"눈 뜨면 새로운 용어가 나올 정도로 변화의 속도가 빠릅니다. 미래는 AI에 달려있습니다."

진단검사의학이 변화의 중심에 섰다. 디지털 전환을 의미하는 DX가 부상한지 얼마 안됐지만 이제는 인공지능(AI) 전환을 의미하는 AX라는 용어가 대체어로 떠오르고 있다.

병원들도 변화의 속도를 따라가느라 분주한 모습이다.

넘쳐 나는 의료 정보, 데이터를 가공 처리하기 위한 관심이 커지면서 전통적인 방식의 기관생명윤리위원회(IRB)만으로는 한계라는 인식이 태동한 것.

이 같은 인식은 최근 대형 병원을 위주로 설치되고 있는 데이터심의위원회(Data Review Board, DRB)의 등장과 무관치 않다.

대한진단검사의학회 최규태 정보이사(세종충남대병원 진단검사의학과)를 만나 'Digital Transformation of Laboratory Medicine: Empowering Diagnostics'를 주제로 한 국제학술대회의 내용 및 빅데이터와 AI 시대에서 진단검사의 미래 방향성에 대해 이야기를 들었다.

■"DX 넘어 AX 시대…진단검사에 AI 접목은 필연적"

대한진단검사의학회는 25일부터 서울 코엑스에서 국제학술대회(LMCE 2024 & KSLM 65th Annual Meeting, LMCE 2024)를 개최했다.

지난 3년간 진단검사의학회 학술대회의 대주제는 진단검사의학의 디지털 전환. 올해는 'Digital Transformation of Laboratory Medicine: Empowering Diagnostics'로 외연을 확장했다.

최규태 정보이사는 "의료 데이터의 70% 이상을 진단검사의학과 전문의들이 생성한다"며 "디지털 시대에 따라 데이터의 생성량과 축적량이 폭발적으로 증가하면서 이를 어떻게 이용하고 활용할지에 대한 관심사가 증가하고 있다"고 말했다.

그는 "의료 정보에는 민감한 개인 정보가 많아 데이터를 리뷰, 적정하게 익명처리하고 표준화해 연구에 용이하도록 하는 프로세스가 필요하다"며 "문제는 전통적인 방식의 IRB로는 데이터 이해도 측면에서 부족한 점이 많아 새로운 기구가 태동하게 됐다"고 설명했다.

그는 "최근 수도권의 대형병원을 중심으로 데이터를 전문적으로 리뷰하는 전문가 위원회인 DRB가 설치되고 있다"며 "DRB는 민감한 의료 정보를 어떻게 정제하고 표준화해 연구에 사용할지 심의하는 역할을 한다"고 밝혔다.

DRB는 데이터의 생산, 관리 등의 이해가 수반돼야 하기 때문에 보통 진단검사의학과나 영상의학과 위주의 위원회 구성이 빈번한 편. 디지털 방식의 진단검사 장비가 보편화되고 있고, 인체에서 유래하는 각종 검체에 대한 진단, 판독이 늘어나는만큼 진단검사의학 전문의의 수요도 커질 수밖에 없다는 게 그의 판단이다.

최 이사는 "빅데이터 시대를 지나 2023년 말까지는 디지털 전환을 뜻하는 DX 용어가 많이 쓰였다"며 "최근엔 인공지능이 의료 이슈를 선점하면서 올해부터 급격히 인공지능 전환을 의미하는 AX 용어가 많이 보이기 시작했다"고 말했다.

그는 "그렇다고 진단검사 분야에서 AI가 보편화된 것은 아니기 때문에 사람들이 인공지능이 발달하면 전문의가 필요없는 세상이 오는 것이 아니냐고 오해하기도 한다"며 "아주 먼 미래에는 그런 우려가 현실화될 수도 있지만 지금 관점으로는 오히려 진단검사의학 전문의의 수요를 더 촉발시키는 계기가 될 것으로 보인다"고 강조했다.

