2017.03.31( 제 78 호 ) 보건의료분야의인공지능과소비자이슈 1. 검토배경 01 2. 보건의료분야인공지능활용현황 02 3. 보건의료인공지능관련소비자이슈 08 4. 소결 18 정영훈주임연구원 ( 정책연구실 ) zoomin12@kca.go.kr
1. 검토배경 방대하게쌓인의료빅데이터와이를활용한인공지능진단시스템의 도입은최근보건 의료영역에서주요이슈중하나임 o 보건복지부및건강보험공단 ( 건보공단 ) 과건강보험심사평가원 ( 심평원 ) 등보건의료관련부처및기관등에서는처방및진료정보등이누적되어생산된빅데이터를활용한질병예측모형개발등다양한데이터활용을차세대성장동력으로삼음 o 특히, 심평원에서는기관의주된업무중하나인청구자료심사와관련하여인공지능심사체계도입을발표 1) 한바있으며, 대학병원들은연이어환자진단과정중인공지능시스템을도입 2) 하여진료를시작 특히인공지능의경우개별연구자및의료인이목적에따라직접 수집하거나분석할수없는영역까지자료를수집 활용할수있어 잠재적가치가매우높음 o 최근중요시되고있는 학제간협진 과같이하나의증상에대하여단일전공지 식이아닌다양한관점이고려된종합적판단을통해최적의치료방법을제시하는 것이중요해지고있는시점에종합적판단을보조해줄인공지능의중요성이높아짐 다만, 빠르게성장하고있는인공지능활용이모든방면에서의료 소비자의이익을확대할수있는지에대한연구는충분히수행 되고있지않음 1) 심평원보도자료 16.8.10, 2020 요양급여적정성평가중기발전방안수립 2) 가천대길병원보도자료 16.12.8, 국내최초도입인공지능기반암치료센터진료개시 1
소비자정책동향제 78 호 o 기술도입초기인만큼인공지능활용을통한경제적 보건학적효과가구체적으로나오지는않은바, 대부분산업활성화를위한청사진을제시하거나활성화방안을제안하는등의연구만수행됨 o 모든기술이소비자들에게긍정적인영향만미친것은아니기에기술도입초기부터소비자에게미칠파급효과등다양한영향력을고려하는것이필요 이에, 본고에서는보건의료분야에서최근각광받는인공지능활용에 대한현황과기술도입에따른소비자이슈를살펴보고시사점을 제시하고자함 2. 보건의료분야인공지능활용현황 2.1. 빅데이터와인공지능 인공지능이정확한판단을내리기위해서는다양한방식으로수집된 자료 ( 빅데이터 ) 를토대로자기학습을거치는과정이필요함 빅데이터는구분하거나설명하는주체에따라다양한정의및특징이 달라지나결국은의미하는바는다양한방식으로작성 저장 수집된 방대한자료를통칭하는것으로봄 o 빅데이터는 TB( 테라바이트 ), PB( 페타바이트 ), EB( 엑사바이트 ) 등통상적인방법 이나시스템으로저장 분석, 활용이쉽지않은대용량데이터를말하기도하지만규 격화된정형데이터는물론비규격비정형데이터가복합된자료라고도볼수있음 2
빅데이터개념이도입된배경에는인터넷의발달에따라다양한자료들이디지털로변환 작성되기도하였으며스마트폰및 IoT( 사물인터넷 ) 등의확산에따라개인은물론전자기기등이생산한자료가저장되기시작되며이렇게저장된자료를보다적극적으로활용하고자하는노력에서시작됨 o 아마존에서소비자의상품정보확인및구매패턴을조합하여상품을추천하고있으며구글등에서인터넷방문이력등을기초로추천광고를제공하는등의빅데이터활용하고있음 - 구글이소비자들이독감에걸렸을때검색하는 검색어 를기본으로독감의동향을예측하는 독감동향 (Flu Trends) 서비스역시검색어라는비정형빅데이터를분석하여결과값을예측하는빅데이터분석사례임 - 국내에서도카카오등포털사업자등이블로그, SNS 등에서수집된비정형빅데이터를통해의미있는분석을수행한바있으며언론진흥재단에서는뉴스기사등을기반으로한빅데이터분석시스템인 빅카인즈 를운영중 - 한국소비자원에서도소비자상담및피해구제신청내역과소셜네트워크에서등록된내용을토대로 소비자빅데이터분석시스템 을도입하여활용중 다양한방식으로수집 작성된빅데이터는인공지능의학습및의사결 정도구로사용되기도함 o 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 은단순히정해진명령어의내용만수행하는 것이아니고시스템이직접다양한지식을학습하여의사결정을내릴수있음 o 빅데이터와 AI 의관계는 AI 가학습할수있는지식의원천이결국다양한자료 ( 빅 3
