브란스병원, 강북삼성병원 등 유수의 대학병원 및 기관을 연구 파트너로 두며 AI 의료 연구용 소프트웨어 장을 선도하는 플랫폼으로 자리매김하고 있다"고 말했다.

메디칼타임즈=이인복 기자전 세계 38개국 약 3500명의 영상의학자들이 한국에 집결한다.대한영상의학회(회장 이정민)는 오는 20일부터 23일까지 4일 전일 일정으로 서울 코엑스에서 제79차 대한영상의학회 학술대회 KCR(Korean Congress of Radiology) 2023을 개최한다고 밝혔다. 이번 학회에는 국외 사전등록자만도 499명으로 이는 KCR 단독 행사에서 코로나19 이전 최대 국외 참석자 수인 2019년 426명보다 약 17% 증가한 수치다.대한영상의학회 이정민 회장은 "이러한 국내외의 적극적인 참여는 KCR이 명실공히 아시아 최대의 가장 영향력 있는 학술대회라는 것이 확인된 것"이라고 말했다. 'Exploring Beyond the Horizon'이라는 슬로건 하에 개최되는 이번 학술대회는 일단 Congress lecture 1명, plenary lecture 3명, 그리고 분과 초청 17명, 국제협력 초청 11명, joint symposium 초청 13명의 해외 연자를 포함해 총 245명의 국내외 초청 연자가 강의를 진행할 예정이다.또한 과학 세션(Scientific session)에서는 총 313편의 연제가 구연 발표돼 다양한 주제와 현안에 대한 최신 연구 결과를 살펴보고 교류하는 자리가 마련된다. 국외 학회들과 공동 심포지엄도 다양하게 마련된다. 이를 통해 각 전문 분야의 최신 영상 기법 및 연구 동향 등에 대해 논의하고 교류하는 시간이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 대표적으로 ▲RSNA와는 복부 질환에 대한 advanced imaging 및 위장관 질환에서의 해결할 문제, ▲ESR과는 흉부 영상 분야에서 오믹스(Omics)와 폐암 영상의 최신 업데이트, ▲ICIS (International Cancer Imaging Society)와는 복부 악성질환에서의 라디오믹스(radiomics)와 인공지능의 활용 및 최신 영상 기법에 대한 소개에 대한 공동 심포지엄이 열린다.또한 ▲SFR (Society of French Radiology)과는 근골격계 질환의 진단부터 치료까지 및 외상 평가, ▲스페인영상의학회와는 심장 MRI의 임상적 적용 및 최신 영상 기법과 바이오마커에 대한 리뷰, ▲KCR meets India에서는 신경계 영상 평가에서의 해결할 문제에 대해 공유한다.국내 학회들과의 공동 심포지엄도 흥미로운 주제들로 예정되어 있다. ▲KARP(대한방사선방어학회)와는 의료 방사선의 새로운 기법, ▲KOSRO(대한방사선종양학회)와는 small HCC의 비수술적 치료,에 대한 공동 강연이 이뤄진다.또한 ▲KOSAIM(대한의료인공지능학회)와는 거대인공지능의 시대, ▲KSIIM(대한의학영상정보학회)와는 인공지능의 임상현장에서의 적용, ▲KSMRM(대한자기공명의과학회)와는 뇌 전이암의 최신 지견과 인공지능의 활용에 대해 다룬다.Image interpretation session은 기존의 전문가 패널별 방식과는 다르게 패널들의 팀 대항 형식으로 진행되며 제퍼디 (Jeopardy) 방식을 활용하여 현장감 넘치게 진행될 예정이다.다학제 팀 접근 (MDT) 세션은 소아, 심혈관, 비뇨, 유방, 복부, 인터벤션 관련 주제에 대해 서로 다른 분야의 전문가들이 전문적 지식을 나누고 논의하는 프로그램으로 구성됐다.AI scientific session은 여러 분과의 인공지능 관련 우수 연제들을 모아서 구성, 참가자들이 전반적인 최신 동향을 파악하고 아이디어를 얻을 수 있는 자리가 될 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.올해 처음으로 회원 공모를 통해 구성한 Member-initiated session은 'How to use Generative AI in Radiology: 프롬프트 엔지니어링과 ChatGPT'라는 주제로 진행된다.참여형 프로그램인 case-based review는 비뇨기, 심혈관, 갑상선, 신경계 주제로 진행되며, case of the day 및 학회 참석자들이 직접 출제한 퀴즈들로 구성한 live diagnosis challenge도 진행된다.대한영상의학회 최진영 학술이사(연세의대)는 "이번 학술대회는 영상의학 분야의 현재와 미래를 다양한 관점에서 경험할 수 있는 프로그램으로 구성했다"며 "회원들이 적극적으로 참여하면 더욱 알차고 의미 있는 학술대회가 될 수 있을 것으로 예상된다"고 말했다.특히 대한영상의학회는 다양한 국제협력활동 및 프로그램들을 통해 국제적인 역량을 더욱 높이고 있다.지난 2012년부터 현재까지 국제협력 사업을 통해 전체 약 150명의 국내 연자가 해외 학회에 초청됐고 약 200명 이상의 해외 연자가 KCR에 파견됐다.