IBM은 인공지능 ‘왓슨’을 이용한 사업을 다양하게 진행하고 있는데, 보험을 중심으로 한 금융산업과 암 및 당뇨를 포함한 의료산업, 건강관리 및 헬스케어산업, 요리산업 등 다양한 산업에 적용해서 사업화가 진행 되고 있다.
특히, IBM의 ‘왓슨’은 의료산업에서 가장 크게 주목을 받고 있다. 가장 환자가 많은 암치료 영역에서 인지컴퓨팅 기술과 빅데이터를 통해 활발하게 사용되고 있으며, 게놈분석을 통해 소아 희귀질환 치료에 도움을 주고 있다.
여러 영역 중 IBM이 집중한 영역은 바로 암이다. 왓슨 인공지는 암센터(Watson for Oncology)는 1,500만 페이지의 전문자료와 300종 이상의 의학학술지, 200종 이상의 의학교과서를 습득하였고, 2012년 3월부터 뉴욕의 메모리얼 슬론 캐터링 암센터에서 레진던트 생활을 하였고, 2013년 10월부터 MD앤더슨에서 트레 이닝을 하였다.
왓슨은 1,500만 장의 의료 문헌과 수천 건의 임상 데이터를 학습하여 사람처럼 논리적으로 이해한 후 그 내용들을 체계적으로 구조화하였다. 여기에 환자의 정보를 입력하게 되면 왓슨은 가장 적합한 치료법을 추천 해주는 방식으로 의료서비스에 접목되고 있다.
IBM은 2013년부터 의료지원 서비스를 시작하였으며, 폐암을 진단하고 치료하는 결정에 왓슨을 참여시키고 있다. 실제 종양 연구자들보다 높은 수준의 판단이 가능하다는 결과도 얻었으며, 연구자들과 협업을 했을때 의료분야에서 시너지를 낼 수 있다는 것도 증명하였다.
최근 IBM은 보스턴 어린이 병원(Boston Children’s Hospital), 컬럼비아대학교(Columbia University), 아이콘 클리니컬(ICON plc), 세이지 바이오네트웍스(Sage Bionetworks), 테바제약(Teva Pharmaceuticals)과 제휴를 발표하였다. 제휴 목적은 왓슨을 이용한 분석이나 예측을 위한 것이며, 게놈분 석을 통해 환자의 희귀질환 치료에 활용하고 있다.
IBM은 왓슨을 의료 플랫폼으로 성장시키기 위해 공격적인 M&A를 통해 경쟁력을 강화시키고 있다.
2015년 8월 의료영상을 분석하는 기술을 보유한 ‘머지 헬스케어(Merge Healthcare)’를 US$7억에 인수하였 으며, 클라우드 기반의 의료데이터 분석업체인 ‘익스플로리스(Explorys)’와 의료기술업체 ‘피텔 (Phytel)’도 인수하여 의료데이터를 클라우드 서버로 공유하고, 치료에 이러한 다양한 의료데이터를 활용 해서 인간보다 훨씬 빠른 속도로 질병을 확인할 수 있게 되는 것이다.
IBM은 수많은 의료데이터를 인공지능 왓슨과 연결시킨 클라우드 의료시스템을 통해 의료/헬스케어 플랫폼 경쟁력을 높이고 있으며, IBM의 왓슨을 활용한 의료 플랫폼이 애플과 제휴를 통해 강력한 시너지효과를 발휘할 것으로 전망된다.
한국에서는 길병원과 제휴를 맺어 2016년 12월 ‘IBM 왓슨 인공지능 암센터’를 오픈했다.
왓슨은 현재 높은 정확도를 보이는 것으로 발표되고 있으며 휴먼 에러를 줄이는 보조 역할을 하게 될 예정이다. 왓슨을 접한 국내 길병원 의사들은 왓슨과 인간의 진료 결과가 현재까지는 동일했다고 피드백을 제시한 바 있다.
최근 인도 마니팔 병원에서 1,000명을 대상으로 한 왓슨 진료 결과는 약 80%가 의료들의 치료법 결정과 일치했다고 발표하였다.
왓슨의 프로세스는 다음과 같다. 성별, 나이, 몸무게, 혈액검사 결과, 유전자검사 결과, CT(컴퓨터단층촬영) 자료, 조직검사 결과 등의 의료정보를 입력하고, Ask Waston을 클릭한다. 그러면 왓슨이 치료법을 제시하게 되는데, 초록색은 왓슨이 추천하는 약물, 주황색은 고려해 볼 만한 약물, 빨간색은 추천하지 않는 약물로 나뉘어 수술 요법 및 약물 요법을 제시한다.
왓슨을 통해 예상할 수 있는 이점은 환자 측면에서 휴먼 에러를 줄일 수 있다는 것이다.
다만 국가별 환자들에 대한 데이터가 축적되지 않았고, 미국 보험에 적용되는 약재를 기준으로 하기 때문에 국내 의료보험에 등재되지 않은 치료법을 제시하는 점은 보완이 필요한 부분이다. 지불 비용에 대한 이슈도 존재하는데, 왓슨의 이용 요금은 현재 부과되지 않는다. 의료법 제정이 되어야 되기 때문에 왓슨에 요금을 부과하는 데 까지는 상당한 시간이 소요될 것으로 보여진다.
장기적으로 왓슨이 해결해야 할 숙제도 있다.
암종별로 보면, 치료 옵션이 적은 암종에 있어서는 인간 의사와 의견이 크게 일치하는데, 다양한 옵션이 있거나 다양한 바이오마커가 있는 암종의 경우에는 결과가 나뉘는 모습이다. 이러한 해결해 나가야 할 부분과 실제로 임상에서 도입시의 비용 등에 대한 문제가 있다.
그럼에도 왓슨은 보조 지표로서 의미를 충분히 가질 수 있고, 나아가 향후에 정밀의학이 구현될 시점에서는 누적 데이터를 통해서 왓슨의 파워풀한 역량을 보여줄 수 있어 기대해 볼 만하다.
장선우 기자
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