"단일 주제에 최단 기간 이렇게 많은 관심이 집중된 건 처음입니다."

2022년 11월 말 첫 등장한 대화형 인공지능 ChatGPT가 의료계 화두로 떠오른 건 올해 1월 미국 의사면허 시험(USMLE)을 통과했다는 소식이 알려지면서부터다.

인공지능이 체계화된 학습과 고도의 사고 능력, 전문성을 살피는 의사면허 시험을 통과한 것은 상징적인 사건이라는 게 전문가들의 평.

실제로 7월 2일 기준 논문검색 사이트 PubMed에 등록된 ChatGPT 관련 연구 논문은 총 723편으로 단기간 최대의 관심이 ChatGPT에 집중되고 있다고 해도 과언이 아니다.

산술적으로 계산하면 ChatGPT의 등장 이후 의료 영역 활용성과 접목 가능성을 살핀 연구는 한달에 100편 꼴로, 이는 단순한 흥미끌기용이 아닌 본격적인 의료 영역에서의 검증의 시험대에 올라섰음을 의미한다.

이런 현상은 외국에 국한되지 않는다. 국내에서도 ChatGPT의 활용성을 검증한 논문이 출현하고 있는 데다가 각종 학술대회에서도 연구/논문 작성을 위한 최적화된 ChatGPT 활용 방법론 세션이 속속 등장하고 있다.

1990년대 중후반부터 의학 연구에서도 의학통계 분석 프로그래밍 언어 SPSS 학습이 대중화된 것처럼 ChatGPT는 지나가는 한때의 유행으로 치부하기엔 기술적인 완성도가 상당해, 비슷한 맥락에서 "모르면 뒤쳐진다"는 평가가 나오고 있다.

흥미로운 점은 주요 연구들이 인공지능을 두고 친구/적/혁명/바보(ChatGPT: friend or foe?, ChatGPT is fun, but not an author, ChatGPT fool scientists, ChatGPT: evolution or revolution?)와 같은 이분법적인 구도로 접근한다는 점.

실제 ChatGPT를 써 본 의학자들은 평가는 어떨까. ChatGPT와 같은 인공지능 기술이 병원이나 의료 영역에서 다양한 방식으로 활용되는 것이 예정된 미래라면 과연 어떤 분야에서 어떻게 활용될 수 있을까. 전문가에게 미래 병의원의 ChatGPT 활용성에 대해 질의하자 다음과 같은 답변이 돌아왔다.

-의료 진단 및 상담: ChatGPT는 환자들의 증상 및 의료 기록과 관련된 질문에 대답할 수 있습니다. 의사나 간호사가 바쁜 상황에서, ChatGPT는 환자들에게 기본적인 질문에 응답하거나 증상에 대한 일반적인 정보를 제공하는 역할을 수행할 수 있습니다. 또 ChatGPT는 환자들의 심리적인 문제나 스트레스에 대한 상담을 제공할 수도 있습니다.

-의료 정보 제공: ChatGPT는 의료 정보를 제공하는데 활용될 수 있습니다. 환자들이 특정 질병이나 의료 절차에 대해 궁금한 사항이 있을 때, ChatGPT는 해당 정보를 제공하고 관련 자료나 추천을 할 수 있습니다. ChatGPT는 의료 용어나 의학적인 개념에 대한 설명을 담당해 환자들이 이해하기 쉽도록 도와줄 수 있습니다.

-의료 연구 지원: ChatGPT는 의료 연구자들의 작업을 지원하는데 활용될 수 있습니다. 의료 연구에는 방대한 양의 데이터와 문헌 조사가 필요한데, ChatGPT는 이러한 작업을 자동화하거나 보조할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 의료 문헌을 분석하고 연구 결과를 요약하거나 관련 연구 자료를 추천할 수 있습니다.

-환자 모니터링: ChatGPT는 환자들의 건강 상태를 모니터링하는데 활용될 수 있습니다. ChatGPT를 통해 환자들은 의료진과 실시간으로 대화하며 건강 상태를 보고하고 조언을 받을 수 있습니다. ChatGPT는 환자들의 건강 데이터와 의료 기록을 분석해 변화나 이상 징후를 감지하고 조기 경보를 제공할 수 있습니다.

