[The AI 창간특집 기획] 뷰노 정규환 CTO 인터뷰② "의료 AI, 적극적 현장 도입 위해 수가 보조 방안 마련해야"

'[The AI 창간특집 기획] 뷰노 정규환 CTO "의료 AI, 수가 보조 안돼...의료현장 도입 어려워" 1편'에 이어지는 기사입니다.

의료 인공지능(AI) 기업 뷰노(vuno)의 정규환 기술총관부사장(CTO)이 ‘The AI’의 창간을 기념해 축하의 말과 함께 의료 AI 산업과 AI의 미래에 대한 의견을 밝혔다.

Q. AI가 앞으로 의료 업계를 어떤 방향으로 바꿀 것이라 생각하나요?

A: 현재까지 개발된 대부분의 의료 AI 솔루션은 환자의 특정 시점의 검사 결과에 대한 분석과 진단을 보조하는데 그치고 있습니다. 물론 이러한 진단 보조를 통해 질환을 조기에 발견하거나 치료 계획 수립에 참고 지표로서 중요한 기여를 하고 있지만, 여전히 기술의 잠재력에 비해 영향력이 크지 않은 상황입니다.

하지만 다양한 의료 분야에서 AI 기술이 활발하게 연구 개발되고 있고, 향후 큰 파급효과를 가져올 분야 중 하나는 정교한 정량화를 통한 기존 검사 활용의 극대화입니다.

현재 의료 환경에서는 기본적인 검사를 통해 의심 환자를 선별하고, 후속 정밀 검사를 통해 진단과 치료 방침을 결정하게 됩니다. 하지만 이러한 정밀 검사는 보통 높은 가격이 책정되어 있어 환자의 부담이 크거나, 침습적인 검사로서 위험도가 높고 환자의 만족도가 낮은 경우가 많습니다.

따라서 AI 기술을 이용하여 기본적인 검사로부터 질환과 관련된 위험 인자의 지표를 정량화 할 수 있다면, 의료 비용 절감과 환자의 삶의 질 만족도 모두 개선할 수 있을 것으로 기대합니다.

해외에서는 관상동맥 질환의 진단을 위해 약물 주입과 가이드 와이어 삽입 등이 필요한 고가의 검사를 흉부 CT기반의 AI 솔루션을 통해 대체하는 기술이 각광을 받고 있으며, 뷰노에서는 조직검사 영상을 AI 기술로 정량화하여 암 환자의 치료 반응과 예후를 예측하는 지표를 개발하여 미국암학회(AACR)와 미국임상종양학회(ASCO)등과 같은 저명한 학회에 발표하였습니다.

또한, 질환이 발생하기 전에 미리 예측함으로써, 질환을 예방하거나, 질환 발생 시에 빠르게 대응할 수 있는 기술도 중요한 역할을 할 것으로 생각합니다. 뷰노도 생체신호를 기반으로 심정지나 심부전, 패혈증 등을 미리 예측하여 조기에 대응할 수 있도록 지원하는 솔루션을 개발하고 있으며, 그 중 심정지 예측 솔루션인 뷰노메드 딥카스는 식약처로부터 임상시험 계획 승인을 받고 임상시험에 돌입한 상태입니다.

Q. 현재 의료 AI 솔루션은 진단용으로만 사용이 가능합니다. AI가 직접 의료 행위를 하는 미래가 올 수 있다고 보시는지?

A: 의료 AI는 의료진을 보조하는 역할로서, 비정형화 되어 있고, 폭발적으로 증가하는 의료 데이터를 효율적으로 분석하여 의료진들이 최적의 임상적 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는데 그 목표가 있습니다. 따라서 최종적인 판단과 의료 행위의 주체는 향후에도 의료진의 역할이 될 것입니다.

하지만, 이러한 판단을 지원하고 의료진의 최적의 의료 행위를 수행할 수 있도록 보조하는 역할로서 AI의 활용 범위는 점차 증가할 것으로 생각됩니다.

