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의료 인공지능(AI) 기업의 서범석 대표가 ‘The AI’의 창간을 기념해 축하의 말과 함께 인공지능 산업의 미래에 대한 의견을 밝혔다.
서범석 대표는 "의료의 역사를 돌이켜보면 첨단 기술에 의해 의료도 함께 발전해 왔습니다. ‘인공지능’이라는 새로운 기술에 집중된 버티컬 미디어인 ‘The AI’의 창간은 시대의 변화를 빠르게 읽은 결과물이라고 생각합니다. 창간 25주년이 된 디지틀조선일보의 전통과 깊이 있는 식견이, ‘The AI’에도 잘 반영되길 기대합니다. 다시 한번 창간을 진심으로 축하드립니다"라고 축하의 인사를 건넸다.
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루닛은 의료 영상을 통해 건강의 진단과 치료를 돕는 솔루션을 개발하는 의료 AI기업이다.
특히, 높은 기술력을 바탕으로 국제 학술대회 및 컨퍼런스에서 많은 주목을 받고 있다. 각종 국제 AI 대회에서 구글, 마이크로소프트, IBM 등의 글로벌 기업과 하버드 의대팀을 제치고 최상위권에 오르며 기술력을 증명한 루닛은 암의 진단 및 치료에 도움이 되는 소프트웨어를 개발하는 회사다.
루닛은 글로벌 시장조사업체 CB 인사이트에서 선정하는 디지털 헬스 150기업에 한국에서는 유일하게 2년 연속 이름을 올리기도 했다. CB 인사이트 디지털 헬스는 각 기업의 기술 우수성, 투자자 구성, 시장 잠재력, 팀워크, 관련 뉴스 분석 등을 기반으로 평가된다. 올해는 전 세계 17개 국가의 헬스케어 기업이 목록에 포함됐는데 전체 150개 디지털 헬스 기업 중 아시아 기업은 단 12개로, 한국에서는 루닛이 유일하다.
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최근에는 AI를 기반으로 효율적인 유방암 진단이 가능하다는 루닛의 논문이 란셋 디지털 헬스(The Lancet Digital Health) 9월 호에 게재되면서 많은 주목을 받았다. 란셋(The Lancet)은 영국에서 발행하는 세계적 의학 학술지 중 하나로, ‘란셋 디지털 헬스’는 디지털 헬스 분야를 다루는 전문 저널이다.
본 논문은 유방암 영상 판독에 있어 루닛의 인공지능이 얼마큼 정확하게 암을 검출하고 선별적으로 진단 데이터를 분류할 수 있는지에 대해 연구했다. 노벨위원회로도 알려져 있는 스웨덴 왕립 카롤린스카 연구소(Karolinska Institute)의 프레드릭 스트랜드(Fredrik Strand) 박사 연구팀에 의해 진행됐으며, 2008년부터 2016년까지 축적된 데이터를 대상으로 연구해 논문의 신뢰도를 높였다.
본 논문을 총괄 연구한 프레드릭 스트랜드 박사는 “유방촬영 진단에서 AI가 독립적으로 데이터를 판독하고 분류해 보다 효율적인 진단 가능성을 확인한 연구였다”며 “앞으로 AI가 영상의학과 전문의를 도와 유방암 조기 발견을 촉진하고 환자의 생존율을 높이는 수단으로 사용될 수 있을 것”이라고 설명했다.
루닛의 대표이사(CEO, Chief Executive Officer)를 맡고 있는 서범석 대표는 가정의학과 전문의로, 카이스트(KAIST) 생명과학과를 거쳐 서울대 의과대학을 졸업하고 서울대병원에서 수련했다. 또한 연세대학교 보건학 석사 및 경희대학교 경영대학원 MBA 과정을 졸업했다. 연구 활동에도 많은 시간을 투자하는 그는 저명한 국제학술지에 30편이 넘는 논문을 게재한 학자이기도 하다.
2016년 루닛에 합류한 서 대표는 그동안 의학총괄이사(CMO, Chief Medical Officer)로 루닛의 의료 파트를 총괄해 오다가 2018년 대표이사(CEO)로 선임됐다. 대표이사로서 회사 경영을 총괄하며, 루닛의 AI 기술을 의료 시장에 내놓으며, 전세계적으로 실제 환자 진료에 이바지 할 수 있도록 최선을 다하고 있다.