이외에도 ▲아시아 국가(태국, 몽골, 카자흐스탄, 말레이시아, 베트남, 필리핀 등)를 주요 대상국으로 약 40회에 걸친 친선 심포지엄(Friendship Symposium), ▲매년 2~3개 국제학회(올해 RSNA, ESR, ICIS, 인도, 프랑스, 스페인)와 진행되는 Joint Symposium 등도 이어가고 있다.영상의학회는 30개 이상의 해외 주요 학회와 정기적으로 Business meeting도 진행하고 있다.2009년도 KCR에서 프랑스와 인도네시아와의 business meeting을 시작으로 2022년도에는 RSNA에서 9개국, ECR에서 5개국, AOCR & KCR 2022에서 7개국과 business meeting을 진행했으며 이번 KCR 2023에서는 15개국과 미팅이 예정되어 있다.대한영상의학회 이활 국제협력이사(서울의대)는 "KCR의 해외 대표자 및 참여자들이 점점 늘어날 수 있게 노력하고 있다"며 "비지니스 미팅을 활용해 영상의학회의 소개 및 홍보, 대한영상의학회의 훌륭한 인재들의 교류, 국내 학회의 발전을 이루는 가장 중요한 역할을 하고 있다"고 설명했다.영상의학회는 또한 2023년 KCR 학술대회를 친환경적으로 개최하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다.이번 학술대회에서는 기존 비닐 커버 명찰을 친환경 소재인 종이와 명찰 끈으로 대체하며, 전시물과 구조물도 친환경 소재로 준비했다. 또한 이러한 친환경 노력을 상징하는 'Eco-friendly' 앰블럼을 제작해 환경 보호의 중요성을 홍보한다.대한영상의학회 정승은 총무이사(가톨릭의대)는 "지구의 한정된 자원과 환경에 해로운 비재생성 자원의 사용을 고려할 때 친환경적인 접근은 더욱 중요하다"며 "KCR이 단순히 학문적인 경험을 공유하는 학술대회를 넘어서, 의료 분야 외의 사회적인 공헌에 실질적으로 기여하고자 한다"고 전했다.이번 학술대회에는 R&E Fund 기부 문화를 활성화하기 위해 새로운 'Donor Lounge'도 마련된다. KCR 2023 학술대회 홈페이지에 다양한 분야에 대한 기부를 할 수 있으며 당일 현장에서도 기부를 할 수 있도록 배려한 것. 영상의학회는 기부에 대한 감사의 표시로 R&E Fund 뱃지를 제공하며 이 기부금은 사회복지공동모금회(사랑의 열매) 등은 물론 학회의 발전을 위한 정책 연구비 등으로도 활용하고 있다.대한영상의학회 이정민 회장은 "이번 학술대회에도 전 세계 대표 영상의학자들이 대거 참여하는 등 KCR은 영상의학분야 대표적인 국제학술대회로 자리매김하고 있다."라며, "수준 높고 다양한 학술 프로그램은 물론 즐거운 교류와 소통이 있는 KCR 2023에 많은 관심을 부탁한다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=양희수 2010년대 중반 등장한 알파고를 필두로 인공지능에 대한 관심 사회 전반적으로 크게 증대되고 있다. 인공지능은 이제 단순히 영화에서나 나오는 콘텐츠에서 그치지 않고 실제 산업에서 활용되고 직업을 변화 및 대체시키며 인공지능의 가치관을 판단해야 하는 지경에 이르렀다. 실제 산업에도 활용될 만큼 기술이 발전했다. 의료에서도 다양한 방면으로 인공지능이 활용되고 있고 앞으로도 더 활용될 예정이다. 처음에는 의료 전반적인 보수적인 시각 때문에 인공지능이 도입될 것이라고 생각되지 않았고 몇몇 진료과(ex. 영상의학과)에서만 통용될 기술로 취급되었다. 하지만 인공지능의 기술이 날이 갈수록 발전해 가면서 특정 과의 특정 업무를 대체하는 데 그치는 것이 아닌 의료계 큰 틀에 변화를 부르는 기술임을 알게 되고 있다. 초창기 의료 인공지능은 학습할 수 있는 창구의 부족이 심했다. 지금은 의료인공지능학회도 생기고 강의도 개설이 되어 일반 의료인들도 쉽게 교육에 참가할 수 있게 되었고 꼭 논문을 읽거나 방대한 양의 개발 공부(ex. 파이썬)를 처음부터 하지 않아도 인공지능을 경험할 수 있는 기회가 넓어졌다. 이렇듯 본과 학생으로서 인공지능을 좀 더 거부감 없이 경험해 볼 수 있는 창구 몇가지를 소개하고자 한다. 가장 먼저 해커톤 및 공모전 참여를 권장하고 싶다. 의료계에 인공지능 바람이 분 만큼 다양한 공모전과 해커톤이 개최되고 있다. 대표적으로 성균관대학교 삼성융합의과학원(SAIHST) 디지털헬스학과와 디지털 헬스케어 파트너스(DHP)가 공동 주최하는 'Digital Health Hackathon'이 있겠다. 메디컬 해커톤으로서 인공지능을 뛰어나게 알지 못하는 본과생이 기여할 수 있는 부분이 많은 해커톤이다. 메디컬 해커톤의 장점은 인공지능을 경험해 볼 수 있는 것에 그치지 않는다. 대부분의 해커톤들은 팀을 이루어 진행하게 되는데 팀으로서 일하면서 다양한 전공을 공부하는 사람들을 만날 수 있다. 본과생이 되면 어쩔 수 없이 인간관계가 의과대학 학생들로 한정되기 마련인데 해커톤에서라도 다양한 사람들을 만나면 인간관계를 다양하게 만들고 생각의 넓이를 넓힐 수 있는 기회가 될 것이다. 