비유를 하자면, 현재의 의료 AI는 자동차의 네비게이션의 역할과 같이 최단 시간에 목적지에 도달할 수 있도록 보조함으로써 운전자가 안전한 운전에 집중할 수 있는 환경을 제공한다고 볼 수 있습니다. 새로운 데이터와 활용 사례가 축적됨에 따라 보다 정교해지는 속성을 가지는 점도 유사하다고 볼 수 있습니다. 운전대가 완전히 사라지는 5단계 자율주행차의 시대가 여전히 요원한 것과 같이, AI가 직접 의료행위를 하는 미래는 아직까지는 기술적으로도, 윤리와 규제적으로도 풀어야 할 숙제가 많다고 생각합니다.

Q. AI가 대중화될수록 인력을 대체하여 일자리가 줄어들 것이라는 우려가 있습니다. 이에 대해 어떻게 생각하시나요?

A: 인류의 역사를 보면 새로운 기술이 등장함에 따라 산업이 재편되고, 과거 기술에 의존한 분야의 일자리는 감소하는 대신 새로운 기술과 관련된 분야의 일자리가 새롭게 생겨나는 과정을 반복해왔습니다.

1차 산업혁명을 통해 농업 종사자의 감소와 더불어 대량생산을 위한 공장 생산직의 일자리가 급증하였으며, 2차 산업혁명을 통해 공장의 자동화가 일어나며 단순 반복적인 업무에 관한 일자리는 감소를 하였지만, 자동차 산업과 운송업 등의 발전으로 관련된 분야의 일자리는 폭발적으로 증가하였습니다.

3차 산업 혁명을 통해 많은 오프라인 산업이 온라인화 되면서 산업의 가상화와 효율화가 진행되었고, 이로 인해 중개인의 역할을 하거나 정보 불균형에 의존하는 상당수의 직업이 사라지게 되었습니다. 하지만 정보 통신 시스템과 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 관련 산업이 폭발적으로 성장하면서 새로운 양질의 일자리를 창출해왔습니다.

4차 산업혁명의 핵심 기술로 불리는 AI도 인간의 육체적 노동 뿐만 아니라 정신적 노동의 일부를 자동화 할 수 있는 기술이라는 점에서 상당수의 직업이 직간접적인 영향을 받고 있지만, 그 근간이 되는 데이터의 수집 및 처리부터 AI 기술의 연구개발, 그리고 그 활용의 영역에서 다양한 새로운 일자리를 창출하고 있습니다.

Q. 최근 정부는 ‘디지털 뉴딜’이라는 정책과제를 선언하고, 국가적인 예산을 투여하고 있습니다. 정부의 ‘디지털 뉴딜’ 정책에 대해 어떻게 생각하나요?

A: ‘디지털 뉴딜’은 코로나19 사태로 인한 비대면 사회로의 빠른 전환과 공공 인프라의 디지털화의 흐름에 맞추어 시의적절한 시점에 추진하는 정책으로 생각되며, AI와 관련된 D.N.A 생태계 강화에 가장 많은 예산을 투입한다는 점에서 관련 분야에 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대됩니다.

의료 분야에 있어서도 ‘데이터댐’ 사업을 통해 의료 AI 연구 개발을 위한 다양한 의료데이터가 구축될 예정이며, ‘AI + X 프로젝트’를 통해서 국민 체감형 의료 서비스 활용이 가능할 것으로 기대됩니다.

Q. ‘디지털 뉴딜’을 성공적으로 이끌려면 정부가 개선해야 할 점은 어떤 것이 있을까요?

A: 산업의 발전을 위해서는 중장기적인 관점의 인프라 구축이 매우 중요하고, 그러한 관점에서 데이터 생태계를 강화하는 과제를 주요 과제로 선정한 것은 환영할 만한 일이지만, 각 개별 산업의 특성과 발전 수준에 따라 보다 구체적이고 지속 가능한 전략 수립이 필요한 것으로 생각됩니다.

기존에 이미 여러 부처의 사업을 통해 구축된 데이터가 재활용되지 못하고 새롭게 데이터 구축을 진행하거나, 사업 수행 기간의 제약상 수집되는 데이터의 품질에 한계가 있을 수 밖에 없는 등 재정 활용의 효율성과 사업의 효과성 측면에서 추가적으로 고려 되어야 할 부분들도 존재하는 것으로 보입니다.

