의료 인공지능이 종양학의 새로운 지평을 열고 있지만 특정 분야에만 개발이 집중되고 있다는 점에서 한계를 드러내고 있다는 지적이 나왔다.

유방암 등 극히 일부 영역을 제외하고는 기업들의 관심이 없다는 점에서 상용화에 문제가 생기고 있다는 비판이다.

프랑스 크레테유 의과대학 줄리앙 칼데라로(Julien Calderaro) 교수는 독일 베를린에서 진행중인 유럽종양학회 연례회의(ESMO 2025)에서 이같이 지적하고 이를 극복하기 위한 방안을 제시했다.

줄리앙 칼레타로 교수는 먼저 간암 등에 있어서도 일부 바이오마커를 향한 인공지능 개발이 속도를 내고 있다고 설명했다.

티센트릭과 아바스틴 병용 반응 시그니쳐(Atezolizumab+bevacizumab response signature), 즉 ABRS를 활용한 치료 효과 예측 등에서 성과를 보이고 있다는 것.

줄리앙 칼레타로 교수는 "ABRS 발현을 통해 무진행 생존기간 등을 예측하는 인공지능이 상당히 높은 정확도를 보여주고 있다"며 "이미 두개의 검증 연구에서 그 성능을 일정받았다"고 말했다.

그는 이어 "ABRS 발현이 높은 것으로 분류된 환자들은 그 반대의 환자에 비해 실제로 무진행 생존기간이 유의미하게 길었으며 이를 기반으로 하는 인공지능 모델이 예측한 결과도 같은 결과가 나왔다"며 "아직 완전히 설명가능한(explainable) 것은 아니지만 매우 좋은 가능성을 보여준다"고 덧붙였다.

그는 이러한 가능성을 기반으로 의료 인공지능은 멀티모달형으로 발전할 것으로 내다봤다.

영상의학과 유전체학, 조직학은 물론 의무기록과 활력 징후, 가족력 데이터를 결합해 환자의 치료 예후를 예측하는 방향으로 흘러갈 것이라는 예측이다.

줄리앙 칼레타로 교수는 "인공지능은 분명 멀티모달로 나아가겠지만 의료기관 내에서 이러한 모든 데이터를 동일한 시점에 동일한 환자 단위로 통합해 예측하는 것은 매우 어려운 일"이라며 "기술적으로도 시스템적으로도 상당히 도전적인 일이 될 것"이라고 전망했다.

또 하나 그가 의료인공지능의 미래를 어둡게 보는 이유는 개발 자체가 특정 분야에 집중되고 있기 때문이다.

결국 가능성 높은 의료 인공지능들이 순수하게 학술 모델로만 개발되고 있다는 점에서 상용화까지는 기대하기 어렵다는 지적이다.

줄리앙 칼레타로 교수는 "의료 인공지능의 매우 중요한 포인트는 바로 지금까지 설명한 모든 AI가 순수한 학술 기반 모델이라는 것"이라며 "간암과 뇌종양 등 다양한 분야에서 의료 인공지능이 개발되고 있지만 모두 연구 수준에 그치고 있는 상황"이라고 설명했다.

그는 이어 "유방암과 전립선암 등 극히 일부 특정 분야를 제외하면 다른 병리학적 영역에서 상업적으로 개발되고 있는 의료 인공지능을 찾기 어렵다"며 "수천개의 의료 인공지능 기업들이 있지만 그들 모두가 관심을 두지 않고 있다"고 꼬집었다.

개발이 오래 걸리는데다 이를 활용해 상업적 수익을 얻을 수 있는 기반이 부족하다는 점에서 앞으로도 기업들이 이 분야에 들어오기는 쉽지 않다는 것이 그의 설명.

이에 따라 그는 각 연구소 단위에서 자체 모델을 구축하고 구현하지 않으면 다른 분야의 인공지능은 학술지 내에서만 존재하게 될 것이라고 지적했다.

줄리앙 칼레타로 교수는 "연구소(LAB) 수준에서 자체 모델을 구현하지 않으면 앞으로 최소 10년동안 의료 인공지능의 혜택은 유방암과 전립선암 환자에게만 돌아갈 것"이라며 "결국 자체 개발 인공지능(Home-Grown AI) 밖에 답이 없다는 얘기"라고 전했다.

그는 이어 "각 연구소가 자체적으로 인공지능 모델을 개발하고 이에 대한 검증까지 마치는 것만이 의료 인공지능의 균형잡힌 발전을 이룰 수 있는 길"이라며 "미국과 유럽 모두 이러한 모델을 실험실 테스트(Laboratory-Developed AI Tests)로 진행가능하다는 점에서 불가능하지 않다"고 강조했다.

아울러 그는 "결국 우리 연구자들이 공공적 목적의 인공지능을 계속해서 개발하며 기업에게 기술을 이전하는 등의 노력을 지속해야 한다"며 "그것만이 의료 인공지능을 지속 가능하게 끌고 가는 방법"이라고 밝혔다.