해외언론동향
해외언론동향 내용 담당 :생명윤리안전정책연구팀 : 02-737-8452, 게시판 설정 및 관리 : 02-737-6008
게재 일자 : 2019-03-20 
키워드 : 인공지능, artificial intelligence, AI, 딥러닝, 알고리즘, deep learning, algorithm, 신경망, DNN, Deep Neural Network, 사망시점 예측, predicting the timing of death, 삶의 마지막 시기, end of life, 불확실성, Uncertainties, 완화의료, Palliative care, Google, DeepMind 

의학의 심장인 의사-환자관계는 깨지고 있음. 의사들은 환자와 진정으로 연결되기에는 너무 산만하고 당황스러우며(overwhelmed), 의학적 오류(medical errors)와 오진(misdiagnoses)도 많음. 아래 내용은 깊은 의학(Deep Medicine)’이라는 책을 낸 의사(Eric Topol)가 인공지능이 어떻게 도움이 될 지를 설명한 것임.

 

몇 년 전 90세인 장인어른은 집 뒤쪽 정원을 쓸던 도중 허약감과 어지러움을 느낌. 필자가 그 곳에 도착했을 때 그는 혼자 일어설 수 없는 상태였지만 기초적인 신경학적(언어, 시력, 근육, 감각) 기능은 괜찮았음. 스마트폰 심전도와 심초음파도 정상이었음. 무엇이 문제인지 알아보기 위해 응급실로 모셔갔고, 뇌졸중을 의심했지만 뇌 CT에서는 어떤 이상도 보이지 않았음. 하지만 혈액검사 상 칼륨(potassium) 수치가 1.9mEq/L(정상범위 3.5~5.5mEq/L)로 필자가 본 것 중 가장 낮은 수치였음. 칼륨을 보충하기 위해 잠시 입원치료를 받음.

 

몇 주 후 그가 갑자기 피를 토하기 시작함. 응급실로 모셔가 응급내시경을 받자 식도정맥류(esophageal varices)가 나타남. 치료과정에서 마취를 했고, 그는 깊은 혼수상태에 빠졌음. 간 기능 검사결과는 매우 비정상적이었고, 혈청 암모니아 수치도 매우 높았음. 초음파에서도 간경화가 보임. 90년 동안 건강했던 한 남자가 갑자기 간이 망가져 혼수상태에 빠진 것임. 그는 수액이나 영양제를 맞지는 않았지만, 간부전으로 인한 혈청 암모니아 수치를 낮추기 위하여 관장(lactulose enemas)을 지속함. 그가 회복될 가능성은 없었고, 주치의는 심폐소생술금지 서식(do-not-resuscitate order)을 작성할 것을 제안함.

 

그 후 집으로 모셔와 며칠 동안 호스피스방문간호를 받을 수 있도록 준비함. 아내가 말이 들리면 집으로 데려다 주겠다고 말하자, 그는 “Ohhhhhhh”라고 답하고, 딸의 이름도 줄여서 말함. 그러자 그를 죽게 내버려두려는 계획이 다 뒤집어짐. 그는 여러 종류의 수액과 소변줄(Foley catheter)을 달게 되었고, 침대 시트처럼 창백했음. 그 와중에도 그는 먹을 것을 갖다달라고 요청하기도 했고, 휠체어를 타고 필자와 함께 산책도 함.

 

필자는 그와 알고 지낸 40년 동안 아픈 것을 본 기억이 없음. 2차 세계대전에 참전하여 훈장까지 받았고, 질병이라고는 경증 고혈압 하나, 약도 약한 이뇨제와 아스피린뿐이었음. 게다가 술도 별로 마시지 않았기 때문에 말기 간질환은 뭔가 이치에 맞지 않다고 생각함. 항체검사결과 91세 노인에게서는 보기 드문 희귀질환인 원발성 담즙성 경화증(primary biliary cirrhosis) 가능성도 나옴. 불확실성도 팽배했음.

 

그는 더 이상 살지 못했음. 출혈이 반복되는 것을 막기 위하여 식도정맥류를 경화시키는 시술을 두고 논쟁이 있었는데, 그를 거의 끝낼 뻔 했던 내시경시술을 또 해야 했기 때문임. 그는 일주일 후 출혈이 생기자 결국 사망함.

 

이 사례가 인공지능의 발전과 무슨 관계가 있을까? 여러 가지 건강문제와 교차하며, 병원과 환자가 어떻게 상호작용하는지에 초점을 맞추고 있음.

 

가장 명백한 것은 우리가 삶의 마지막 시기(end of life)를 어떻게 다룰 지임. 완화의료는 폭발적으로 성장하고 있고, 급진적으로 재편될 것으로 예측됨. 새로운 도구들이 전자의무기록 자료를 이용하여 전례 없는 정확도로 사망까지의 시간을 예측하고, 예측을 이끌어낸 요소들을 상세히 설명하는 보고서를 제공함. 추가검증이 진행된다면 미국 내 병원 1700여곳(전체의 60%에 해당)의 완화의료팀을 도울 수 있음.

 

미국에는 완화의료전문의가 6600명이 있는데, 서비스를 필요로 하는 사람 1200명 당 1명에 해당하는 수치임. 미국인의 80%는 집에서 사망하기를 선호하지만, 실제로는 60%가 병원에서 사망함.