두번째론 인공지능을 공부하는 단체, 모임 혹은 메디컬 매버릭스처럼 비임상쪽 단체에 참여해 보는 것이다. 실질적으로 자신이 공부하는 것 보다는 인공지능에 관한 다양한 이야기들을 들어볼 수 있는 창구가 될 것이다. 또한 보통 이런 단체에서는 각 분야의 전문가와 연결이 되는 경우가 많으니 새로운 기회를 찾을지도 모르는 일이다. 마지막으로 인공지능을 경험해 볼 수 있는 창구로 소개드릴 것은 '강의'이다. 인공지능도 결국 학문의 일종이다. 강의나 책만큼 가장 효율적이고 빠르게 해당 학문을 접할 수 있는 방법은 없을 것이다. 다양한 강의가 있지만 입문자로서 경험하기 좋다고 느낀 강의는 'coursera'에서 제공하는 딥 러닝(deep learning) 강의다. 실제 저명한 대학 교수님들, 머신 러닝의 대가들이 가르치는 강의이니 신뢰도는 아주 높다. 단계를 따라가면서 강의를 들을 수 있고 미니 프로젝트도 있는 경우 나름의 성취감도 느낄 수 있다. 단점이 있다면 강의가 너무 친절해 코드가 기본적으로 주어지기 때문에 새로운 상황에 직면했을 때 주도적으로 구현하는 것에 어려움을 느낄 수 있다. 하지만 초심자의 입장에선 우선 답지를 펴놓고 구현이라도 해보는게 맞다고 생각한다.

메디칼타임즈=이인복 기자 닥터 왓슨의 등장으로 주목받기 시작한 의료 인공지능(AI)이 다방면에서 급속도로 발전하고 있는 가운데 실제 이를 개발하고 임상에 활용하고 있는 학자들은 과연 이를 어떻게 바라보고 있을까. 혁신이라는 의견과 시기상조라는 주장이 팽팽하게 맞서고 있는 의료 인공지능에 대해 이들 전문가들은 분명한 고유의 특성을 통한 발전 가능성을 강조하면서도 아직은 해결해야 할 보완점들이 산적해 있다는 의견을 제시했다. 의료 인공지능의 현재와 미래 전문가들의 컨센서스 도출 대힌의료인공지능학회를 주축으로 하는 전문가들은 의료 인공지능 기술의 현재와 전망, 나아가 한국에서의 발전 방향에 대한 의견을 제시한 백서를 마련하고 오는 2일 대한의학회를 통해 이를 공개할 계획이다. 의학회를 중심으로 의료 인공지능의 현재와 미래를 조망하는 연구가 나왔다. 의료 인공지능 기술이 빅데이터와 하드웨어의 발달로 급속도로 발전하고 있지만 이에 대한 우려도 만만치 않게 높다는 점에서 의학은 물론, 공학, 인문학, 법률 전문가들이 모여 사실상의 '종설'을 만든 것이다. 실제로 이 백서를 위해 참여한 연구진은 서울대 의과대학을 비롯한 11개 의대와 KAIST 등 6개 공과 대학, 보건산업진흥원 등 정부 기관 등 20여개 기관에 달한다. 의료인공지능학회 관계자는 "IT 기술 발전과 빅데이터의 축적으로 의료 인공지능 기술이 급속도로 발전하며 보건의료가 혁신될 것이라는 기대가 높은 상황"이라며 "하지만 기존 의료기술과 분명히 성격이 다른 만큼 이에 대한 우려 또한 높다"고 설명했다. 이어 그는 "이에 따라 의료 인공지능의 현재와 미래를 짚어보고 보완점과 개선점을 정리하기 위해 대규모의 다기관 협의체 형식으로 종설을 마련했다"며 "한국의 의료 인공지능 기술의 발전에 기반이 될 것"이라고 덧붙였다. 2일 공식적인 배포에 앞서 백서에 담긴 내용들을 살펴보면 일단 전문가들은 현재 개발되거나 개발 중인 인공지능 기기와 연구를 영역별로 정리했다. 또한 이 기술들이 실제로 임상에 활용되기 위한 제언들을 전문가 합의문의 형식으로 추가했다. 수많은 기업에서 다양한 기기들을 내놓고 있지만 실제 임상에서 구현되는 수는 상당히 제한적이라는 점에서 이를 활용하기 위한 제언을 내놓은 셈이다. 영역별 의료 인공지능 개발 속도전…진단 분야 가장 활발 일단 전문가들은 의료 영상 분석 인공지능이 현재까지 임상 적용에 가장 근접한 기술로 인정했다. 딥러닝 방식을 활용한 빅데이터의 축적으로 수많은 분야에서 기술들이 상용화에 이르고 있기 때문이다. 전문가들은 진단 분야와 IOT 기반의 인공지능의 가능성을 높게 평가했다. 학회에 따르면 현재 머신 러닝 방식의 의료 인공지능은 CT와 MRI는 물론, 초음파, 병리 슬라이드를 넘어 안저 영상, 내시경 데이터를 활용해 질병의 중증도를 진단하거라 분류하는 기술까지 이르러 있다. 이미 지멘스가 흉부 CT 진단을 지원하는 인공지능 기반의 AI-Rad Companion Chest CT를 내놨으며 필립스도 인공지능 개방형 플랫폼인 IntelliSpace Discovery를 개발하고 디지털 병리 분야를 겨냥한 IntelliSite 병리 솔루션에 상용화를 추진중이다. 특히 이러한 글로벌 헬스케어 기업 외에도 미국 벤처기업인 아테리스는 이미 심장과 간, 폐에 대한 의료 인공지능 소프트웨어에 대해 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받고 상용화에 성공했다. 국내에서도 스타트업을 중심으로 의료 인공지능 영상 분석 시스템에 대한 상용화 과정에 접어든 상태라는 점에서 주목할만 하다는 것이 전문가들의 의견이다. 