의료 혁신의 시작! 실행형 AI 플랫폼 transcript

매일 쏟아지는 방대한 의료 데이터. 수만 건의 임상 기록과 서류 작업이 누적되면서 정작 환자가 필요로 하는 본질적인 진료가 방해받는 상황에 [음악] 치닫고 있습니다.이 한계를 극복하기 위해 데이터를 스스로 분석하고 처리하는 고도화된 AI 기술이 진료 환경을 바꿀 새로운 대안으로 떠오르고 있는데요. 의료진의 행정 부담을 줄이고 나아가 진료의 가치를 높여줄 의료 AI 플랫폼의 미래. 지금부터 자세히 알아봅니다. AI 기술이 의료 현장 깊숙히 접목되면서 병원 시스템의 패러다임이 급변하고 있습니다. 오늘은 의료 AI 플랫폼의 현재와 미래에 대해 이야기 나눠 봅니다. 도움은 말씀 위에 이영철 대표님 오셨는데요. 안녕하세요. >> 네, 안녕하세요. >> 네, 반갑습니다. AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 적용되고 있습니다.이 이 보수적인 영역으로 꼽히는 의료계에서도 변화의 속도가 빨라지고 있다고요? >> 네, 그렇습니다. 최근 의료 데이터의 양이 폭발적으로 늘어나고 또 인구 고령화로 인해서 의료 수요가 증가하면서 AI의 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히 현재 AI 기술은 단순 진료 보조를 넘어서 병원 전체 시스템 운영 전반에 걸쳐서 활용되고 있습니다. >> 네.

AI가 병원 운영의 판도를 바꾸고 있다는 건데 실제로 의료 현장에서 어떤 방식으로 구동이 되고 있는지 그 기술적인 변화가 궁금합니다. >> 네. 기존의 AI 기술은 의료 영상이나 심전도 판독 같은 특정 기능에만 특화되어 있었습니다. 정작 의사나 간호사들이 가장 힘들어 하는 방대한 서류 작업이나 데이터 정리 같은 실질적인 지원은 어려운 상황이었죠. 그래서 저희가 주목한 것이 바로 에이전틱 AI입니다. 에이전틱 AI는 사용자들의 의도를 파악해 스스로 데이터를 분석하고 자율적 판단하에 업무를 수행하는 그런 AI를 말합니다. >> 네. 음. >> 기존의 AI가 단순히 묻는 말에 대답하는 AI라면 에이전틱 AI는 이보다 훨씬 능동적인 형태로 업무를 대신해 주는 조력자 AI입니다. >> AI 스스로 데이터를 분석하고 판단까지 내린다면 무엇보다 의학적 정확성이 담보돼야 할 텐데요. 실제 의료 현장에서 조력자로 협업할만큼 그 수준이 충분히 검증된 상태인가요? >> 네. 그렇습니다. 일반적인 생성형 인공지능이 누구에게나 친절한 만능 비서라면이 에이전틱 AI는 의료진들의 일을 함께 도와주는 동료 AI라고 할 수 있습니다. >> 네. 네. >> 그렇기 때문에 정확도가 무엇보다 중요하다고 할 수 있는데요. 특히이 에이전트 에이전틱 AI의 두뇌 역할을 하는 거대 언어 모델의 성능이 무엇보다 중요합니다. >> 저희는이를 위해서 한국형 의료 특화 거대 언어 모델을 도입해서 사용하고 있는데요. 저희가 사용하고 있는이 거대 언어 모델은 작년 의사 국가 고시에서 96점이라는 세계 최고 수준의 성적을 기록할만큼 전문 지식과 실무 프로세스 수행 능력이 모두 압도적이라고 할 수 있습니다. >> 그렇군요. 어, 업무환경 개선도 좋지만이 국내 의료법이나 건강보험 체계처럼 복잡한 행정 절차와 규제들이 많지 않습니까? 과연 AI가 이런 복잡한 행정적 영역까지 오류 없이 소화해 낼 수 있을지 의문이 들기도 하는데요. 실제 현장에서 체감하는 효용성은 어떻습니까? >> 네. 의료 현장의 반응은 뜨겁습니다.