다음은 서범석 대표에게 AI 및 디지털 헬스 산업의 미래와 정부 정책인 디지털뉴딜에 대해 들어본 인터뷰 전문이다.
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Q. 안녕하세요. 자기소개 간단하게 부탁 드립니다.
A: 안녕하세요. 저는 서울대병원 가정의학과 전공의 과정을 마치고 의료 AI 스타트업 루닛에 합류했습니다. 1년 반 동안 의학 총괄이사(CMO, Chief Medical Officer)로 루닛의 의료 파트를 총괄했습니다. 의료 AI 기업으로서 루닛이 가진 의료 분야 전문성을 강조하고 글로벌 사업 확장에 박차를 가하기 위해 약 2년 전에 루닛의 대표이사로 선임됐습니다.
Q. AI에 관심을 가지게 된 계기와 AI 분야를 연구하시게 된 특별한 이유가 있다면 무엇인가요?
A: 의료의 역사를 돌이켜보면 첨단 기술에 의해 의료도 함께 발전해왔습니다. 최신 테크놀로지에 의해 질병에 대한 이해가 깊어지고, 질병에 대한 치료가 보다 효과적으로 개선이 됩니다. 저는 첨단 기술에 대한 관심이 많아 공대인 카이스트(KAIST)에 진학했고, 암에 대한 관심이 많아 생물과를 전공한 다음 서울대 의대에 진학했습니다.
의대 학창 시절부터 환자를 보는 임상의 진로도 가치가 있지만, 첨단 기술을 활용한 의료혁신을 이루고 싶은 마음이 강해 창업에 대한 열정이 높았습니다. 2016년 창업을 준비하는 시기, AI라는 새로운 첨단 기술에 대해서 알게 되었는데요. 이 기술이야말로 앞으로 의료계를 뒤바꿔놓을 것이라는 확신이 들었습니다.
특히 암이라는 질병이 종류가 매우 다양하고 복잡해 효과적인 치료가 매우 어려운데요. ‘복잡한 정보를 잘 분석해 줄 수만 있다면 맞춤형 암 치료의 시대가 드디어 올 수 있겠구나…!’라는 희망을 가지고 훌륭한 AI 기술력을 보유하고 있는 루닛에 합류하게 되었습니다.
Q. 의료 AI는 국내에선 낯선 분야고 허들도 많았을 것으로 예상되는데, 기업을 운영하면서 가장 큰 어려움은 무엇이었습니까?
A: 의료 AI는 국내뿐 아니라 전 세계적으로 새로운 분야이다 보니 제품 개발 전략, 인허가 전략, 사업화 전략 등 참고할만한 전례가 거의 없기 때문에, 산업이 새롭게 성장하는 과정에서 같이 성장해 나가야 되는 부분에 대한 어려움이 많았습니다.
무엇을 하면 안 되고, 무엇은 해도 되는지 제도적으로 명확하게 나와 있는 기준이 없다 보니 보수적으로 진행해야 되는 부분들이 많았는데요. 사업은 제품을 빠르게 만들고 테스트를 해, 사용자의 반응을 보고 수정하는 과정이 필수적인데, 의료산업 특성상 이런 과정이 불가능해 바로 완제품을 잘 만들어야 한다는 현실이 쉽지 않았습니다.
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Q. 루닛은 글로벌 시장조사업체 ‘CB 인사이트’가 선정한 2020년 '디지털 헬스 150'에 2년 연속 이름을 올렸습니다. 국내 기업으로는 유일한데요. 이 선정이 가진 의미와 선정 이유에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
A: 우리의 기술력이 글로벌 시장에서 인정을 받았다는 점에서 의미가 컸습니다. 루닛이 선정된 이유는 여러 가지로 볼 수 있는데요. 먼저 기술력 측면에서 루닛은 각종 국제 AI 대회에서 구글, 마이크로소프트, IBM 과 같은 글로벌 기업과 하버드 의대팀을 제치고 최상위권에 오르며 기술력을 증명했습니다.