실제로 뷰노와 루닛은 이미 식품의약품안전처의 승인을 받아 서울대병원을 비롯한 대학병원에 시스템을 도입해 상용화 단계에 들어간 상태다. 의료 영상 분석 인공지능과 함께 활발하게 연구가 이뤄지고 있는 분야는 사물 인터넷을 활용한 스마트 헬스케어 기기들이다. 이미 2007년 애플이 스마트워치에 심방세동을 감지하는 기술로 FDA 승인을 받고 상용화에 들어갔다. 전문가들은 이 기기가 향후 혈중 칼륨 수치가 높은 심혈관 질환이나 만성 신장 질환 환자에게 매우 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 내다보고 있다. 이와 함께 전문가들은 IBM과 메드트로닉이 공동으로 개발한 닥터 왓슨 기반의 지속적 혈당 모니터링 시스템을 주목하고 있다. 이러한 비 침습적 장비들이 지속적인 환자 모니터링에 혁신적인 기능을 담당할 수 있을 것이라는 기대감이다. 또한 전문가들은 전자의료기록(EMR)을 활용한 의료 인공지능 기술도 유망한 분야로 보고 있다. 병원 치료 프로세스를 최적화하는데 큰 도움이 될 수 있다는 전망이다. IBM이 암 환자를 위한 최적의 맞춤 치료를 제공한다는 목표로 개발한 왓슨 온콜로지가 대표적인 경우. 이미 한국에서도 에비드넷이 공통 데이터 모델(CDM)을 기반으로 다기관 임상 빅데이터 분석 기술 개발에 들어갔으며 셀바스 AI가 유사한 연구를 진행하고 있다. 개인 정보 활용 문제 발목…"표준화 가이드라인 시급" 이처럼 다양한 분야에서 이미 의료 인공지능이 상용화 혹은 직전까지 이르렀지만 아직까지는 넘어야할 산이 많다는 것이 전문가들의 공통된 의견이다. 전문가들은 아직까지 의료 인공지능에 대한 정책적 기반이 없다는 것을 한계로 지적했다. 일단 전문가들은 의료기록 등 빅데이터 활용에 대한 법적, 도덕적 문제를 최우선적인 걸림돌로 지적했다. 결국 상당수 의료기기들이 빅데이터에 대한 딥러닝을 기반으로 한다는 점에서 민감한 개인 정보를 포함한 많은 양의 데이터를 필요로 하지만 이에 대한 법적인 문제를 풀어갈 방법들이 아직은 미비하다는 것이다. 이로 인해 미국에서는 이러한 이해 관계들을 해결 하기 위해 HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)를 만든 상태다. 유럽도 2016년 EU 회원국을 대상으로 하는 의료 인공지능 개인정보 보호법을 만들었다. 우리나라도 마찬가지다. 최근 제정된 생명 윤리 및 안전에 관한 법률이 대표적인 경우. 이 법안을 통해 빅 데이터 연구 활성화를 위한 길이 열리긴 했지만 여전히 한계는 있다는 것이 전문가들의 의견이다. 의료인공지능학회 관계자는 "그동안 수많은 국가들의 노력에도 불구하고 그 어떤 국가도 의료 빅데이트와 관련한 개인 정보 문제를 해결한 나라는 없다"며 "특히 클라우드 기반의 인공지능들은 심각한 보안 문제를 일으킬 수 있다는 점에서 이 문제에 대한 사회적 합의가 시급하다"고 지적했다. 또 하나의 문제는 의료 인공지능이 과거의 의료기술과는 완전히 결을 달리한다는 점에서 이를 관리하기 위한 분류 체계가 없다는 것이다. 대부분의 의료 인공지능 기기는 소프트웨어 형태로 존재해 의료기기로 분류하기도 어려운 만큼 이를 승인하고 규제하기 위한 새로운 정책이 필요하다는 것이다. 하지만 이 역시 미국을 포함해 전 세계 어느 국가도 의료 인공지능 기반 의료기기의 안전성과 효과에 대한 표준화된 승인 규제책을 정비한 곳이 없다는 점에서 이를 풀어가기 위한 노력이 필요하다는 것이 전문가들의 목소리다. 특히 전문가들은 의료 인공지능이 실제로 임상에 활용되기 위해서는 안전과 책임 문제를 비롯해 기존 시스템에 이를 녹여내기 위한 표준화된 가이드라인이 필요하다고 강조했다. 현재 세계의 모든 국가가 의료 사고 발생시 모든 책임이 의료진에게 있다고 가정하고 있다는 점에서 의료 인공지능의 특성을 바탕으로 하는 책임 소지와 리스크를 평가하기 위한 학계의 노력과 함께 과거에 없었던 완전히 새로운 정책이 필요하다는 것이다. 마지막으로 전문가들은 의료 인공지능 기업들에게 의료진에게 친숙한 인터페이스를 통해 기존 의료 시스템에 침투하기 위한 효율적 전략을 주문했다. 현대 의료 분야의 복잡성을 고려할때 의료 인공지능이 실제 임상 현장으로 들어오기 위해서는 현재 의료 시스템에 과도한 변화를 일으켜서는 안된다는 것. 따라서 의료진이 인공 지능 기기의 기술적 측면을 이해하지 못해도 다양한 분야에 활용할 수 있는 길을 열기 위해 의사 친화적 구현 기술과 인터페이스가 필요하다고 강조했다. 의료인공지능학회 관계자는 "의료 인공지능 기술이 전통적 의료시스템과는 완전히 결을 달리 한다는 점에서 많은 우려들이 나오고 있다"며 "이로 인해 인공지능이 임상에 적용되는 사례가 제한되고 있다는 점에서 앞서 말한 문제점 들을 시급히 해결할 필요가 있다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이지현 기자 연세의대 최병욱 교수(영상의학과) 연세의대, 한국전자통신원, 네이버 등 산학연병 20여명의 전문가들이 모인 ‘코로나19 감염 대응을 위한 의료 인공지능 컨소시엄’이 9월 1일에 출범한다. 