-의료 교육: ChatGPT는 의료 교육에 활용될 수 있습니다. 의사들이나 의료 학생들에게 의료 지식을 가르치거나 의료 교육 자료를 제공하는데 사용될 수 있습니다. 또 ChatGPT는 환자 교육을 위해 의료 정보를 이해하기 쉽고 친근한 언어로 전달하는 역할을 수행할 수 있습니다.

결론부터 말하자면 위 활용성에 대한 답변은 ChatGPT가 언급한 내용이다. 인공지능 답변의 영향을 배제하기 위해 전문가들의 취재를 마친 이후 같은 내용을 ChatGPT에 대해 질의했다.

흥미로운 점은 ChatGPT가 스스로 판단한 미래 병의원에서의 활용성은 놀라울 정도로 의료 전문가가 상상한 미래, 혹은 진행되고 있는 상용화 방향과 닮아있었다.

현재 ChatGPT를 의료 영역에 접목하기 위해 시도하고 있는 의료기관들은 문진, 진료 결과 안내, 연구 지원과 같은 분야에서 우선적으로 ChatGPT를 활용하는 방향성으로 접근하고 있다. 행정, 단순 업무에 대한 활용을 시작으로 그 범위를 늘려간다는 것. 실제 전문가들에 대한 의견을 들어보자.

▲신기루냐? 신기술이냐? "미래 환경 바꿀 키(key)"

ChatGPT를 두고 친구/적/혁명/바보와 같이 극단적으로 평가가 엇갈리는 이유는 단순하다. 그간 의료계를 강타했던 빅데이터, AI, AR, VR, 블록체인 등 다양한 신기술들이 혁명은 커녕 활용성을 찾지 못해 신기루에 그쳤던 것. 양극단의 평가는 그 전철을 밟을 것이란 우려와 이번엔 다르다는 긍정론의 교차를 의미한다.

대규모 수술 참관, 술기 반복 학습 등 교육 혁신으로 일컬어졌던 VR 시스템 및 메타버스는 불과 1년 전만해도 각종 의료기관이 앞다퉈 도입 소식을 알렸지만 현재는 메타버스를 활용한 교육 진행은 커녕 보도자료에서도 해당 단어가 자취를 감출 정도로 '한때 유행'으로 전락했다.

메타버스는 새로운 정체성과 자아를 가진 캐릭터들이 모여 새로운 가상 공간을 창조하고 이용한다는 신기함이 있을지언정, "그래서 의료계에서 활용성은?"이란 질문 앞에 적절한 당위성을 제공하지 못했기 때문이다.

ChatGPT도 한때 유행에 그칠까. 아니면 미래 환경을 바꿀 핵심일까. 조치흠 대한의료정보학회 조직위원장(계명대 동산의료원장)의 판단은 후자에 가깝다.

조 위원장은 "ChatGPT는 스마트병원을 완성시킬 핵심 키"라며 "2019년 이전 개원한 동산병원도 스마트병원을 만들기 위해 원무 자동화 시스템, 웨어러블 디바이스, 로봇 물류 시스템, 실시간 감염추적관리 시스템, 보이스 채팅 등을 도입하고자 노력하고 있다"고 말했다.

그는 "기계와 인간은 서로 잘하는 영역이 다르다"며 "기계는 단순하고 반복적인 일을 잘하고, 인간은 고도의 사고를 바탕으로 각 개별 환자의 상황에 맞는 질문, 환자 상태에 대응하는 일에 특화돼 있는데 문제는 현재 의료기관의 가장 큰 문제점은 의료진이 타이핑 등 반복적이고 단순한 일에 할애하는 시간이 너무 많다는 것"이라고 지적했다.

의사가 차트에 환자 상태를 기록하고, 처방을 내리는 행정적 절차에 얽매이다 보니 정작 환자의 눈을 마주보며 대화하고 개별 환자에 적합한 의료적 상담을 제공할 여유가 없다는 것. 간호사들 역시 바이탈 사인 체크, 환자 안내 등의 반복적인 업무 비중이 높아 의료진의 '기계적인 대응'이 나올 수 밖에 없다는 진단이다.