 

가장 중요한 문제는 누가 언제 죽을지를 예측하는 것임. 그 권리를 얻는 것은 집에서 죽기를 원하는 사람에게 매우 중요함. 의사들은 사망 시점을 예측하는데 어려움을 겪어왔음. 수년간 Surprise Question이라는 선별도구가 의사와 간호사들에게 널리 사용됨. “만약이 환자가 12개월 안에 죽는다면 놀라울까?”라고 스스로 물으며 환자를 돌아보는 것임. 25000여명에 대한 예측이 반영된 논문 26건을 체계적으로 고찰한(systematic review) 결과 전체 정확도는 75%였고, 이질성(heterogeneity)이 두드러짐.

 

한 컴퓨터과학자(Anand Avati)는 전자의무기록에 기초한 사망 시점을 예측하기 위한 딥러닝알고리즘(심층학습; deep learning algorithm)딥러닝을 통한 완화의료 개선(Improving Palliative Care with Deep Learning)’이라는 논문으로 저널에 게재함. 18층 심층신경망(DNN; Deep Neural Network)는 환자 16만명의 전자의무기록을 학습한 후 4만명의 사망시점을 예측했는데, 놀랄 만큼 정확했음. 알고리즘은 특히 척추나 비뇨기계 검사를 포함하여 의사가 하지 않을 예측도 해냈는데, 이 기능은 연령만큼 통계적으로 강력한 것으로 판명됨.

 

알고리즘에는 환자 20만명의 실제 사망시간에 관한 확고한 자료가 이용됨. 연령, 시술 및 검사 종류, 입원기간 등의 전자의무기록이 구조화된 자료임. 막상 검사결과나 병리학보고서는 이용하지 않았고, 정신상태, 살고자 하는 의지, 걸음걸이, 손의 길이 등 수명과 관련된 다른 척도도 언급하지 않았음. 만약 이러한 자료들이 보충되면 정확도가 훨씬 증가할 것으로 예측됨.

 

인공지능 사망 예측 알고리즘은 완화의료에 큰 변화를 예고함. 이미 CareSkore와 같은 사망 시점을 예측하는 회사가 있지만, 병원에 있는 동안 누군가가 죽을지를 예측하는 것은 보건시스템 전자의무기록 자료에서 예측할 수 있는 신경망의 일부에 불과함. 구글(Google)의 한 팀은 의료기관 3곳과 협력하여 DNN을 이용하여 입원 216000건 자료(환자 114000)에서 470억개의 기준점(data points)을 분류해냄. 환자가 사망할지, 입원 기간, 예상치 못한 재입원, 퇴원 시 최종 진단 등 많은 것을 예측함. 독일 연구팀은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 환자 44000명의 병원 사망, 신부전, 수술 후 출혈합병증을 주목할 만한 정확도로 예측함.

 

딥마인드(DeepMind) 인공지능은 미국 보훈처(Department of Veterans Affairs)에서 보훈자 70만명의 의료결과를 예측하는데 협력하고 있음. 인공지능은 심장이식 후 환자가 생존할 가능성을 예측하고, 전가의무기록과 유전자분자 배열순서(sequence) 자료를 결합하여 유전진단(genetic diagnosis)을 용이하게 함. 과거에 이용한 수학적 모델링과 선형회귀분석도 적용하여 정확도가 더욱 향상됨.

 

이는 시사하는 바(implications)가 큼. 저명한 내과의사(Siddhartha Mukherjee)알고리즘이 대부분의 인간보다 사망 패턴을 더 잘 이해할 수 있다는 것에 대하여 불쾌함을 떨칠 수 없다고 밝힘. 알고리즘은 환자와 의사가 완화의료분야에서 돌봄 과정을 결정하도록 도울 수 있음. 중환자실, 소생기기, 인공호흡기 등 보건시스템의 자원 활용에도 영향을 미칠 수 있음. 반면 보험회사가 이러한 예측자료를 배상(reimbursement)에 이용하는 것은 새로운 걱정거리임.

 

위의 사례로 돌아가 보면 중증 간질환은 첫 입원 시 칼륨 수치가 매우 낮은 것으로 나타났을지도 모르지만, 의료진은 완전히 놓쳐버림. 인공지능 알고리즘은 근본원인을 규명할 수 있었을 지도 모름. 주치의는 검사결과, 간부전, 연령, 자극에 대한 반응저하 등을 토대로 환자가 결코 깨어나지 않을 것이며 수일 내에 사망할 것이라고 말함. 예측 알고리즘은 살아서 퇴원하지는 못했을 것이라고 정확하게 예측했을 것임.

 

하지만 살아있는 시간 동안 무엇을 해야 하는지는 말해주지 않음. 우리가 인간의 삶과 죽음 문제를 생각할 때, 기계와 알고리즘을 끼워 넣기는 어려울 것임. 의사의 예측과는 달리 환자는 잠시 의식이 돌아와 본인의 생일을 가족과 함께 축하하며 추억, 웃음, 애정을 나눌 수 있었음. 목숨을 유지하기 위한 노력을 포기하는 것은 보고, 작별하고, 가족에게 깊은 사랑을 표현할 기회를 박탈했을 것임. 우리는 그것이 의미 있는지를 말해줄 알고리즘은 가지고 있지 않음.

 

기사 및 사진 : https://www.wired.com/story/book-excerpt-machine-learning-medicine-predictions/

저널 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30537977


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