해외언론동향
해외언론동향 내용 담당 :생명윤리안전정책연구팀 : 02-737-8452,
게재 일자 : 2019-10-10 
키워드 : 환자의 이야기, patients’ stories, 인공지능, artificial intelligence, AI, 기계학습, machine learning, 전자의무기록, electronic health records, EHRs, 의사-환자 의사소통, doctor-patient communication, Time, Nature 

환자의 이야기(환자의 과거력 포함)는 의학의 기반(bedrock). 현대의학의 창시자(William Osler)환자의 말을 들어라: 환자는 당신에게 진단을 말하고 있다는 문구는 오늘날까지도 여전히 참(true). 전자의무기록에서 환자들의 이야기가 사라진 것은 인공지능과 기계학습이 의료혁명을 일으키지 못한 이유 중 하나일 수 있음.

 

의료산업이 인공지능을 매력적으로 바라보는 것은 이해할만 함. 의학의 진보는 환자의 결과를 극적으로 개선함. 기계학습, 심층학습(deep learning), 인공지능과 같은 것도 그럴 것이라고 믿는 데는 그만한 이유가 있음. 하지만 인공지능이라는 시대의 흐름(bandwagon)에 편승하기 전에 주의해야 할 것이 있음. 바로 의존하는 데이터의 원천(source)을 고려하는 것임.

 

보건의료인공지능업체들은 현재 전자의무기록데이터를 이용하여 제품을 생산하고 있음. 전자의무기록은 좋아봐야 불완전하고, 나쁜 경우에는 위험함. 전자의무기록은 보험사의 지불(reimbursement) 규칙과 연방 메디케어 및 메디케이드 관리국(CMS : Centers for Medicare and Medicaid Services)의 핵심 조치가 요구하는 질문에 대한 답변만으로 가득하여, 실제 환자 진료와는 거의 관련이 없게 됨.

 

의사들은 클릭하여 문구를 입력하는(click-to-text) 서식, 기존에 입력되어 있는 정보를 끌어다 놓는(drop-down) 메뉴, 매크로와 같은 긴축적인 기능을 사용하여 전자의무기록에 많은 정보를 입력함. 이러한 기록은 의사와 환자의 상호작용에 관한 이야기 중 일부만을 말해줌. 더 중요한 것은 환자들의 불만, 걱정, 경험을 그들의 목소리로는 거의 포함하지 못한다는 점임.

 

필자는 이러한 누락이 인공지능에 대한 환멸(disillusionment)을 증가시키는 한 가지 이유라고 생각함. 타임지 헤드라인은 이를 인공지능이 모두의 건강을 개선할 수 있을까? 그렇지 않다면?’으로 깔끔하게 요약함.

 

네이처 저널은 더 비판적인 보건의료에서의 인공지능에 대한 불편한 진실논문을 실음. 이 논문은 분절된 시스템에 단순히 인공지능 어플리케이션을 추가하는 것은 지속가능한 변화를 만들어낼 수 없을 것이라고 경고함.

 

그렇다고 해서 인공지능이 보건의료를 개선할 수 없다는 의미는 아님. 인공지능이 다루는 데이터가 환자와 의사의 목소리를 포함하고 있는 한 반드시 가능함. 필자는 이를 강하게 믿고 있고, 채팅기반 의사-환자 의사소통에 인공지능을 사용하는 회사를 설립하는 것을 돕고 있음. 목표는 대화를 만들어내는 것이 아니라 배우는 것임. 환자가 의사에게 문구를 보내고 의사가 문구로 답하는 시스템은 양 측의 목소리를 전자의무기록은 할 수 없는 방식으로 포착함.

 

채팅은 완전한 대화를 수집하기 때문이며, 환자의 목소리는 의무기록임. 체크박스도 없고, 끌어다 놓으면 자동으로 채워지는 기능도 없음. 채팅기록에 기반을 둔 인공지능은 환자의 이야기 청취와 실리콘밸리의 학습이 모두 가능함.

 

인간을 진단하고 치료하는데 도움이 되는 데이터를 이용하는 기계를 생산하려면, 기술이 아닌 인간이 그 과정의 중심에 있어야 함. 인공지능은 혈당측정기가 혈액 한 방울로 당도를 감지하거나 심전도가 심장의 박동을 시각적으로 묘사하는 것과 같은 방식으로 인간의 말을 분석하여 상태를 이해하는데 도움을 줄 수 있음.

 

의료산업이 마침내 환자들이 말한 것과 표현한 느낌, 환자들의 경험, 의사가 제공한 정보에 대한 반응과 의사에게 던진 질문을 모두 포괄하게 되면, 환자 진료를 실제로 변화시킬 수 있는 클러스터맵(cluster maps)과 자연언어처리엔진(natural language processing engines)을 만들 수 있을 것임.

 

필자는 데이터가 더 의미 있게 될 때까지는 인공지능업체가 수십억 건의 의무기록을 쿼리를 짜서 현대의학의 얼굴을 바꿀 수 있다고 주장할 때마다 눈썹을 치켜세울 것임. 언젠가는 그러한 주장이 참이 될 것임. 하지만 환자의 목소리와 경험이 인공지능엔진의 필수적인 부분이 될 때까지 그런 일은 일어나지 않을 것임.

 

기사 및 사진 : https://www.statnews.com/2019/09/30/artificial-intelligence-patients-voices/

타임지 : https://time.com/5650360/artificial-intelligence-health-care/

저널 : https://www.nature.com/articles/s41746-019-0155-4

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