호기심에 배운 '코딩'을 임상현장에 접목해 병원 내 잡무를 획기적으로 줄인 전공의가 있어 눈길을 끌고 있다. 그 주인공은 서울아산병원 피부과 김경훈 전공의(레지던트 2년차 중 사직).

그는 지난 7월, 서울아산병원 주최로 열린 '의대생 AI 교육 프로그램'에 연자로 나섰다. 의료인공지능을 연구하는 교수들 사이에서 유일한 '전공의'로 주목을 받았다.

그는 지난 해부터 서울아산병원 의공학 대학원에서 의료인공지능 연구로 석사 과정을 밟고 있다. 올해 초 의대증원 사태로 사직하면서 대학원 연구에만 집중하고 있다.

그는 수련과 대학원 석사과정을 병행해왔지만 의대증원 사태로 사직한 이후로는 대학원 연구에 주력하고 있다. 그에겐 의료인공지능 연구에 집중할 수 있는 시간을 가지고 있는 셈이다.

피부과 전공의인 김씨가 의료인공지능에 관심을 가진 것은 의대생 시절 호기심에 '코딩'을 배우면서부터다. 그는 예과 1년 당시, 주식 투자를 알고리즘 트레이딩을 배우면서 처음 접했다.

"이제는 보편화 됐지만 당시만 해도 알고리즘으로 주식 투자를 하던 것이 생소했던 시절이었다. 주식 수익률보다 코딩을 배웠던 경험이 크게 도움이 됐다."

의대생 시절 코딩으로 주식 투자를 했던 경험은 그가 알고리즘 프로그램을 만드는 밑거름이 됐다.

김씨는 인턴 시절, 피부과 수련을 받는 과정에서 병리 판독을 위해 환자별로 이미지를 띄워서 엑셀(excel)에 텍스트를 입력하는 단순 잡무로 밤샘 작업을 했다.

그러던 어느날 '알고리즘으로 간단히 해결할 수 있지 않을까'라는 생각이 들었고, 그 즉시 알고리즘 프로그램을 만들어 잡무 정리하는 데 적용하자 평소 9시간이 걸렸던 일이 1시간으로 줄었다. 그는 자신이 수작업으로 하면 오래 걸리는 잡무를 컴퓨터가 대신해준다는 점에서 짜릿함을 맛봤다.

"의대생 시절에는 개인적인 주식 투자를 위한 것이었지만 인턴 수련을 받으면서는 의료현장의 언메트 니즈(미충족 수요)를 찾는 계기가 됐다."

수천명의 환자 (사진 등 이미지)정보를 하나하나 텍스트로 변환해서 기록하는 과정에서 실수도 발생하고 상당한 시간을 요하지만 이를 알고리즘으로 풀면 간단히 해결할 수 있는 일이 된다. 실제로 서울아산병원 피부과는 2년 전 김씨가 개발한 프로그램을 현재까지 사용 중이다.

그는 한 단계 진화해 AI를 피부과에 접목하는 연구를 준비 중이다. 지금까지는 환자의 환부 사진만 보고 진단명을 분류했다면 앞으로는 시각적 정보 이외 환자의 가려움 등 병변의 변화, 증상, 나이, 과거 병력 등을 고려한 진단 모델을 개발하는 것을 목표로 두고 있다.

의사연구자로서의 성장도 관심이 있지만 그는 '임상 의사'의 정체성을 유지할 생각이다. 의료현장을 기반으로 할 때 무엇을 공학과 접목해야 하는 지 아이디어가 샘솟기 때문이다. 이와 같은 맥락에서 임상에서의 경험+기술에 대한 지식, 2가지가 모두 갖춰져 있을 때 그 가치가 더 커진다고 봤다.

"연구단계에 그치는 연구는 관심 없다. 의료현장 혹은 환자에게 적용 가능한 연구를 하고 싶다."

김씨는 피부과 임상을 기반으로 한 '의학공학' '융합의학' 연구를 꿈꾸고 있다. 자신의 임상 전문성을 키우면서 의료인공지능 분야를 접목하는 게 그의 목표다.

또한 그는 전문성을 유지하면서 자신의 연구를 기반으로 한 '창업'에 대한 관심도 내비쳤다. 이와 더불어 다양한 기업과의 협업 프로젝트에도 관심을 갖고 있다.

"의사로서의 정체성을 유지하면서 세상을 놀라게 할 창업가도 꿈꾸고 있다. 그 기반에는 임상의사의 전문성이 중요하다고 생각한다."