컨소시엄에서는 코로나19 바이러스의 세계적 감염 유행에 효과적으로 대응하기 위해, 인공지능 기술과 응용 분야를 공동으로 연구하고 개발, 검증할 예정이다. 이와 더불어 이 인공지능 기술을 적용하기 위해 필요한 데이터를 수집, 공유, 활용한다. 나아가 다양한 산학연병 전문가들이 국내외적으로 협력하고 공동으로 대응해 나갈 예정이다. 컨소시엄에는 15개 기관의 20여 명 전문가들이 참여했다. 연세대 의과대학에서는 박유랑(의생명시스템정보학), 김휘영(방사선의과학연구소), 심규원(신경외과), 염준섭(감염내과), 최병욱(영상의학과, 사진), 허진(영상의학과) 교수가 참여했다.(이하 성명은 가나다순) 대학군에서는 권인호(동아대), 김남국(울산대), 김윤현(전남대), 김진영(계명대), 박상준(서울대), 신수용(성균관대), 정명진(성균관대), 진광남(서울대), 홍헬렌(서울여대) 교수가 함께했다. 산업군에서는 김기환(루닛), 이동훈(카카오), 정규환(뷰노), 최우식(딥노이드), 최정필(코어라인소프트), 하정우(네이버)가 기업을 대표해 동참했다. 이밖에도 전종홍(한국전자통신연구원), 김경훈(정보통신정책연구원), 예종철(한국과학기술원) 교수도 포함됐다. 인공지능 컨소시엄은 지난 7월 8일에 창립 준비 위원 모임을 했고, 연세대 의대 영상의학과 최병욱 교수(사진)를 준비위원장으로 선출했다. 컨소시엄은 북미영상의학회에서 시작한 COVID-19 RICORD 컨소시엄, 유럽연합에서 시작한 COVID-19 이미징 AI 이니셔티브 등과 함께 국제 협력 활동을 펼칠 계획이며, 코로나19 대응을 위한 AI 핵심표준 개발도 목표로 하고 있다. 아울러 대한의료인공지능학회, 대한영상의학회 등 국내 관련 학회와도 적극 협력할 계획이다. 한편, 오는 7월 24일(금)에는 온라인 워크숍을 개최해 코로나 19 감염대응 의료 인공지능 관련 동향발표 및 연구개발 사례 소개가 있을 예정이다.

메디칼타임즈=이창진 기자 보건복지부(장관 박능후)는 17일 서울 팰래스강남호텔에서 의료정보정책 공개토론회(포럼)을 개최했다. 올해 두 번째로 열리는 이번 포럼에는 의료계와 학계의 전문가들이 참여해 의료데이터 활용에 걸림돌이 되는 요소를 짚어보고 어떻게 개선할 수 있을지에 대해 의견을 나눴다. 서울대 간호대학 박현애 교수는 보건의료용어체계 전문가로서 '보건의료데이터의 상호운용성 확보'(용어 표준화 및 구조화) 주제로 발표했다. 이어 토론자들(좌장 : 김일곤 경북대학교 교수)은 의료기관마다 다양한 의료용어의 표준화 필요성에 대해 인식을 같이하고 의료현장에서 직면하는 어려움과 개선방안을 논의했다. 특히 전문가들 사이에 보건의료용어 국제표준의 국내 도입에 대한 우려와 기대가 공존하는 가운데 열띤 토론이 이어졌다. 의료기관 간 진료정보 교류 과정에서 부딪치는 한계점을 공유하고, 교류되는 정보가 환자 진료를 위해 좀 더 실질적으로 활용될 수 있는 대안을 모색했다. 복지부는 불필요한 중복 검사를 최소화하고, 환자진료의 연속성과 안전성을 보장하기 위해 의료기관 간 진료정보교류 활성화 정책 추진 중인 상태다. 의료인공지능학회장인 서울아산병원 영상의학과 서준범 교수는 '인공지능시대를 준비하는 의료기관 중심 데이터 기반 연구' 주제로 발표했다. 토론(좌장: 백롱민 분당서울대병원장)에서는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 가명 처리된 의료데이터를 활용할 때 뒤따를 것으로 예상되는 문제점과 데이터의 왜곡을 최소화하기 위한 방안을 논의했다. 아울러 GDHP 국내 추진단에 참여하고 있는 연세대 보건행정학과 정형선 교수와 부산대병원 신경외과 최병관 교수는 2018년에 출범한 GDHP에서 논의되고 있는 내용을 중심으로, 호주 등 해외 정책사례를 소개하고, 의료 인공지능, 진료정보교류 등 국제 논의 동향을 발표했다. GDHP(Global Digital Healthcare Partnership)는 30개국+WHO로 구성됐으며 우리나라는 2018년부터 참여해오고 있으며, 회원국 정책현황 공유 및 협력기반 마련 기회로 활용하고 있다. 복지부 임인택 보건산업정책국장은 "4차산업 혁명시대에 의료데이터의 안전하고 적절한 활용은 보건산업 및 의료분야의 발전을 위한 중요한 근간"이라면서 "앞으로도 환자, 의료현장 전문가 및 학계 등 다양한 의견을 두루 모아 국민 건강을 최우선 가치로 두고, 의료데이터 활용 요구에 부응하면서도 개인정보보호를 위한 안전장치를 강화하는 등 균형 있는 정책을 추진해 나가겠다"고 강조했다. 복지부는 이날 포럼에서 의료용어 표준화, 진료정보교류 확산 등 의료정보정책 분야의 유공자 27명에게 보건복지부 장관 표창을 수여했다.

