최근 4차 산업혁명이라는 변화가 발생하면서 인공지능이 여러 분야에 적용되며 이에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있다. 특히 의료 분야는 빅데이터 활용 기반의 AI가 확산되면서 AI의 법적 책임이나 의료기기를 허용하는 문제 등의 이슈가 떠오르고 있다.

 AI 기반 의료 서비스는 데이터 유형에 따라 주로 3가지로 나뉠 수 있다. 첫 번째는 환자 진료 기록 같은 의료 데이터를 분석하는 AI, 두 번째는 CT, MRI 같은 의료영상을 판독하는 AI, 세 번째는 환자의 데이터를 모니터링해서 질병을 예측하는 AI이다. 나는 인공지능 의료 진단 프로그램의 범위가 왓슨처럼 환자 정보를 일일이 수동 입력한 뒤 단순하게 의학 자료 등을 검색하는 방식의 기계는 제외하고 기계학습을 통해 위의 3가지 데이터 유형을 분석해 패턴을 인식하고 질병을 진단.예측할 수 있는 CDSS(임시의사결정지원), CAD(의료영상진단보조) 등 만을 포함해야한다고 생각한다. 지식과 경험을 조화시키는 방식을 통해서 만들어진 AI가 의사들이 도움을 필요로 하는 어려운 결정을 도와줄 수 있다는 점이 인간이 AI에 대해 가지고  있는 기대이며 인간이 어려워하는 빠르고 정확한 판단이 AI의 장점으로 여겨지는 것이기 때문이다. 따라서 의료용 AI의 적용 범위에 대해 논의할 때 어떤 종류까지를 대상으로 할 것인지를 명확히 해야한다고 생각한다.

 ‘AI 의료기기 허가.심사 가이드라인’이라는 식품의약품안전처가 발표한 의료기기 판단 기준을 보면 1.의료기관에서 보험청구 자료 수집.처리 등 행정사무를 진원하는 제품 2.운동.레저 및 일상생활에의 건강관리용 제품 3.대학.연구소등에서 교육.연구 목적으로 쓰는 제품 4.질병 치료.진단 등과 관계 없이 의료기록 관리 목적의 제품 5.의료인에게 환자의 건강정보를 추적하는 틀을 제공하는 제품, 총 5가지 유형을 제시하고 있다. 나는 이 기준을 찾아보고 나서 위에서 내가 생각해봤던 왓슨을 AI 의료기기 내에 포함시킬 것인지의 문제에서 정부는 5의 기준에 적합하기 때문에 그렇다라고 답할 것 같다는 생각이 들었다. 따라서 나는 식품의약품안전처가 발표한 의료기기 판단 기준에서 EMR(전자의무기록)과 연결되어 여러 의무기록 등을 읽고 스스로 종합해줄 수 있는 등의 능력을 갖춘 것까지를 포함하도록 바꾸어야 할 것으로 수정하는 것을 제안한다.

 또 한가지 의료용 AI를 이야기하다 보면 문제가 되는 것이 민형사상 책임이다. AI는 법적 책임주체가 될 수는 없기에 AI 의료기기를 활용해 환자의 생명 등에 피해를 입힐 경우 어느 주체가 책임을 질지가 불분명하다. 국내에선 이에 법적 책임 귀속 문제에 대한 논의가 활발하지 않아서 아마 AI를 판매.제작 했거나 사용 당사자가 안전한 사용법을 위배한 것에 대해 법적 책임을 져야할 것으로 보인다. 현재에는 AI가 의사의 진단과정에서 보조 역할을 하는데에 그치지만 미래에는 AI의 독자적인 진단을 시행하게 될지도 모르기 때문에 이 부분은 검토가 시행되어야 할 것으로 보인다. 

 나는 위의 문제점들에 따라서 현재 시점에서는 의료용 AI를 전면 허용하는 것, 즉 치료나 진단 등의 권리를 모두 AI에 위임하는 것이 바람직하지 않다고 생각한다. 사고가 발생했을 때 법적 책임이 누구에게 지어지는지 등을 명시한 법률, 그리고 이에 대한 사람들의 인식 등이 이루어지고 나서 전면 허용이 시행되어야 한다고 생각한다. 따라서 나는 현재에는 인공지능 의료 진단 프로그램이 의사를 보조하는 데까지만 적용시키고 이후에 합의를 통해서 AI 스스로의 판단을 통해 진단을 내릴 수 있도록 해야한다고 생각한다.

 

*참고 문헌

1.http://www.yoonsupchoi.com/2020/05/20/thoughts_on_telemedicine/ -한국의 원격의료에 대한 생각과, 그 생각에 대한 생각

2.https://marsner.com/blog/the-current-state-of-ai/ -the current state of ai

3.http://www.kmdianews.com/news/articleView.html?idxno=22424 -국내 ai 의료기기 현황 및 규제 이슈

첫째, 의료용 인공지능은 정확한 상태를 분석하여 알려주고 의사는 인공지능의 분석을 토대로 진단을 내린다.

루닛 인사이트 CXR은 인공지능이 환자의 흉부 엑스레이 사진을 수초 내로 분석해 각 질환의 의심 부위와 의심 정도를 자동 표기한다. 이 사례는 코로나 19 확진 판정을 받은 환자의 흉부 엑스레이 영상과 CT촬영 영상을 통해 인공지능이 환자의 흉부를 분석한 사례이다. 이처럼 CT, MRI 촬영을 하고 인공지능으로 영상 판독 진단 시스템을 구축하여 환자의증상이 있을 거라 의심되는 부분을 인공지능이 분석하여 알려주고 그 후 의사가 환자에게 맞는 진단을 하면 적절한 인공지능의 발전이라고 생각한다.

4차산업혁명 시대에 개발되는 의료기기들은 인공지능과 빅데이터로 환자에게 정확한 분석과 의사의 경험에서 나오는 진단이 융합하여 환자에게 정확한 진단을 주는 방향으로 개선되면 좋겠다고 생각한다.
[출처]

1. 인공지능이 바꾸는 미래의 의료

2. 동아일보 인간보다 정확하고 빠르게 진단하는 AI, 의료현장서 존재감 높인다

3. 최근 의료용 AI의 발전 방향(*영상 판독 위주)

http://medigatenews.com/news/1412068965