특히, 의료 AI 분야는 연구 개발을 위한 인프라가 부족하기 보다는 이미 개발된 솔루션을 실제 의료 현장에 활용하기 위한 인프라와 지원책이 필요한 단계로서, 해당 부분에 대한 구체적인 사업 계획이 수립되기를 기대해봅니다.

Q. 의료 분야에서 활동하면서 정책 또는 법적으로 개선되어야 한다고 생각되는 부분은?

A: 높은 의료 접근성과 우수한 의료진, 그리고 최첨단 ICT 기술을 통해 수집된 고품질 의료 데이터, AI 기술에 대한 높은 관심과 우수한 연구 개발 인력, 그리고 민간과 공공의 다양한 투자와 지원을 통해 한국은 전세계적으로도 의료 AI 기술 개발에 가장 유리한 환경을 갖추고 있습니다.

아울러, 관련 기업의 기술력과 제품의 경쟁력에 있어서도 높은 평가를 받고 있습니다. 식약처가 2017년에 이미 전세계적으로도 가장 선도적으로 AI 기반 의료기기에 대한 허가 심사 가이드라인을 발표한 결과 현재 30여개의 의료기기가 식약처의 인허가를 획득하였고, 특히 최근에는 식약처가 ‘국제의료기기규제당국자포럼(IMDRF)’에서 회원국 만장일치로 ‘인공지능 의료기기 국제 규제 실무 그룹’의 초대 의장으로 선출될만큼, 규제적인 면에서도 한국은 의료 AI 분야의 역량과 위상을 인정받고 있습니다.

하지만 연구 개발과 인허가를 통한 제품화 성과에 비해 의료 AI의 활용 측면에서는 여전히 답보상태에 머물러 있습니다. 결국 의료기기는 의료현장에 활용됨으로써 가치를 창출하게 되는데, 현재까지는 AI 의료기기를 활용한 의료행위를 모두 기존 행위로 판단하고 있습니다.

이는 수가 보조를 받지 못하기 때문에 의료 기관의 도입이 쉽지 않은 상황입니다. 수가 고려 대상이 되기 위해서는 진단 및 치료효과 향상 등 급여대상 포함사유가 존재하는지, 비용 효과성이 인정되는지 등에 대한 검토가 필요하며 이를 위해서는 해당 제품에 대한 사용이 전제되어야 함에도 의료 기관의 더딘 도입으로 인해 이 마저도 쉽지 않은 상황입니다.

따라서 환자의 선택과 수요에 의해서 의료 AI가 도입될 수 있도록 충분한 근거 마련 전까지 한시적으로 의료 AI를 이용한 진료 행위를 비급여 행위로 인정하거나, 기존 행위에 더해서 가산료 형태로 수가를 지원하는 정책 마련도 이를 해결할 수 있는 하나의 방법으로서 고려될 수 있습니다.

이를 기반으로 의료 AI 관련 국내 산업 생태계가 활성화되고, 국내에서 충분한 근거를 쌓은 의료 AI 솔루션들이 빠르게 해외로 진출하여, K-방역으로 얻게 된 전세계적인 명성을 이어나갈 수 있기를 기대합니다.

Q. 마지막으로 뷰노의 미래비전은 무엇인가요?

A: 뷰노의 슬로건은 ‘View the invisible, Know the unknown’으로서 각 구절의 앞 단어인 ‘View’와 ‘Know’를 모으면 회사명이 됩니다. 이는 앞서 의료 AI의 발전 방향에서 설명한 바와 같이, 기존에 진단의 일치도나 정확도가 낮거나 볼수 없었던 질환을 AI를 통해 볼 수 있도록 하거나(View the invisible), 최적의 치료법을 선택하거나, 새롭게 개발하기 위해 기존에 알려지지 않은 바이오마커를(Know the unknown) 개발하는 것을 목표로 한다는 의미를 담고 있습니다.

향후에는 더 나아가서 우리 생활 전반에서 질병을 미리 예방하고, 발생한 질환을 조기에 발견하며, 최적의 치료를 통해 빠르게 회복할 수 있도록 도와주는 AI 주치의로서 인류의 건강한 삶에 기여하는 것이 바로 뷰노의 비전입니다.