메디칼타임즈=최선 기자 인공지능을 이용한 병원 운영에 효율을 가져오는 '원무 시스템'이 인공지능의 미래라는 것이 현실적인 전망으로 제시됐다. 2일 식품의약품안전처는 '첨단 융복합 의료기기 및 한국 스마트 헬스케어의 발전 방향'이라는 주제로 '2019 스마트 헬스케어 컨퍼런스'를 코엑스 그랜드볼룸에서 개최했다. 이번 행사는 인공지능, 의료로봇, 3D 프린팅 등 최신 기술을 융합한 국·내외 의료기기 연구·개발 동향을 공유하고 발전방향을 모색하기 위한 자리로서 산·학·연 전문가 1000여명이 참석했다. 주요 내용은 ▲한국 디지털 헬스케어 현재와 미래 ▲인공지능과 의료혁신 ▲의료 인공지능 연구개발 ▲의료 3D 프린팅 기술 동향 ▲의료용 로봇의 안전 및 표준동향 ▲국가·국제 표준 동향 등으로 식약처는 의료인공지능학회에 일부 세션을 할애해 AI 기술 수준과 임상 현장에서의 실제 접목 가능성을 진단했다. 먼저 이상규 연세대 보건대학원 교수는 '병원의 디지털 트랜스포메이션과 의료인공지능 적용 추세' 발표를 통해 만능으로 묘사되는 인공지능의 미래를 보다 객관적으로 제시했다. 이 교수는 "병원 경영 측면에서 인공지능을 어떻게 바라봐야 하는가에 대한 진단이 2015년 한국 헬스케어 회의에서 이미 나왔다"며 "발표 당시 생각했던 것보다 실제로는 그런 변화가 훨씬 빠른 속도로 진행되고 있다"고 밝혔다. 그는 "의료에서 인공지능이라고 하면 IBM이 개발한 왓슨을 많이 떠올린다"며 "미국 유수 병원 몇군데서도 도입을 했었고 MD 앤더슨 암센터도 700억원 정도 투자했지만 환자에게 적용하지 않고 중단을 했다"고 말했다. 이상규 교수 왓슨은 IBM이 개발한 인공지능 플랫폼으로 사람의 언어를 이해하고 고도의 지적 문제를 분석해 답을 찾아내는 등의 학습이 가능하다. MD 앤더슨 암센터는 종양학 전문 지침을 왓슨을 통해 개발하려 했지만 도중 프로젝트를 중단하면서 인공지능에 대한 장미빛 미래에 찬물을 끼얹었다. 이 교수는 "인공지능이 결과를 내놓아도 어떤 과정을 거쳐서 이런 답이 나왔는지 알 수 없는 '블랙박스' 이슈 등이 제기됐다"며 "MD 앤더슨은 거대 프로젝트를 중단했지만 결코 인공지능을 다 포기한 것은 아니"라고 설명했다. 그는 "오히려 앤더슨은 작은 프로젝트를 2017년부터 시작하면서 환자/보호자에게 호텔을 추천하거나, 진료비 보조가 필요한 환자 찾아내는데 인공지능을 활용한다"며 "흥미로운 점은 2년 지난 시점에서 환자뿐 아니라 병원 직원들의 재무, 업무 만족도가 훨씬 높아졌다는 점"이라고 덧붙였다. 그는 "실제로 미국에서 병원 관계자를 대상으로 진행한 설문에서도 로봇을 이용한 수술을 빼고는 인공지능의 활용 분야가 행정/병원 운영에 관련돼 있었다"며 "맥킨지 보고서 역시 병원 비용 절감을 가져올 기술로 인공지능을 꼽았다"고 강조했다. 4차 산업 혁명이라는 거대 담론을 등에 업고 인공지능이 등장했지만 인공지능이 효용을 가지는 부분은 눈에 보이지 않는 미시적인 병원 운영 시스템에 있다는 뜻이다. 이상규 교수는 "인공지능을 활용해 병원을 효율화할 때 연간 전세계적으로 100조 이상의 비용절감을 가져올 것이란 보고서가 있다"며 "그런 분야에 적용된 인공지능은 결코 환자 눈에 보이지 않는다"고 말했다. 그는 "존스홉킨스 병원은 흡사 나사(NASA)의 중앙센터와 같은 지휘본부를 가지고 있다"며 "여기서 하는 일은 환자의 일정 관리/동선 관리에 불과한데도 외부 응급환자의 이송이 60%, 환자의 타 병실 이동이 30% 빨라졌다"고 강조했다. 이어 "시설 투자없이 시스템 도입만으로 전체적으로 16개 병상 증가된 효과를 가져왔다"며 "다양한 병원들이 시설 투자없이 전체의 효율성을 올리는 방향으로 가고 있는데 실제 수술방의 효율을 올리는데도 인공지능이 사용된다"고 접목 사례들을 설명했다. 