AI 에이전트가 복잡한 의무 기록과 검사 결과를 1초 만에 요약하는 이런 반복 업무를 대신해 주다 보니까 의료진들은 환자와 눈을 맞추고 손을 잡아주는 진짜 진료에 더 집중할 수 있게 되었습니다. 어 특히 각 국가들은 서로 다른 의료 관련 법과 규정을 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 우리 의료 현장에서는 우리나라의 의료법과 제도를 잘 이해하는 AI 에이전트가 반드시 필요합니다. >> 네. >> 의료는 어 다른 나라에서 맡겨서는 안 되는 분야이기 때문에 미국이나 중국 같은 해외 AI 에이전트를 사용하기가 굉장히 힘듭니다. >> 우리 의료 환경과 법제도에 최적화된 결과물을 도출할 수 있었던 그 비결은 무엇이었습니까? >> 네. 핵심은 압도적인 데이터의 양과 지의에 있습니다. 저희는 서울대학교 병원을 비롯해 국내 빅 5 의료 기관 중 네가 손을 잡고 총 1억 단어가 넘는 방대한 분량의 의료 전문 데이터를 구축했습니다.이 데이터들을 통째로 학습시켰기 때문에 현장에서 오류 없이 작동하는 AI 모델을 개발할 수 있었습니다. 또한 이러한 법과 규정은 언제든지 변화할 수 있습니다. 그렇기 때문에 추가적인 데이터를 통해 지속적으로 발전 나가는 모델을 어 개발해 나가고 있습니다. >> 그렇군요. >> 어 그리고 의료 데이터는요.이 개인 정보 보호법상 규제가 가장 엄격하고 민감한 데이터일 수밖에 없지습니까?이 환자의 정보 유출이라는 치명적 위험을 원천 차단하기 위해 어떤 기술적인 안전 장치가 마련되어 있을까요? >> 네. 바로 그 이유 때문에 저희는 플랫폼을 클라우드 버전과 원내 버전 두 가지로 운영하고 있습니다. 우선 클라우드 버전은 실제 환자 정보가 아니라 익명 합성 데이터를 활용해 AI 에이전트를 안전하게 활용하는데 사용합니다. 그런 다음 여기서 철저히 검증된 기술만을 선별해서 실제 의료 현장에 적용할 수 있도록 원내 버전에 적용하는 구조입니다. >> 네. 이러한 철저한 망 분리 정책을 통해서 민감한 개인 정보를 보호하면서도 효율적인 의료 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 것이 저희의 핵심 농화우입니다. >> 아, 그렇다면이 플랫폼이 실제 환자를 치료하고 수술하는 진료 현장에서 구체적으로 어떻게 적용되고 있는지 궁금한데요.이 상용화 성공 사례가 있다면 소개 좀 해 주시죠. >> 네. 대표적인 성과로 마취전 상태 평가 에이전트가 있습니다.이 에이전트는 작년 10월에 전자 의무 기록과 연동화을 맞춰서 지금 임상 현장에서 쓰이고 있는데요. 보통 수술이 잡히면 마치과 의사들은 한 환자의 검사 결과 기저질환, 복용 약물 등을 모두 검토해서이 환자가 수술과 마취를 잘 견딜 수 있는지를 평가합니다. 어 저희는이 과정에서 의료진들을 돕는 AI 에이전트를 개발했습니다. 의료진들은 AI 요약문을 기반으로 빠르게 환자 상태를 파악하고 어 업무 부담이 획기적으로 감소할 수 있습니다. 실제 임상현장의 전공위들이 AI 없이 과거에 어떻게 마취전 상태 평가를 했는지 어 모르겠다라고 반문할 정도로이 기술은 실제 임상현장의 지형을 바꿔 가고 있습니다. >> 네. 의료 현장에서 AI의 판단 오류나 거짓 정보를 만들어내는 현상은 환자의 생명과 직결되는 무거운 문제일 텐데요. 기술적인 결함이라든지 얘기치 못한 실수에 대해서는 어떤 대비책을 갖고 계십니까? >> 네. 거대 언어 모델은 비유하자면 굉장히 빠르고 힘이 센 야생 말과 같습니다. 그냥 풀어두면 잘못된 거짓 정보를 만들어 내거나 일관성 없는 답변을 하는 등 폭주를 할 수 있죠. >> 네. >> 그래서 우리가 해야 하는 일은이 그 말에 마구를 채우고 안장을 얹치는 일입니다. >> 음. 구체적으로는 명확한 작업 지서, 검증된 데이터, 결정적으로 동작하는 코드이 세 가지를 이용해서 거대 언어 모델들을 통제합니다. 또한 저희 플랫폼은 모든 AI의 출력물을 의료진들이 그 근거를 직접 확인할 수 있도록 어 반드시 어 설계되어 있습니다.

AI는 어디까지나 보조이고 최종 책임은 사람이 진다.이 원칙을 절대 바꾸지 않습니다. 그러니까 결국 보조자로서 의사의 최종 검증을 거친다는 말씀이군요. 그런데 의료진들도 워낙 방대한 자료를 보다 보면 피로감 때문에 오히려 사람 쪽에서 실수가 나올 수도 있을 것 같은데 어떻습니까? >> 네, 맞습니다. 바로 그 지점이 또 흥미로운 반전이 있는 부분입니다. 말씀하신 그 오류를 잡아내는 일은 AI가 사람보다 더 잘하는 일입니다. >> 네. 네. >> 예를 들어서 의료진들이 치료부위를 잘못 적었거나 검사 수치 단위를 잘못 적었거나 하는 실수를 AI는 진료 기록을 기반으로 논리적 오류를 정확히 대조해서 잡아냅니다. 어 사람은 하루에 너무 많은 자료를 보다 보면 의의도치 않게 실수를 할 수밖에 없거든요. >> 음. 그렇지만 AI는 단순 반복 업무에 특화되어 있기 때문에 의료 현장에서 이런 의료진들의 실수를 어 잡아내는 환자 안전 지킴 역할을 할 수 있습니다. >> 든든한 안전 펜스가 또 되어 주는군요. 어 끝으로 현직 의사이자 AI 개발자라는 특별한 시선에서 바라봤을 때 우리가 궁극적으로 마주하게 될 의료의 미래 어떤 모습입니까? >> 네. 의료 현장은 이미 바뀌었습니다. 많은 환자들이 AI를 사용하고 있고 의료진들도 AI를 활용합니다. 중요한 것은 어떻게이 기술을 안전하고 효율적으로 쓸 것인가입니다. 저희는 대한민국의 의료 현장을 더욱 안전하고 효율적으로 만들기 위해서 이러한 변화에 앞장서는 기업이 되겠습니다. 감사합니다. >> 네. 지금까지 우리 의료 환경에 최적화된 인공지능이 어떻게 환자의 안전을 지키고 의료진의 부담을 덜어주는지 그 생생한 가능성을 확인해 봤습니다. 이영철 대표님 말씀 고맙습니다. >> 네. 감사합니다.