동시에 루닛은 검증된 증거 기반의 AI 연구를 위해 세계적으로 권위 있는 JAMA Oncology, The Lancet Digital Health, Radiology 등의 학술지에 지속적으로 논문을 발행하고 채택되고 있습니다. 최근 노벨 의학상 선정 기관인 스웨덴 왕립 카롤린스카 연구소에서 8년간의 유방촬영술 자료를 독립적으로 검증, 연구 결과 '최고 성능 AI는 루닛'이라는 논문도 발표해 주목받았습니다.
아무리 기술력이 좋아 주목을 받아도 비즈니스 현장과 동떨어져 적용하기 어려운 기술들도 많은데요. 루닛의 기술력은 비즈니스 현장에서도 활발히 사용되며 가치를 창출하고 있음을 높이 본 듯합니다. 일례로 세계 최대 영상장비 회사인 GE헬스케어 본사는 전 세계 AI 제품을 검토해본 결과, 성능과 안정성이 제일 뛰어났던 루닛과만 유일하게 파트너십을 체결, 다양한 제품을 출시했습니다.
이는 의료 AI 스타트업과 엑스레이 장비를 전문으로 판매하는 글로벌 거대 기업이 합작으로 인공지능 제품을 상용 출시하는 첫 사례라 국내외에서 큰 화제를 모으기도 했죠. 또한 일본 최대 의료 영상장비 업체이자 글로벌 기업인 후지필름(FUJIFILM)도 루닛과의 파트너십을 체결해 신제품을 출시하며 의료진과 환자 모두에게 도움을 주는 활발한 비즈니스를 글로벌하게 진행 중이기도 합니다. 현재 루닛은 전 세계 엑스레이 시장의 절반 가까운 약 40%의 판로를 확보한 상태이고 글로벌 회사와의 추가 파트너십 예정을 통해 점유율은 점점 높아지고 있는 상태입니다.
이렇게 루닛은 기술력과 비즈니스 가능성, 두 마리 토끼를 모두 잡아 국내외 유수의 투자자들로부터 600억 원 넘는 규모의 투자까지 성공적으로 유치했다는 점이 최종 인정을 받아 선정이 됐다고 생각합니다.
Q. 루닛은 국제 학술지 및 학회에서 최근 좋은 평가를 받고 있습니다. 이러한 배경이 궁금한데요. 해외의 연구기관에서 루닛을 주목하는 이유는 무엇인가요?
A: 루닛에는 모든 구성원이 유념하고 있는 루닛의 6가지 핵심가치(Core Value)가 있는데요. 그중 하나인 장인 정신(Push for Craftsmanship) 때문인듯 합니다. 루닛이 개발해 출시하는 모든 제품은 ‘아무리 시간이 오래 걸리더라도 세계 최고의 성능을 보이는 제품만을 출시하자’라는 조직 문화가 기저에 흐르고 있습니다.
물론 이를 구현하기는 쉽지 않습니다. 루닛에는 7명의 전문 의사분들이 계신데요. 데이터의 수집 및 정제 단계에서부터 의료 전문가들이 직접적으로 관여를 하십니다. 동시에 우수한 AI 리서처와 개발자분들이 전문의 분들과 제품에 대해 함께 기획하고 협업해 제품을 만드십니다. 이런 땀방울이 모여 만들어진 루닛 제품은 다양한 임상시험을 통해 검증을 한 뒤, 저명한 의료 국제 학술지에 제출하는데요. 스타트업으로서는 매우 드물게 많은 논문들이 게재되어 학술적으로 매우 좋은 평가를 받고 있습니다.
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Q. 최근 사회적으로도 AI에 대한 관심이 뜨겁습니다. 현업에서 늘어난 관심을 느끼시나요?
A: 2016년 알파고의 등장 이후부터 AI가 사회적으로 널리 알려지기 시작했고, 이후 지속적으로 관심이 늘어났습니다. 점점 AI가 다양한 산업에서 적용되며 사람들에게 많이 알려지게 됐습니다. 하나의 신기한 최신 기술이라는 막연한 생각이 현실로 성큼 다가온 거죠.