그에 따르면 수술방의 운영 시간을 1분만 더 늘려도 분당 300달러의 추가 수입이 들어올 수 있다. IQUEUE라는 기술이 수술방 효율성 강화에 사용되고 있고, 외래 차트도 음성으로 바꿔주는 메디-보이스 역시 본격 상용화되는 등 인공지능은 병원에서 '보이지 않는' 영역으로 침투하고 있다는 것. 이 교수는 "IQUEUE 기술로 1년에 40만 달러를 절약했다는 보고도 있다"며 "중국 알리바바가 미래병원 앱을 통해 접수, 대기 검사비 수납, 검사 결과 수령, 병실 예약, 보증금 납부 등 일련의 과정을 병원 밖에서 가능하게 만든 것처럼 인공지능은 병원 효율화에 기여하는 방향으로 갈 것"으로 내다봤다.

메디칼타임즈=이창진 기자 "의료 분야 인공지능 관련 의료기술과 연구 가치와 입장을 개진할 뿐 수가 신설을 위한 단체가 아니다." 대한의료인공지능학회 서준범 회장(서울아산병원 영상의학과 교수)은 18일 분당서울대병원 헬스케어 혁신파크에서 열린 제1회 춘계학술대회 기자간담회에서 학회의 존재 이유를 이 같이 밝혔다. 의료인공지능학회는 18일 첫 춘계학회 기자간담회를 가졌다. 왼쪽부터 서준범 회장과 부회장인 예종철 KAIST 교수, 윤형진 서울대병원 내과 교수. 의료인공지능학회는 의료적용을 위한 의학과 공학, 산업 기술 융합을 목적으로 지난해 10월 창립된 단체로 영상의학과와 내과, 외과 등 대학병원 교수와 서울대, KAIST 공학 교수 등 300여명이 참여하고 있다. 이날 서준범 회장은 "의학과 공학 접목이 쉬운 일은 아니다. 교육 활성화를 위해 보건의료인력개발원을 활용해 4개월 코스 전문가 과정을 준비하고 있다"면서 "인공지능 관련 규제와 정책, 사회적 합의 등을 담은 백서를 올 가을 편찬할 예정"이라고 향후 계획을 피력했다. 배석한 김난국 총무이사(서울아산병원 융합의학 교수)는 "인공지능 비서는 아직 어렵지만 가랑비에 옷 젖듯 초음파와 CT, 다빈치 등 인공지능이 들어와 있다"면서 빠르게 진화하는 인공지능 상황을 설명했다. 서준범 회장은 의료분야 인공지능 관련 수가 신설 요구와 관련, "의료인공지능학회는 수가를 위한 단체는 아니다"라고 선을 긋고 "식약처 인허가와 심사평가원 인공지능 영상수가, 보건의료연구원 혁신의료기술 등에 의견을 개진하고 있다"고 말했다. 서 회장은 이어 "의료 분야 인공지능 수가 관련, 가치 증명이 어려운 게 사실이다. 의학과 공학 전문가 단체로 복지부와 관련 기관 공식 질의에 답하고, 전문위원으로 참여하고 있다"고 덧붙였다. 일부 진료과와 공학자로 구성된 회장단 등 학회를 바라보는 일부의 곱지 않은 시각에 대한 소신도 피력했다. 서준범 회장은 "진단검사의학과와 병리과 등 인공지능과 밀접한 진료과 학회 임원 구성을 노력했지만 쉽지 않았다. 새로운 기술에 대한 평가는 극과 극으로 당연한 반응"이라면서 "논의를 확산시켜 다른 진료과와 조율도 중요하다. 의료 관련 학회에서 인공지능 강의 요청이 오면 간다"며 개방적인 학회 입장을 분명히 했다. 의료인공지능학회 1회 춘계학회 한 섹션 모습. 대한의학회 가입은 유보 입장을 밝혔다. 서준범 회장은 "대한의학회 가입을 결정하긴 아직 이르다. 의학과 공학, 산업계를 아우르고 있어 의학회 가입은 장단점이 있다"고 전하고 "분명한 것은 복지부와 식약처로부터 공문을 받고 있다는 점이다. 다른 학회의 동의를 받아야 하는 의학회 소속 학회와 달리 전문성에 입각해 자유롭다"고 강조했다. 의학자와 공학자, 산업계 등 600여명이 참석한 이날 춘계학술대회에는 구글 메디컬 사업 한국 연구자 에드워드 최 박사의 특별강연인 인공지능을 이용한 의무기록 분석에 따른 24시간 내 환자의 사망 확률 등이 주목을 받았다.