조 위원장은 "병원에 처음 온 환자, 특정 질병을 첫 진단 받은 환자는 어디로 가서, 어떤 절차로 약을 처방받는지, 질병에 대한 올바른 접근법은 뭔지, 발병 원인은 무엇인지 질문이 꼬리에 꼬리를 문다"며 "의료진들이 이에 적절히 대응하고 싶지만 행정적 절차가 너무 많아 다 대응할 수 없는 아쉬움이 있다"고 밝혔다.

그는 "내년 10월을 목표로 문진 시스템과 ChatGPT의 접목을 시도하고 있다"며 "ChatGPT는 실시간 언어 모델이기 때문에 어르신들이 어려워하는 키오스크와 달리 진입 장벽없이 환자가 대화로 물어봐도 인간과 유사한 수준으로 답변을 해 준다"고 강조했다.

이어 "음성 기반의 EMR이 상용화되고 있기 때문에 곧 고도화된 보이스 EMR이 병의원의 필수 시스템으로 자리잡지 않을까 한다"며 "ChatGPT와 연동까지 된다면 상당량의 의료 행정 업무에서 해방돼 타이핑을 치느라 환자 눈을 볼 시간도 없는 의료진이 보다 환자 진료에 집중할 수 있게 될 것"으로 전망했다.

이는 "의사나 간호사가 바쁜 상황에서 ChatGPT는 환자들에게 의료 기록과 관련된 질문에 응답하거나 증상에 대한 일반적인 정보를 제공할 수 있다"는 ChatGPT의 답변과 같다. 최고의 의료와 최첨단 스마트 플랫폼, 그리고 AI가 융합된 스마트병원은 효율성을 기반으로 오히려 인술을 펼치기 위한 따뜻한 교감이 가능해진다는 것.

스마트화를 통해 의료진들이 본인 역량을 환자에게 더욱 집중할 수 있도록 구조화하는 것이 사람과 사람이 교감하는 환자 중심의 감성병원으로 발전하는 핵심이기 때문에 행정 업무의 효율화 방향으로 ChatGPT의 우선 접목시도가 이뤄질 것이라는 게 그의 판단이다.

실제로 의료정보학회는 올해 춘계학술대회 주제로 'Revolution and Innovation in Smart Healthcare'를 선정, ▲ChatGPT 초보자를 위한 연구 활용법 ▲의료정보/인공지능의 임상적용 ▲의료영상 인공지능 ▲머신러닝 기술 개발 및 적용 ▲초거대 AI의 의료분야 적용방안 ▲의료인공지능의 미래를 위한 인재양성 방안 ▲의료분야에서의 자연어처리 및 ChatGPT 기술의 적용과 미래 전망 ▲Vision 기반 Medical AI 기술과 초거대 AI로 인한 변화 방향 등의 세션을 전진배치헸다.

▲접목 시도는 현재진행형…"행정 업무 효율화에 최적"

김종엽 건양대의료원 교수(이비인후과)는 의료계에서 '데이터사이언티스트'로 꼽힌다. 프로그래밍 언어 습득을 기반으로 아이폰 앱을 개발한 것은 물론 건양대 헬스케어데이터사이언스센터장, 의료정보부실장으로 활동하며 기술이 가져올 의학계의 변화를 조망하고 있다.

보건복지부와 데이터 네트워크 인공지능 중장기 국가전략 및 실행계획을 수립하고, 대통령 직속 4차산업혁명위원회에서 디지털 헬스케어 특별위원회 위원을 맡는 등 의료인공지능 발전과 인프라 조성에 노력한 공로로 작년 '과학·정보통신의 날'에 국무총리 표창을 받은 바 있다.

그가 판단한 ChatGPT는 의료진의 궂은일을 떠앉는 조력자다.

