의료-제약 등 보건의약계 다양한 방법으로 활용 시작
국내 길병원 왓슨 환자진료 시작...전 세계 엄청난 자금 투입

전 세계적으로 인공지능을 이용한 수많은 기술개발이 급속하게 이뤄지고 있는 가운데 인공지능의 핵심기반인 데이터가 크게 주목받고 있다. 이른바 빅 데이터 시대가 열리고 있는 것이다. 현대사회는 ‘빅데이터’가 보여주는 패턴에 따라 미래를 예측하는 인공지능이 더 객관적인 판단을 한다는 사실을 인정하고 있는 상황에 와있다.

의료계나 제약계 역시 이젠 빅데이터를 빼놓고는 한발 짝도 나아가지 못하는 시대에 직면하고 있다. 의료정보 빅데이터의 경우 국민들이 의료기관에서 받은 진료내역과 진단명, 진료비용, 환자부담금, 환자인구 특성 등의 정보를 모두 담고 있다. 어느새 우리 주변에 데이터를 빼 놓고는 생각할 수 없는 세상이 온 것이다.

가장 최근의 사례를 보자. 미국 대선 승리 예측에서 인공지능 ‘모그IA’는 지난 세 차례 대선 결과를 모두 맞췄다. 현재 실시하고 있는 여론조사는 AI 시대에서는 진부한 과거의 방법이라는 것이다. 그런데 여론조사와 인공지능은 모두 데이터를 기반으로 예측한다는 공통점은 있다.

여론조사에서는 미국 대성 승리를 클린턴으로 예측했지만 ‘모그IA'는 인터넷 검색엔진과 SNS에서 수집한 데이터 2000만건에 나타난 후보 관여도를 분석했다. 이에 따라 빅데이터가 제시한 패턴에 따라 미래를 예측하는 인공지능이 더 객관적인 판단을 내려 트럼프의 승리를 예측했고 결과는 그대로 나타났다. 인공지능 아니 빅데이터의 승리라는 주장도 나오고 있는 이유다.

그렇다면 빅데이터를 이용하려는 움직임이 활발한 가운데 우리나라 보건의료와 제약분야에서의 빅데이터 이용수준은 어느 정도일까. 일단 한국인 맞춤신약 탄생을 가장 먼저 거론할 수 있다. 즉 우리 국민들의 특정 질환에 대한 빅데이터를 분석할 경우 외국인과는 다른 유형을 확실하게 파악할 수 있다. 이런 빅데이터를 바탕으로 제약회사 신약개발팀은 증상을 완화시키고 완치까지 할 수 있는 치료제를 만들 수 있다.

의료선진국의 경우 의료와 제약분야에서 빅데이터 활용은 놀랄 만큼 활발한 것으로 알려져 있다. 영국의 경우 보건의료 빅데이터센터를 설립하여 연간 2조원의 예산을 투입하고 ‘지노믹스 잉글랜드’라는 국영기업을 설립했다. 이곳에서 제약사와 의료기관 등이 암이나 희귀질환 치료제를 개발단계에서부터 빅데이터를 쉽게 이용할 수 있도록 했다. 또 이웃 일본도 의료 빅데이터 정비 프로젝트를 통해 맞춤형 진료와 의료 질 개선에 활용하고 있다.

이에 자극받은 우리나라 역시 현재 ‘빅데이터를 활용한 과학적 행정구현’을 통해 국민 의료정보 빅데이터를 공개하고 있다. 건강보험심사평가원은 우리 국민의 10년 치 의료이용 기록 등을 담은 데이터를 신약연구개발과 마케팅 분야에서 사용할 수 있도록 제공하는 단계에 와 있다. 특히 신약개발 단계에서 의료이용기록 데이터를 활용하면 성분별 분석은 물론이고 기존 약제가 가지고 있는 한계점이나 복약순응도 등의 데이터를 확인할 수 있어 혁신 신약을 개발하는데 용이할 것으로 보고 있다.

현재 신약개발에 빅데이터를 적극 이용하고 있는 제약사는 CJ헬스케어로 오는 2018년 출시 예정인 위식도 역류질환 치료신약 ‘CJ-12420(테고프라잔)’을 개발하는데 심사평가원의 빅데이터 가운데 하나인 환자의료비용청구 데이터를 활용하고 있다.

