[헬스테크]
의료 AI 시장이 빠르게 성장하고 있다. 금융감독원 전자공시에 따르면, 루닛·씨어스테크놀로지·뷰노·딥노이드·뉴로핏 등 국내 의료 AI 기업 5곳의 연간 총매출이 2022년 272억 원에서 2024년 1012억 원으로 2년 만에 3.7배 증가했다. 삼정KPMG는 2023년 ‘AI로 촉발된 헬스케어 산업의 대전환’에서 국내 AI 헬스케어 시장이 연평균 50.8% 성장할 것으로 전망하기도 했다.
그렇다면 의료 AI가 바꿔놓을 의료 현장의 모습은 어떠할까. 서울대병원 장병탁 헬스케어AI 연구원장(서울대 컴퓨터공학부 교수)은 19일 코엑스에서 열린 ‘KIMES’에서 의료 AI가 단순 도구를 넘어 의료진의 동료로 거듭난 청사진을 제시했다.
인공지능은 사진 속 존재가 개인지 고양이인지 판단하는 것(판단형 AI)을 넘어, 직접 사고한 것을 바탕으로 사람의 요구사항에 따라 텍스트·이미지·영상 형태의 결과물을 제시하는 존재(생성형 AI)로 진화했다. 우리가 흔히 접하는 챗지피티·제미나이 등이 대표적인 생성형 AI다. 여기에서 한 단계 더 발전한 것이 바로 디지털 세계 안에서 자체적 사고와 판단에 따라 자율적으로 작업을 수행하는 ‘에이전트 AI’다. 그러나 에이전트 AI의 행동은 디지털 세계 안에서만 일어나므로 실제 세계에 영향을 미치지는 않는다.
이에 요즘은 AI가 지각·사고하는 것을 토대로 실제 세계 속의 물리적 존재들과 상호작용하게 하는 ‘피지컬 AI’가 궁극적인 개발 목표로 떠올랐다. 이를 위해서는 AI라는 뇌의 몸이 될 로봇도 필요해진다. 피지컬 AI는 인간의 실제 행동을 학습해 이를 모방한다.
의료 AI 영역에서도 각 분야의 AI들이 다수 상용화돼있다. ▲판단형 AI로는 각종 생체 데이터를 통해 질병을 예측하고, 영상을 판독하는 의료 AI ▲생성형 AI로는 의사의 진단 내용에 따라 임상 문서를 자동으로 생성하는 의료 AI ▲에이전트 AI로는 의료진의 의사 결정을 지원하고, 시뮬레이션을 통해 최적의 치료법을 추천하는 의료 AI 등이 대표적이다.
의료 분야 피지컬 AI는 AI라는 뇌가 탑재된 로봇이 수술부터 돌봄, 재활에 이르기까지 의료의 전 과정에 인간 의료진과 함께 참여하는 방향으로 발전 중이다. 장병탁 연구원장은 “의사가 행동 데이터를 수집하는 기구를 몸에 부착한 채 수술을 반복적으로 수행하면, 수술 행위에 관련된 데이터가 축적된다”라며 “피지컬 AI가 이 데이터를 학습하면 간단한 수술을 자율적으로 시행할 수 있게 된다”고 말했다. 일례로 국내 의료 피지컬 AI 업체 메디스비가 개발한 ‘로보암’은 재활치료사의 재활 치료 행위를 반복 수행할 수 있다.
다만, 의료기관 차원의 AI 도입은 아직 미진한 것으로 확인된다. 의사 커뮤니티 플랫폼 메디게이트(Medigate)가 의료 AI의 실질적 활용 가능성을 진단하기 위해 의사 1000여명을 대상으로 실시한 온라인 설문조사 결과, 전체 의사 중 19.3%만이 병원 차원에서 도입한 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다.
장병탁 연구원장은 “AI는 의료 산업의 새로운 인프라가 될 것이다”라며 “전통적인 의료기관은 이제 AI 이용 의료기관으로 거듭나야 한다”라고 말했다.
그렇다면 의료 AI가 바꿔놓을 의료 현장의 모습은 어떠할까. 서울대병원 장병탁 헬스케어AI 연구원장(서울대 컴퓨터공학부 교수)은 19일 코엑스에서 열린 ‘KIMES’에서 의료 AI가 단순 도구를 넘어 의료진의 동료로 거듭난 청사진을 제시했다.
인공지능은 사진 속 존재가 개인지 고양이인지 판단하는 것(판단형 AI)을 넘어, 직접 사고한 것을 바탕으로 사람의 요구사항에 따라 텍스트·이미지·영상 형태의 결과물을 제시하는 존재(생성형 AI)로 진화했다. 우리가 흔히 접하는 챗지피티·제미나이 등이 대표적인 생성형 AI다. 여기에서 한 단계 더 발전한 것이 바로 디지털 세계 안에서 자체적 사고와 판단에 따라 자율적으로 작업을 수행하는 ‘에이전트 AI’다. 그러나 에이전트 AI의 행동은 디지털 세계 안에서만 일어나므로 실제 세계에 영향을 미치지는 않는다.
이에 요즘은 AI가 지각·사고하는 것을 토대로 실제 세계 속의 물리적 존재들과 상호작용하게 하는 ‘피지컬 AI’가 궁극적인 개발 목표로 떠올랐다. 이를 위해서는 AI라는 뇌의 몸이 될 로봇도 필요해진다. 피지컬 AI는 인간의 실제 행동을 학습해 이를 모방한다.
의료 AI 영역에서도 각 분야의 AI들이 다수 상용화돼있다. ▲판단형 AI로는 각종 생체 데이터를 통해 질병을 예측하고, 영상을 판독하는 의료 AI ▲생성형 AI로는 의사의 진단 내용에 따라 임상 문서를 자동으로 생성하는 의료 AI ▲에이전트 AI로는 의료진의 의사 결정을 지원하고, 시뮬레이션을 통해 최적의 치료법을 추천하는 의료 AI 등이 대표적이다.
의료 분야 피지컬 AI는 AI라는 뇌가 탑재된 로봇이 수술부터 돌봄, 재활에 이르기까지 의료의 전 과정에 인간 의료진과 함께 참여하는 방향으로 발전 중이다. 장병탁 연구원장은 “의사가 행동 데이터를 수집하는 기구를 몸에 부착한 채 수술을 반복적으로 수행하면, 수술 행위에 관련된 데이터가 축적된다”라며 “피지컬 AI가 이 데이터를 학습하면 간단한 수술을 자율적으로 시행할 수 있게 된다”고 말했다. 일례로 국내 의료 피지컬 AI 업체 메디스비가 개발한 ‘로보암’은 재활치료사의 재활 치료 행위를 반복 수행할 수 있다.
다만, 의료기관 차원의 AI 도입은 아직 미진한 것으로 확인된다. 의사 커뮤니티 플랫폼 메디게이트(Medigate)가 의료 AI의 실질적 활용 가능성을 진단하기 위해 의사 1000여명을 대상으로 실시한 온라인 설문조사 결과, 전체 의사 중 19.3%만이 병원 차원에서 도입한 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다.
장병탁 연구원장은 “AI는 의료 산업의 새로운 인프라가 될 것이다”라며 “전통적인 의료기관은 이제 AI 이용 의료기관으로 거듭나야 한다”라고 말했다.
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