의료계도 마찬가지입니다. 의료 현장에 AI를 활용하는 다양한 연구개발이 전 세계적으로 활발히 진행이 되었는데요. 다양한 학회에서 연구결과들이 발표가 됐습니다. 최근 1~2년 전부터는 실제 의료현장에 AI가 적용되는 사례들이 점점 늘어나며 더욱더 의료 AI에 대한 관심이 많아지고 있습니다.
심지어 몇몇 제품들은 의료보험수가까지 적용받는 긍정적 사례까지 생기며 의료 현장에서의 AI는 고도화되고 있습니다. 물론 아직 개선되어야 할 측면들이 많이 남았지만, 지속적으로 좋아질 거라고 모두가 공통적으로 생각하고 있고, 앞으로 의료 AI는 적용될 범위가 넓어질 것이라는 생각을 기정사실로 많이들 받아들이고 있는 분위기입니다.
Q. AI가 앞으로 의료 업계를 어떤 방향으로 바꿀 것이라 생각하나요?
A: 의료 행위는 애초부터 데이터에 기반한 행위입니다. 환자가 증상이 있어 병원에 내원하면 의사는 ‘어디가, 언제부터, 어떻게’ 증상이 있었는지 문진을 한 뒤 신체 진찰을 합니다. 필요시 피 검사나 영상검사도 진행하죠. 이런 정보들, 즉 데이터를 모두 종합해 진단을 내리고 이에 맞는 치료를 합니다.
기술이 발전하고 다양한 첨단 기술이 의료에 적용이 되면서 점점 더 복잡한 의료 데이터가 생성이 되고 있는데요. 이때 이런 복잡한 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 AI 기술이 적용될 것입니다. 크게 봤을 때 의료 행위 자체에는 큰 변화가 있을 거라고 생각하지 않습니다. 다만, 복잡한 의료 데이터가 보다 정확하게 분석이 되어 더 효율적이고 효과적인 진단 및 치료가 가능해질 것이라고 봅니다.
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Q. 현재 의료 AI 솔루션은 의료인을 도와주는 진단용으로만 사용이 가능합니다. AI가 직접 의료 행위를 하는 미래가 올 수 있다고 보시는지?
A: 시간이 오래 걸리겠지만, AI가 일부 의료 행위를 하게 될 가능성은 충분히 있다고 생각합니다. 예를 들어 의료가 취약한 지역, 의사가 없는 지역에서는 AI가 일차적으로 질병을 진단해 주는 시나리오는 충분히 상상이 갑니다.
사실 이미 WHO에서는 의료체계가 잘 구축되어 있지 않은 개발도상국에서 AI로 결핵을 검진하는 프로젝트를 시범사업으로 진행을 하고 있고, 저희도 참여를 하고 있습니다.
그 외에도 단순 반복적인 의료 행위나 응급상황에서 일차적으로 AI가 직접 의료 행위를 하게 될 수도 있을 것 같습니다. 하지만 전반적으로 봤을 때 AI가 보조 역할을 넘어 직접 의료 행위를 하는 미래는 상상하기 쉽지 않은 것 같습니다.
Q. AI가 대중화 될수록 인력을 대체하여 일자리가 줄어들 것이라는 우려가 있습니다. 이에 대해 어떻게 생각하시나요?
A: AI가 대중화될수록 인력을 대체해 일자리가 줄어들 것이라는 우려에 대해 공감은 합니다. 예를 들어 사람보다 10배 빠르게 주문을 받고 포장할 수 있는 월마트의 온라인 주문 배송 플랫폼 ‘알파봇(Alphabot)’ 로봇이나, 직원이 필요 없는 무인 편의점 ‘아마존 고(Amazon Go)’처럼 자동화가 가능한 단순하고 반복적인 일을 AI가 대체하는 경우도 있겠죠.
AI가 기존 단순 반복적 업무 중심의 일자리를 대체하지만, 새로운 유형의 일자리 창출이 감소를 대폭 상쇄할 것이라고 생각합니다. 이미 2017년에 세계적인 회계 컨설팅 기업 프라이스 워터하우스 쿠퍼스(PwC)는 AI로 인해 2030년도에는 전 세계의 GDP가 14% 증가할 것이라고 분석한 바 있습니다.