우리나라도 미국 IBM의 인공지능 왓슨처럼 대전 한국정자통신연구원(ETRI)에서 ‘엑소브레인’이라는 인공지능을 선보였다. 엑소브레인은 지난 3년 6개월 동안 301억원을 투입, 개발한 것으로 지난달 열린 EBS 장학퀴즈에서 그 효력을 발휘했다. 당시 엑소브레인은 지난해 수능 만점자인 서울대 윤주일씨와 올해 장학퀴즈 상반기 왕중앙인 안양동산고 3학년 김현호군, 하반기 왕중앙인 대원외고 2학년 이정민양, 방송사 두뇌게임에서 두각을 보인 KAIST 수리과학과 오현민씨 등 내노라 하는 경쟁자를 압도적인 점수차로 이겼다.

물론 엑소브렌인 역시 핵심은 빅데이터다. 문제가 나오면 엑소브렌인은 데이터베이스에서 핵심단어를 검색한다. 정답이 될 수 있는 답안 수백 개를 뽑아 후보답안과 문제와의 일치도 등 신뢰도를 평가한 후 가장 신뢰도가 높은 답을 정답으로 제출하는 식이다.

따라서 엑소브렌인은 IBM의 인공지능 왓슨과 비슷하다. ETRI는 2년 안에 엑소브렌인을 상용화한다는 방침으로 현재 국회도서관과 협력하여 법률개정이 필요한 분야를 사전에 분석하거나 특허출원 심사에서 중복기술을 걸러내는데 활용한다는 방침이다.   

이 같이 우리 앞에 부쩍 다가온 인공지능(AI. artificial intelligence)은 ‘인식, 이해, 학습, 추론, 예측 등 인간의 지적능력을 인공적으로 구현하는 기술’로 인터넷 기업 구글의 자회사인 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램 ‘알파고(AlphaGo)'가 국내 프로기사인 이세돌과 세기의 대결을 벌여 압승을 거듬으로서 세상을 놀라게 했다.

‘딥 러닝(deep learning)' 이른바 심층학습 기법을 이용한 알파고는 인공지능의 영향력이 모든 분야로 확대될 수 있다는 것을 보여 주었다. 딥 러닝은 인공지능이 수많은 데이터 속에서 스스로 규칙을 찾도록 학습시키는 방법으로 엄청난 데이터를 새롭게 분류하고 숨어 있는 인과 관계를 찾아내는 ’빅 데이터‘ 영역에서 가장 큰 영향력을 발휘한다.

한마디로 딥 러닝을 적용한 인공지능에 빅 데이터를 제공하면 스스로 규칙이나 해법을 찾는 원리다. 이 같은 원리를 이용하여 IBM은 1997년 인공지능 슈퍼컴퓨터 ‘디퍼블루’로 세계 체스 챔피언을 이겼고 2011년에는 디퍼블루의 아들 격인 ‘왓슨’으로 미국 CBS 퀴즈 쇼 ‘제퍼디’에 출연하여 퀴즈왕이 됐다.

왓슨은 현재 금융, 의료, 법률 등 수많은 분야에서 활동하고 있다. 물론 우리나라 역시 가천대학교 길병원이 왓슨을 도입하여 지난 12월 5일 첫 번째 환자진료에 이용했다. 왓슨은 미국 메모리얼 슬론 캐터링 병원에서 ‘왓슨종양학과’가 개설될 정도로 명성이 높다.

왓슨종양학과는 환자의 증상을 입력하면 전 세계 의료논문과 병원의 데이터베이스를 검색하여 가장 유사한 증상을 찾아내어 진단하는 시스템이다. 현재 정확도는 80% 정도로 경험 많은 전문의 수준으로 알려져 있다. 지난해에는 2주 이상 병명을 찾아내지 못한 어린아이 증상을 왓슨은 2시간 만에 찾아내 실력을 입증하기도 했다. 

시장조사 기관인 IDC에 따르면 인공지능 시장은 2014년 35억3400만 달러에서 2019년에는 312억3700만 달라(약 36조 7000억원)로 10 배나 성장하는 것으로 추정하고 있다. 연평균 54.7%에 이르는 엄청난 성장률을 보일 것으로 예상했다.

미국은 2013년 4월 브레인 이니셔티브(Brain Lnitiative) 정책을 발표하고 인공지능 기초연구에 10년 간 총 30억 달러(약 3조5325억원)을 투자하고 있다. 일존 역시 인공지능 연구전략센터를 설치하고 10년간 1000억엔(약 1조400억원)을, 유럽도 2013년 시작한 ‘인간 뇌 프로젝트’를 통해 10년 간 10억 유로(약1조25억원), 중국은 스마트 홈 등 인공지능을 활용한 각종 기술을 개발하는데 1000억위안(약16조9500억원)을 투자할 계획으로 있다.