일반적인 질문, 상황에서는 AI가 능력을 발휘하지만 진단과 같은 특정 분야, 세부 분야로 갈수록 엉뚱한 답변을 내놓는 경우가 많아 전문의에 의한 판단, 보정, 재학습과 같은 프로세싱이 필요하다는 것. 진단검사의학 전문의가 의학자이면서 동시에 코더이자 중재자 역할까지 겸하는 미래가 그려지고 있다는 뜻이다.

최 이사는 "진단 검사 판독값에 오류가 생기면 의료 행위 결정도 영향을 받기 때문에 정확성과 정밀성은 무조건 담보돼야 한다"며 "한 연구에 따르면 AI를 의료에 활용하기 위해선 정확도 값이 95% 이상이어야 한다는 내용이 있다"고 말했다.

그는 "이미 CT, MRI 판독 등 영상의학과 쪽에서는 AI 진단이 높은 정확도로 상용화 단계에 접어들어 수가까지 받고 있다"며 "진단검사 영역에서도 AI 접목이 활발하게 진행되고 있지만 95%에는 한참 못미치는 수준으로 보완할 점이 많다"고 귀띔했다.

이어 "실제로 진단 영역에서 상용화된 AI는 아직까지 없다"며 "대규모 언어모델과 결합하는 방식의 AI 활용이 진단검사 분야에서 시도되고 있는데 여기에는 많은 진단검사의학과 전문의의 참여가 필요하다"고 강조했다.

■미국 학회도 한국 벤치마킹…"국내 학회, 리더 그룹으로 자리매김"

혈당 기기가 자동으로 측정해 내놓는 결과 값은 객관적인 지표로 보이지만 그 자체로는 의미를 가지기 힘들다. 예를 들어 혈당 수치 130은 공복인지, 식사 후 몇 시간이 지났는지, 환자의 상태가 어떤 지에 따라 당뇨와 정상 범주 등 여러가지로 해석이 가능하다. 진단검사에 AI가 활용되기 위해선 AI가 환자 상태와 수치를 함께 해석하는 능력이 필요하다는 것.

최규태 이사는 "대규모언어모델과 결합한 진단검사기기가 개발돼 환자 상태와 수치를 결합해 해석할 수 있다면 시너지는 무궁무진할 것으로 본다"며 "이에 대한 관심이 크기 때문에 이번 학술대회에서도 인공지능과 진단검사의학의 혁신이라는 내용의 심포지엄을 마련했다"고 설명했다.

5~10년 전에 의료계의 화두는 빅데이터였다. 그리고 그 바통을 AI가 이어받았다. 일각에선 이같은 흐름이 일종의 '패션'이 아니냐는 시선도 존재한다.

이와 관련 최 이사는 "시대의 흐름 상 빅데이터에서 AI로 가는 흐름은 자연스럽고 일정 부분 비가역적이라고 판단된다"며 "AI 활용이 가능해지면 다음 수순은 AI 진단검사 결과 값을 바탕으로 한 임상결정지원시스템(CDS)로 가게 될 것"으로 내다봤다.

그는 "20년 후 진단검사 환경은 지금과는 크게 다를 것으로 본다"며 "특히 로봇이 병리사의 역할을 일정 부분 대신하거나 여러 대의 로봇을 병리사가 관리, 감독하는 비전 등을 그려볼 수 있다"고 말했다.

그는 "실제로 대한진단검사의학회가 학술대회 주제로 잡은 Digital Transformation of Laboratory Medicine은 국내에 한정된 화두가 아니라 전 세계적 주요 학술단체도 비슷한 주제를 선정할 정도로 모두의 관심사"라며 "그런 관점에서 보면 AI, 이후 CDS, 로봇으로 가는 흐름은 거스를 수 없는 대세"라고 진단했다.

이어 "IT와 디지털 강국으로 일컬어지는 한국은 그 변화에 첨단에 서 있는 국가로 대한진단검사의학회도 세계적으로 리더 그룹의 위상을 갖추고 있다"며 "미국의 임상화학협회(AACC)가 대한진단검사의학회(Korean Society for Laboratory Medicinee, KSLM)를 벤치마킹해 작년 그 명칭을 ADLM(Association for Diagnostics & Laboratory Medicine)으로 개명한 것도 국내 학회의 위상을 증명하는 사례"라고 덧붙였다.