메디칼타임즈=이지현 기자 국내 의료기관에 왓슨을 도입하는등 인공지능에 대한 관심이 높아지는 가운데 대한의료인공지능학회가 닻을 올린다. 대한의료인공지능학회 서준범 창립준비위원장(서울아산병원·영상의학과)은 오는 22일 창립총회 및 심포지엄에 앞서 지난 19일 기자간담회를 열고 향후 핵심 사업과 계획을 밝혔다. 서준범 창립준비위원장 서준범 준비위원장은 "내년 정식 학회를 시작하기에 앞서 오는 22일 코엑스 그랜드 볼룸에서 창립총회 겸 기념 심포지엄을 열고 활동을 본격적으로 시작할 예정"이라고 말했다. 의료인공지능학회는 지난해 8월 연구회 설립 필요성에 대해 공감대를 형성하고 올해 3월 학회를 설립하기로 결의, 지난 7월 28일 발기인대회를 거쳐 창립총회를 하기에 이르렀다. 서 준비위원장은 "인공지능 기술의 발전과 의료적용에 대한 관심이 높아지고 있다"며 "연구-상업화-유효성 및 안전정 평가에 대해 교육 및 홍보, 데이터 활용에 따른 정책 및 규제, 임상적 평가 등을 함께 논의하는 공동체가 필요하다는 공감대에서 학회를 창립하게 됐다"고 말했다. 그는 "의학-공학-산업 등 모든 분야를 아우르는 융합학회라는 점에서 다른 인공지능학회와 다르다"며 "이와 같은 학회가 필요하다는 공감대가 형성, 현재 각 분야의 30여명의 창립준비위원을 구성했다"고 설명했다. 창립준비위원회 총무는 융합 학회라는 상징적 의미를 살린다는 취지에서 공학도 출신인 김남국 교수(서울아산병원)가 맡았다. 김남국 창립준비위원회 총무 서 준비위원장은 핵심 과제로 교육과 교류, 정책 등 3가지를 꼽았다. 그는 일단 인공지능 관련 교육을 통한 인재양성에 대해서는 니즈가 높기 때문에 이 부분에서의 역할이 시급하다고 봤다. 이와 더불어 산업체와 연구진의 교류를 통한 연구 활성화가 학회의 또 다른 역할 중 하나다. 또한 정책적으로도 하나의 목소리를 낼 필요가 있다고 했다. 현재 개인정보 및 데이터 활용 이슈 등 규제에 대해 의견을 모을 필요가 있기 때문이다. 그는 "인공지능 분야 관계자들은 향후 규제로 인해 모든 게 중단될 수 있다는 불안감이 크다"며 "정부의 주요정책과 인허가 등에 관해 학회가 의견을 내는 게 중요하다"고 말했다. 김남국 창립준비위원회 총무는 "인공지능은 위기이자 기회로 중요한 시기다. 이는 단순히 새로운 기술이 나왔다는 것 이상의 변화"라며 "기술 이외 철학도 다르고 완전히 다른 패러다임이 될 것"이라고 전했다.

메디칼타임즈=이창진 기자 의료 분야 인공지능(AI) 융합기술 육성과 인재육성 그리고 산업발전을 위해 의료계와 공학계가 학회 창립에 뜻을 같이 했다. 대한의료인공지능학회는 지난 28일 서울아산병원 서관 강당에서 창립공청회 및 발기인 대회를 개최했다. 이날 의료인공지능학회는 '인공기능 기술을 의료에 안전하고 효과적으로 적용함으로써 건강과 삶의 질 향상에 이바지 한다'는 미션을 발표했다. 또한 의료 인공지능 융합기술 관련 지능형 의료기기 개발 및 임상적용, 산학연병 융합, 임상기험 촉진, 인재 육성, 산업 활성화 그리고 정책개발 및 규제 조정 등 6개항의 비전을 제시했다. 학회는 의학과 공학 분야 의견수립을 위한 고문단 운영과 자체 교육프로그램, 유관학회와 공동 세미나, 월례 정기세미나, 정기학술대회 등을 추진한다. 학회 서준범 준비위원장(서울아산병원 영상의학과 교수)은 "인공지능 발전과 의료적용에 대한 관심과 요구가 증대되고 있다"면서 "연구와 상업화, 유효성, 안전성 평가를 논의하는 공동체가 필요하다"며 학회 발기 취지를 설명했다. 서준범 준비위원장은 "의학과 공학, 산업 모둔 분야를 아우르는 융합의 장이 필요하다"고 말하고 "뜻 있는 분들과 만남과 토론을 거쳐 학회 필요성을 확신하게 됐다. 학회를 산-학-연-병-정 융합 네트워크 장으로 국민의 건강과 삶의 질 향상을 위해 이바지 하겠다"며 의공학계의 관심과 참여를 당부했다. 이날 열린 패널토의에는 의학, 공학, 업계 등이 참여해 의료 인공지능 발전의 필요성에 공감하면서도 의료 접목에 따른 규제와 임상 적용 등 세부 방법론에 대한 시각차를 보여 의료인공지능학회의 향후 역할을 예고했다. 한편, 대한의료인공지능학회는 오는 10월 22일 코엑스에서 창립총회 및 제1회 학술대회를 개최할 예정이다.