[에브리뉴스=정지인 기자]4차 산업혁명이 경제위기 상황을 타개할 대안으로 부상하는 가운데 ICT뿐만 아니라 디지털 케어 및 바이오 공학이 인간의 건강 수준을 높일 수 있는 블루오션으로 주목받고 있다.

특히 인공지능이 적용되는 의료·바이오 분야의 미래는 어떻게 될지 상상할 수도 없다.

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 8일 서울 코엑스에서 개최한 ‘2018 국제병원 및 의료기기 산업 박람회’에서는 올해 특별히 ‘의료 인공지능 특별관’ 까지 설치됐다.

이는 의료·바이오 분야에서 인공지능 기술이 반드시 필요하다는 것을 의미한다.

4차 산업혁명에 조응하는 보건의료체계개편방안 보고서에 따르면 축적된 의료 빅데이터를 이용하면 치료 가능한 질환의 정밀진단 및 조기발견으로 의료의 질 향상과 의료비가 절감 될 것이라고 전망한다.

또한 인공지능 알고리즘을 활용하면 진단 성과가 41.9% 향상되고 의료비는 58.5% 절감된다는 연구결과가 있으며 향후 2025년에는 전체 의료비 절감 중 약 10%가 빅데이터와 인공지능과 같은 첨단 ICT 기술에 기인할 것으로 판단하고 있다.

인공지능은 컴퓨터의 발달로 연산자체가 강력해져서 빠르게 데이터를 분석할 수 있는 능력과 성능에 있어 일관성을 갖는다.

IITP(정보통신기술진흥센터)가 8일 발표한 ‘주간기술동향 1858호’에 따르면 이와 같이 인공지능 성능의 일관성이 의미하는 것은 멈춤 없는 연산으로 24시간 학습이 가능함으로써 생산성이 향상되고 이에 따른 임상의사지원이 가능하다는 것이다.

인공지능 기반의 임상의사지원시스템은 넘쳐나는 의료 데이터를 학습하고 분석해 의사·간호사·환자를 유기적으로 연결해 적절한 수준의 기술과 서비스로 의료의 질을 높일 수 있다.

현재 삼성전자와 삼성메디슨은 기존의 S디텍트인 ‘영상의학과용 초음파 진단기기’에 딥러닝 기술을 접목해 한 번의 클릭으로 유방 병변의 특성과 악성·양성 여부를 제시하고 약 1만 개에 이르는 유방 조직 진단 사례가 수집된 빅데이터를 바탕으로 사용자의 최종 진단을 지원한다.

뷰노의 ‘뷰노-메드본에이지’는 성장기 자녀와 성장문제를 진단하기 위한 골연령 측정 소프트웨어로 엑스레이로 촬용된 손뼈 영상에 대한 보다 정확하고 빠른 측정을 가능하도록 도와주는 인공지능 기기로서 국내 최초로 2017년 9월 식약처 임상시험계획을 승인 받았다.

한편 신약개발의 경우 약 5,000~10,000여 개의 신약 후보 물질 중 9개만이 임상시험에 진입하고 그 중에서도 하나의 신약만이 최종적으로 판매허가를 받고 판매 되도 시장 성공률 보장이 어렵다.

그래서 의료 데이터를 활용한 인공지능 도입은 의료 분야의 연구자 및 의료인이 목적하는 대로 분석함으로써 신약 개발과 같은 바이오 분야에서도 잠재적 가치가 높다.

신약개발 후 임상시험에 걸리는 시간은 1994년 까지만 해도 평균 4.6년이 소요됐지만 2009년에는 7.1년으로 증가했으며 미국의 경우 지난 15년간 신약 개발을 위해 약 520조 원 이상을 투자했다.

미국의 스타트업 투사는 단백질의 상호작용과 진료 기록, 유전자 발현 등 방대한 생의학 데이터와 인공지능 알고리즘을 활용해 신약을 개발하고 있다.

국내 스타트업 스탠다임은 약물 상호작용을 포함한 약물 구조의 데이터베이스에 적용하는 알고리즘을 개발하고 있으며 이를 통해 실험적으로 검증이 가능한지를 파악하고 있다.

스탠다임은 종양학 분야에서는 크리스탈지노믹스와 협력해 실험 검증을 수행하고 있으며 아주대 약대와는 파킨스병, 한국과학기술원과는 자폐증에 대한 동물 실험을 통해 약물효능을 검증하고 있다.

의료 분야의 진단과 예측은 사람의 생명을 다루기 때문에 임상의사의 판단이 우선되는데 증상에 따라 질환의 진단이 달라져 다양한 전공자들의 종합적인 진단과 최적의 치료방법, 나아가 질병 예측이 최우선이다.

이것이 인공지능 기반의 임상의사지원시스템의 역할이다.

또한 수많은 약물의 효능을 탐색하기 위해 인공지능 기술이 적용되면 시간적인 효율성을 높임으로서 막대한 비용과 개발기간의 절감이 예상된다.

강민수 을지대학교 교수는 “의료 분야에서의 인공지능 없는 미래는 상상할 수 없다”며, “유전체와 같은 방대하게 수집된 개인의 의료 데이터를 체계적으로 분석해 질병의 발병 후 치료에만 그치지 않고 질병을 미리 예측할 수 있는 인공지능 기술이 반드시 필요한 시점”이라고 전했다.