또한, 올해 초 마이크로소프트는 AI와 일자리에 관련한 백서, 'AI를 위한 준비: AI가 아시아의 일자리와 역량에 갖는 의미(Preparing for AI: The implications of artificial intelligence for jobs and skills in Asian economies)'를 발표했는데요. 해당 연구에서도 2022년까지 AI로 인해 세계적으로 7천500만 개의 일자리가 대체되는 반면, 이 채널들을 통해 1억 3천300만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 예측했습니다.
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Q. 최근 정부의 ‘디지털 뉴딜’ 정책에 대해 어떻게 생각하나요?
A: AI라는 세계적인 트렌드를 시기적절하게 잘 인지하고 이에 맞는 국가 경쟁력을 보강한다는 차원에서 적절한 과제라고 생각합니다. 디지털 뉴딜 정책을 통해 신사업을 육성하고 주력산업 디지털 전환 가속화를 촉진한다는 취지에 크게 공감합니다.
Q. ‘디지털 뉴딜’을 성공적으로 이끌려면 정부가 개선해야 할 점은 어떤 것이 있을까요?
A: ‘디지털 뉴딜’에서 ‘데이터 댐’이라는 과제가 있는데 데이터 수집, 표준화, 가공, 결합 고도화 등을 촉진하는 과제입니다. 하지만 이런 대규모 과제가 너무 빠르게 추진되는 과정에서 데이터를 어떻게 수집하고 가공할지 등 기준이 명확하지 않아 의미 있는 데이터가 생성되지 못할까 봐 우려가 됩니다.
AI 관점에서 봤을 때 무조건 데이터가 많다고 유용한 알고리즘을 만들 수 있는 것이 아닙니다. 개발하고자 하는 애플리케이션의 목적에 맞게 잘 수집이 되어야 하고, 적절히 가공이 되어야 하는데요. 그런 기준이 미흡해 보여 개선이 되어야 한다고 생각합니다.
아울러 이러한 대규모 데이터가 생성이 되고 이로 인해 다양한 인공지능 알고리즘이 개발 되도록 촉진이 되어야, 다양한 산업에서도 사용을 하도록 유도가 될 텐데요. 이런 알고리즘의 사용이 과제가 끝나고도 잘 유지될 수 있도록 하는 제도적 방안도 동시에 잘 마련이 되어야 한다고 생각합니다.
Q. 의료 분야에서 활동하면서 정책 또는 법적으로 개선 되어야 한다고 생각되는 부분은?
A: 의료 분야에서 의료 데이터는 개인의료 정보인 경우가 흔한데요. 이러한 데이터를 활용하기 위한 기준이 보다 뚜렷해져야 한다고 생각합니다. 이미 그런 움직임은 있어왔고 이전보다 개선이 많이 되었지만, 의료 데이터를 활용하는 과정에서 비효율적인 부분이 많이 있습니다. 단순 가이드라인의 형태가 아닌 법의 형태로 뚜렷한 기준이 마련되어야 한다고 봅니다.
AI라는 새로운 형태의 의료기기가 앞으로도 많이 개발되고 의료현장에 적용이 될 텐데요. 이런 제품들이 의료현장에서 널리 쓰이기 위해서는 의료보험수가 제도 역시 함께 마련되어야 합니다.
아직 AI 기반 제품이 의료보험수가를 받기 위해 어떻게 효능 및 안정성을 입증할 수 있는지 기준이 명확하지 않기에, 기업들은 어떻게 개발을 하고 입증을 해야 되는지 혼란스러운 상황입니다.
물론 무조건 모든 제품이 의료보험수가를 받아야 된다고 주장하는 것이 아닙니다. 임상적으로 의미 있는 제품들에만 적용이 되어야 한다고 생각합니다. 이에 대한 뚜렷한 기준이 정해져 개발하는 회사들이 그 기준에 맞게 개발 및 검증을 할 수 있도록 개선이 되면 업계 발전에 큰 도움이 될 것입니다.
Q. 루닛의 미래비전은 무엇인가요?
A: 단순하지만 루닛의 AI 기술을 적용시켜 만든 제품이 실제 전 세계 의료현장에서 활발히 사용이 되어, 보다 효과적으로 암이 진단 및 치료가 되게 하는 것이 비전입니다.
- 이주상 기자 jsfan@chosun.com