김 교수는 "의료진을 포함해서 미디어, 제약사, 의료기기업체, 보건당국까지 의료 현장에서 어떻게 ChatGPT를 접목하고 활용할 수 있냐는 질문이 빈번하게 나온다"며 "현재 ChatGPT는 의료쪽에 특화된 모델은 아니기 때문에 추가 학습을 시켜 적절한 튜닝을 하면 기능이 올라간다"고 강조했다.

그는 "현재 모델에 병원 데이터가 합쳐지면 ChatGPT의 궁극의 장점으로 꼽히는 문헌 검색과 요약에서 굉장한 힘을 발휘할 것으로 본다"며 "각 대형 의료기관마다 의무기록이 쌓여서 특정 정보를 찾는게 힘든데 이제 그런 수고를 언어 모델인 ChatGPT가 대신하지 않을까 한다"고 전망했다.

그는 "포탈 사이트에서 만든 음성 인식 앱이 높은 인식률을 기반으로 많이 쓰이고 있는데 이를 텍스트 입력 기반의 ChatGPT와 결합하면 굉장한 시너지가 예상된다"며 "이를 테면 환자와 의사의 대화를 ChatGPT가 듣고 기록한 후 여기에서 처방 데이터를 추출해서 자동으로 처방전을 만들어주는 상황을 그려볼 수 있다"고 설명했다.

음성 기반의 ChatGPT가 상용화된다면 의료진은 텍스트 기반의 데이터 확인, 생성에 시간을 아낄 수 있어 환자 진료에 보다 집중할 수 있게 된다는 것. 이 역시 "의료(연구)에는 방대한 양의 데이터와 문헌 조사가 필요한데, ChatGPT는 이러한 작업을 자동화하거나 보조할 수 있다. 예를 들어 ChatGPT는 의료 문헌을 분석하고 연구 결과를 요약하거나 관련 연구 자료를 추천할 수 있다"는 ChatGPT의 언급과 일치한다.

건양대병원은 이런 장점을 근거로 의료기관 행정 효율화 영역에서 ChatGPT 도입 여부를 검토중이다.

김 교수는 "ChatGPT를 도입해 의료기관에 적합하게 파인 튜닝(fine tunning)할지, 아니면 자체 개발할지 고민하고 있다"며 "인공지능이라고 해도 요즘은 오픈소스 방식이 많아 자체 개발도 가능한 수준"이라고 말했다.

그는 "문진 과정에서 환자의 관심 키워드를 자동으로 포착해 의료진에게 전달하는 문진과 의무기록이 합쳐진 방식을 고려하고 있다"며 "기존의 상용화된 보이스 EMR 등의 솔루션은 생각보다 기대에 못 미쳐 활용도가 떨어졌지만 대규모 언어 모델 인공지능은 맥락을 이해하고 요약하는 능력이 강력해, 심도있게 도입 방안을 고민하고 있다"고 덧붙였다.

▲거짓말에 능숙한 인공지능…의료 영역 활용 위한 과제는?

긍정론에도 불구하고 메타버스와 같이 한때의 유행이나 제한적 활용에 그칠 것이란 전망도 나온다.

학습 데이터를 기반으로 하는 만큼 얼마나 양질의 데이터를 제공하고 학습시키느냐가 의료적 활용도를 결정하고 부정확한 정보를 능숙한 거짓말로 만들어내는 환각(hallucination) 특성상 행정 영역에서 제한적 활용만 가능할 것이란 진단이다. 환자 생명에 직결된 내용을 잘못 고지할 경우 이를 활용한 의료진, 의료기관의 책임소재 문제도 불거질 수밖에 없기 때문이다.

언어 모델 인공지능은 그 특성답게 환자 안내, 문진, 의료 정보 취합, 환자 상담 요약에 강점이 있어 진단 영역에서는 진단에 특화된 전문 인공지능이 사용될 것이라는 것. ChatGPT가 모든 의료적 문제를 해결하는 '만능 키'가 아니라는 뜻이다.

김대진 가톨릭중앙의료원 정보융합진흥원장(서울성모병원 정신건강의학과 교수)은 "처음엔 메타버스 회의가 신기해서 많이 시도됐지만 지금은 자취를 감췄다"며 "ChatGPT가 그런 전철을 밟을 것인지에 대해선 회의적"이라고 말했다.