소비자정책동향제 78 호 데이터 ) 를기반으로하는것이며이러한자체학습의반복을통해현상을예측하고의사결정을할수있는머신러닝 (machine learning) 이가능해짐 - 다양한머신러닝방법중에서도최근가장각광받는개념은인간의두뇌구조와비슷한인공신경망 (ANN, artificial neural network) 을기본으로한딥러닝 (deep learning) 으로많은인공지능이이러한학습법을기반으로개발 운영되고있음 o 구글의알파고, IBM의왓슨, 아마존의알렉사, 애플의시리등역시이러한머신러닝과정을거쳐자기학습을수행하고의사결정을내리고있음 빅데이터와이를활용한인공지능은보건의료를포함한거의모든 생활분야에서사용되고있거나향후사용될전망 2.2. 보건의료분야의인공지능개발및활용현황 인공지능은용어자체는사용된지오래되었으나구체적인활용사 례가등장하기시작한것은오래되지않음 o 2016년초구글의 알파고 와이세돌구단의바둑대국이후인공지능 (AI) 가전국민의관심을받긴했으나기술자체및시도는이전부터준비되고있었음 o 의료분야에서는 16년 12월부터국내한대학병원에서암환자의진료및치료법제시등의진단보조도구로인공지능을사용하며본격적인논의시작 - 진료보조목적외에도초음파, CT, MRI 등의영상으로부터질병 ( 혹은종양등 ) 을인식및분석, 다양한 AI가개발 사용되고있음 4
보건의료분야에서 AI 활용이가장이슈가되고있는부분은진료 및진단보조기구로서의 AI 도입임 o 2016년 12월가천대학교병원에서도입한 왓슨포온콜로지 (Watson for Oncology) 를필두로 2017년 1월부산대병원등에서 IBM사의인공지능 왓슨포온콜로지 와 왓슨포지노믹스 (watson for genomics) 도입을발표하며환자진료및진단에인공지능이용이확대되고있음 - 왓슨포온콜로지 는 IBM이 Memorial Sloan Kettering(MSK) 암센터와협업하여개발한인공지능으로종양관련진단과치료법을제안해주고있음 자체적인데이터베이스에종양학과관련된전문지식과의학학술지 300개, 의학서 200개등 1500만쪽분량의의료정보가구축 3) 되어의사가환자의정보를입력하면빅데이터를바탕으로가장성공률이높은치료법을제안함 - 왓슨포지노믹스 역시 IBM이미국의진단정보관련회사인퀘스트다이아그노스틱스 (Quest Diagnostics) 와협력하여개발한인공지능으로환자의유전체정보등을활용하여개인에게적합한처방및치료법을제안하고있음 특히, 왓슨포지노믹스는환자의질환정보뿐만아니라환자개인의유전체정보를활용한다는점에서보건복지부가차세대성장동력으로꼽고있는 개인맞춤형정밀의료 와연계될수있어비슷한방식으로유전체정보를활용하는인공지능의활용이증대될것으로전망 o 진단및처리방법에대한최종결정을의사가판단한다는가정하에왓슨의역할은보조지능 (Assist Intelligence) 및확장지능 (Augmented intelligence) 으로볼수있음 - 실제 IBM의 CEO인 Ginni Rometty 는 2016년 10월 24-37 열린 World of Watson 에서왓슨을소개하며확장지능 (Augmenting intelligence, AI) 라는용어를사용한바있음 3) 네이버지식백과 왓슨포온콜로지 참고 5
소비자정책동향제 78 호 - 즉, 진료과정에서왓슨과같은인공지능을사용하는방식은완전히새로운방 법을찾아내기보다는기존방법에비해효율적으로적합한진단결과와치료 방법을찾아내기위한것으로봐야함 X-ray, CT, MRI 등의영상자료를토대로질환을조기진단하거나 정확한진단을해주는인공지능역시활발하게개발 활용되고있음 o 질병진단및치료방법까지광범위한판단의보조역할을수행하는왓슨등과달리영상판독기술에인공지능을도입하여진단율을높여줌 - 치료방법이나약제처방전의경우의사마다신뢰하거나선호하는방법이다를수있으나영상자료판독을통해 gold standard 에얼마나근접하는지와같은 사실 에해당하는것으로의사에따라의견차가거의발생하지않음 o 국내기업중에는 뷰노, 루닛 등에서폐질환및유방암등일부질환에대한영상인식기술을개발 보유중이며대학병원들과협업하여상용화노력중 < 그림 2> 의료영상 AI진단분석예시 출처 : 뷰노 (vuno) 홈페이지 o GE 나엔리틱 (Enlitic) 등해외기업에서도인공지능기반의의료영상분석및진단 툴을개발 상용화에노력중 6
