하루가 다르게 진화하고 있는 인공지능(AI). 치과 영역에서도 AI 활용범위가 날로 커지고 있는 가운데 의료분야에서 AI 활용 시 고민해야 할 부분은 무엇일까. AI 학습의 바탕이 되는 양질의 데이터 선별·관리부터 이와 관련된 환자 개인정보의 문제 등 짚고 가야 할 부분들이 많다.
의료분야에 있어 AI 기술은 전자건강기록(EHR), 의료 영상, 유전체 정보 등 다양한 데이터를 활용해 의사의 판단에 정확성을 더하고 미래 건강위험을 예측할 수 있는 진단·예측 영역에서의 역할 확대가 가장 기대된다.
이에 해당되는 데이터는 EHR이나 인구통계학적 정보 같은 정형 데이터 뿐 아니라 X-ray나 CT와 같은 의료 영상, 유전체 염기서열, 웨어러블 기기 기반 생체 신호, 생활습관정보 등 비정형 데이터까지 광범위하다.
이와 관련 AI의 예측 정확도를 높이기 위해서는 방대한 양의 민감한 데이터가 필요한데, 이를 수집하고 ‘어노테이션(Annotation·엑스레이 영상 상 특정 질환에 대한 라벨링)’ 등 가공 과정에서 의료진별 판단의 차이, 나아가 국가·인종·사회경제적 환경의 차이에 따른 편향성 등 다양한 요소가 영향을 미칠 수 있다는 게 전문가들의 설명이다. 특정 집단이나 질환이 데이터에 과소 또는 과대 대표되는 경우 AI 알고리즘의 편향 문제가 생길 수 있으며, 이는 오진 등 AI의 정확성과 예측성을 낮출 수 있다.
특히, 의료 관련 데이터를 활용하는 데 있어 빼놓을 수 없는 것이 환자 개인 정보 보호 및 데이터 보안 문제다.
AI 학습을 위해 수집되는 환자 데이터는 건강 상 정보와 개인 식별 정보가 포함되며, 이를 저장, 분석, 공유하는 과정은 프라이버시 침해 및 기밀 유출 위험이 함께 할 수밖에 없다. 비식별화된 데이터라 해도 다른 정보와 결합되거나 고도화된 재식별 기술을 통해 환자 개인을 특정할 수 있는 가능성이 존재한다.
특히, 환자들은 자신의 민감한 정보가 어떻게 수집되고 처리되는지, 이로 인한 위험은 무엇인지 인식하기 어려워, 법적 규제방안 마련 필요성과 윤리적 문제 제기가 지속돼 왔다.
이와 관련 내년 1월 22일부터 시행을 앞두고 있는 ‘AI기본법(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법)’에서는 의료분야에서 활용되는 고위험 영역 AI에 대해 개발자 및 사업자에게 ‘위험 관리 계획 수립’, ‘데이터 관리’, ‘설명가능성 확보 노력’, ‘이용자 보호 조치’, ‘인간에 의한 감독’ 등 신뢰성 확보를 위한 조치를 취하도록 의무를 부과하고 있다.
구체적으로는 ▲AI 기반 사실 고지, 해당 제품이나 서비스가 AI를 기반으로 운영된다는 사실을 사용자에게 사전에 명확히 알려야 하며 ▲생성물 명시, 생성형 AI를 활용해 결과물을 제공하는 경우, 결과물이 AI에 의해 생성됐음을 명시해야 한다. ▲가상 결과물 표시, AI 시스템을 통해 실제와 구별하기 어려운 가상의 결과물을 제공할 때는 이용자가 이를 명확히 인지할 수 있도록 고지하거나 표시해야 한다. 이처럼 우리나라의 AI 규제 방향은 관련 기술 혁신을 적극 촉진하면서도 발생 가능한 위험을 관리하고 윤리적 사용을 보장하려는 쪽으로 초점을 맞추고 있다.
# 소규모 치과 경영 영역부터 활용을
이 같은 의료용 AI의 관리·규제방안에 대한 고민 외 치과의사나 치과 산업계의 측면에서는 어떤 AI 시스템을 어떻게 도입해야 하고, 적절한 도입비용은 어느 정도 책정해야 하는지에 대한 고민이 있다.
실제 서울소재 소상공인 300개사를 대상으로 AI 도입 과정에서 가장 큰 어려움을 느끼는 부분을 물은 설문에서는 69.0%가 ‘도입비용 부담’을 꼽았으며, ‘AI 관련 지식·인력 부족(30.7%)’, ‘기존 시스템과의 연계 어려움(23.0%)’ 순으로 답했다.
소규모 치과에서는 우선 경영 영역에서의 도입을 손쉽게 생각해 볼 수 있다. 기존 범용 AI를 살펴보기에 앞서 자신의 치과에서 원하는 용도가 무엇인지 먼저 고민해 보는 것이 중요하다. 임상, 회계, 홍보, 환자관리 등의 영역에서 어떤 정보들이 어떻게 처리되길 원하는지, 기존 의료진의 업무가 어떻게 재분배되길 원하는지 먼저 생각해 봐야 한다.
기업 차원에서 AI 도입 시에는 도입 비용을 R&D, 시스템 투자 항목 등으로 분류해 세액공제 대상 투자가 될 수 있도록 하는 것이 중요하다는 설명이다. 단순히 AI 관련 비용을 소프트웨어 구독료나 외주 개발비로만 처리할 것이 아니라 회사의 데이터와 업무 프로세스를 반영한 설계 작업이 이뤄지도록 해, 회사의 기술이 반영된 투자로 항목화 해야 한다는 것이다.
전문가들은 ‘AI는 목적이 아니라 수단, 활용방법에 따라 한계가 없는 수단’이라고 입을 모은다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “당신은 AI 때문에 직업을 잃는 것이 아니라, AI를 활용하는 누군가에게 직업을 빼앗길 것”이라고 말했다.