그는 "ChatGPT의 등장은 고작 반년을 지났기 때문에 현 시점에서 상용화를 진단하는 것은 성급하지만 우선은 ChatGPT는 언어에 강점이 있어 활용성은 언어 모델 위주로 판단해야 할 것 같다"며 "마이크로소프트가 음성 인식 헬스케어업체 뉘앙스(Nuance)를 인수하고 ChatGPT를 결합하는 등 의료 영역 고도화에 나섰다"고 밝혔다.

그는 "뉘앙스 AI에 환자와 정신과 의사의 대화를 들려준 뒤 무슨 약을 써야 하는지, 치료 스케쥴을 어떻게 해야 하는지 계획을 짜 달라고 하자 전문가가 보기에도 굉장히 수준 높은 답변이 나왔다"며 "메타버스는 실용성이 떨어져 없어도 그만이었지만 ChatGPT는 다르다"고 강조했다.

검진 데이터를 ChatGPT가 요약해 준다면 전문의가 같은 시간 동안 더 많은 데이터를 읽고 판독해 더 많은 검진 결과를 산출해 내는 등 실제 업무 효율화에 기여할 수 있다는 것.

김대진 원장은 "로봇수술할 때 화면을 3D로 구현해 주는 프로그램이나 영상의학 판독에 특화된 AI 등 각 과 특성에 맞는 AI 분석 모델을 구입해달라고 한다"며 "이런 개별화된 솔루션과 ChatGPT를 합치면 업무 효율과를 기대할 수 있다"고 전망했다.

그는 "ChatGPT를 만능으로 본다면 실망하겠지만 각 유틸리티를 연결하는 통로로 본다면 활용성은 무궁무진하다"며 "딥러닝 모델과 연계해 심혈관 질환 급성사망 확률이 70% 이상일 때 약을 미리 처방하게끔 한다든지 활용 방안이 많다"고 덧붙였다.

어디까지나 의료진의 업무 효율 증대 목적에 ChatGPT의 활용성이 있는 만큼 이를 너무 경계하거나 확대해석할 필요가 없다는 것. AI의 활용성과 확장성은 결국 이를 이용하고 소비하는 의료인의 손에 달려있다는 뜻이다.

아주대의대 병리학교실 김석휘 교수가 진행한 ChatGPT의 의사 인력 대체 가능성을 점검한 연구 논문(doi.org/10.3904/kjm.2023.98.3.99)은 ChatGPT를 의료진의 의사 결정을 돕는 유틸리티로 봤을 뿐 의사를 대체할 '적'으로 보진 않았다.

김 교수는 "미충족 수요가 너무 높고 의사가 수행하는 것이 불가능한 일이라면, 해당 영역에서 AI를 활용할 수 있다"며 "예를 들어 전혈구 계산은 임상적 주요 결정에 꼭 필요하지만 사람이 세기 어렵기 때문에 기계의 힘을 빌려 정확히 셀 수 있고, 이러한 기능이 검증된다면 의사는 그 결과를 믿고 이에 기반해 결정할 수 있다"고 강조했다.

그는 "의사가 하기 어렵지만 기계로는 빠르고 정확하게 할 수 있고, 이 결과를 의사가 점검 후 최종 판단을 하는 경우에도 해당 모델은 의사의 역할과 의료의 범주를 더 확장해 주는 것"이라며 "반면에 의사가 어렵지 않게 할 수 있는 일이고, 굳이 다른 방법론의 도움이 필요하지 않다면 수요도가 떨어지기에 진료 현장에 들어오기 어려운 모델이 될 것"이라고 관측했다.

이마저도 "ChatGPT는 환자들의 건강 상태를 모니터링하는데 활용될 수 있고 환자들의 건강 데이터와 의료 기록을 분석해 변화나 이상 징후를 감지하고 조기 경보를 제공할 수 있다"는 ChatGPT가 스스로 예측한 활용성과 그 비전을 공유하는 셈이다.