한국인의 사망원인 1위는 암이다. 통계청이 발표한 '2020 사망원인 통계 결과'에 따르면 지난해 사망자의 27%는 암으로 사망했다. 전체 사망자 4명 중 1명이 암에 걸려 사망한 셈이다.
오늘날 의료기술의 발전은 암의 발병 원인을 어느정도 밝혀내는 동시에, 암의 유형도 세분화할 수 있게 됐다. 다만 기술이 점차 발전함에 따라 의사가 하루에 소화해야 하는 환자 데이터의 분석량도 예전과는 비교할 수 없을 정도로 크게 증가했다.
이처럼 날이 갈수록 증가하는 의료 데이터를 빠르고, 정확하게 분석하기 위해 최근 보건의료 분야에서는 인공지능(AI) 기술을 도입하는 사례가 늘고 있다. AI는 환자들의 다양한 정보를 담은 이른바 '빅 데이터(Big Data)'를 세부적이고 효율적으로 분석한다. 나아가 맞춤형 의료 서비스를 제공하거나 새로운 치료법에 대한 솔루션을 제시하기도 한다. 보수적인 의료 분야에 신기술인 AI가 등장한 이유다.
다시 암으로 돌아와보자. 암은 특정 병원균이 몸 안으로 침입해 생기는 것이 아니라 몸속 세포가 비정상적으로 증식해 발생하기 때문에 생성 원인과 질환의 종류가 매우 다양하다. 암 치료를 위해 항암제를 투여하더라도 치료 효과가 있는 환자와 없는 환자가 있다. 치료 효과가 뚜렷하지 않다 보니 암은 계속 사망원인 1위 자리를 지키고 있다. 암에 의한 사망률은 지난 2010년 인구 10만 명당 144.4명이었으나 2020년에는 160.1명으로 집계되며 최근 10년간 꾸준히 증가하고 있다.(통계청 ‘2020 사망원인 통계 결과’, 2021.09)
암을 정복하기 위해서는 우선 생존율을 높여야 한다. 핵심은 조기 진단과 효과적인 치료다. 여기에 AI가 기여할 부분이 많다. AI는 사람의 눈에 보이지 않는 미세한 병변을 빠르게 검출해내고, 암 조직 패턴 분석을 통해 환자별 치료 반응을 예측할 수 있다. 인간이 100년 동안 학습할 데이터량을 AI는 단시간내에 학습할 정도로 정보 처리 속도가 빠르다. 미세하고 방대해 인간이 놓치기 쉬운 정보를 빠르고 정확하게 분석할 수 있다면 조기 진단과 그에 따른 맞춤형 치료가 가능해진다. 암을 일찍 발견해서 적절한 치료를 하게 되면 그만큼 생존율이 높아진다.
AI는 다양한 의료 데이터를 분석해 최선의 치료와 진단/예방 과정을 결정하는 새로운 접근법이다. 필자가 근무하는 기업에서도 최신 의료 AI 기술을 통해 사람이 하기 힘든 전체 암 조직의 슬라이드를 고배율로 분석 및 판독하고 있다.
이를 통해 병리판독의 효율성과 정확도를 높이고, 치료 대상군을 넓히는 등 의료진의 의료 행위를 보조하는 수단으로서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 특히 다양한 의료 데이터를 정확히 분석해 새롭고 효과적인 치료법을 찾는 등 의료 AI의 기술력을 높이고, AI를 통한 맞춤형 의료 서비스를 개발하기 위해 노력하고 있다.
의료 분야에서 AI는 인간이 하지 못하는 영역에서 의료진에게 도움을 주는 고마운 존재다. 인류의 영원한 숙제인 암 정복, 인류와 인공지능의 조합이라면 가능하지 않을까.