보건의료분야에서인공지능은진단외의다른목적으로도개발및 활용될전망 o 아스텔라스등의외국제약회사, 스탠다임등의국내기업, 교토대학등은신약개발시개발기간및후보군축소등의목적으로인공지능을도입하고있음 - 신약은천문학적인예산과수년간의임상시험등을통해개발되나, 인공지능을통해후보물질을축소하거나시뮬레이션을통해기전을예측해보면시행착오를줄이고신약개발성공률을높일수있음 o 인공지능기반의임상시험의효율적관리를통해성공률을증가시키고자하는시도도있음 - 인공지능을통해복잡한임상시험요건과방대한자료의관리를통해특정기준 (criteria) 에근접하는순간임상시험을중단하거나 IRB 보고사항에대한즉각적대응등 CRA(Clinical research associate) 의주요업무를효과적으로수행할수있는인공지능개발이진행중 임상시험의성공률을높이는것은물론특이사항대처, 임상시험자료의실시간관리및분석을통한조기종료, 자료의위 변조예방등다양한역할이가능 - 임상시험물질의분자구조및기전예측을토대로실험군및대조군을명확하게설계할수있는인공지능기반임상시험환자모델링시스템역시개발중 o 웨어러블기기나사물인터넷 (IoT) 을통해건강상태및생활습관을모니터링하여개인건강관리서비스개발 - MS(MicroSoft) 등은스마트밴드등웨어러블기기를통해개인의생활패턴및건강상태를수집하여맞춤형건강관리서비스를제공 o 자연어분석기능을이용하여진료기록이나차트를작성하는인공지능도개발되고있는것으로알려짐 7
소비자정책동향제 78 호 - 음성인식기술과자연어분석기능을이용하여의사가환자를진료시상담내역이나차트작성, EMR 등의진료기록작성등의작업을인공지능이대신하게하는기술도개발중인것으로알려짐 - 병원에서의료인이 EMR 등에수기입력하던것을인공지능이대신하게될경우해당노동력을환자를보살피는데활용할수있어인력관리에도움이되며, 환자상담내용을자동으로데이터화시킬수도있어효용이기대됨 인공지능의기술개발과활용은민간주도로이루어지고있어관련된 정보가명확히공개되는경우는드묾 o 시장특성상아이디어와기술이중요한경제적가치를지닌만큼구체적인내용이나특허같은가시적인성과가나오지않으면투자나시장경쟁력이떨어지게되며이에, 구체적인정보를노출하지는않는편으로본문에언급되지않은기업및인공지능도입가능분야는더욱확대될전망 3. 보건의료인공지능관련소비자이슈 보건의료분야는생명을다룬다는특성때문에다른어떤분야보다 보수적인접근방식이주를이루고있음 o 보건의료자료는환자의개인정보나민감정보들이포함되어있을확률이높아공개및활용에많은제약이있어적극적인데이터공개및활용이다소어려움 o 또한인간의생명을다룬다는점에서진단이나처치및처방을보수적으로진행하는경향이존재 8
- 신약이나오거나신의료기술이등장하더라도바로모든환자에게적용하는것이아니고충분한임상시험이나증례보고등을통해안전성및효과성이인정된경우에만사용이권고되는특성이존재함 - 대부분의인공지능도입시도가특정데이터분석 ( 영상의학, 병리 ) 을중심으로만확장되고있는추세인반면, 왓슨과같은진단이나치료방법까지제시하는인공지능의경우아직까지는다소논란의여지가있음 - 보건의료분야에서인공지능활용을활성화하기위해서는검토해보아야할소비자이슈들이존재 3.1. 의료소비자개인정보보호및정보사용권과다문제 빅데이터등의활용에있어소비자의프라이버시관련문제가제기됨 o 2014 년소비자원이당시빅데이터활용사례를토대로소비자인식을조사한결과약 70% 이상이스마트기기이용과정에서자신에대한정보가동의없이수집되거나, 서비스제공외의목적으로사용, 다른기업및서비스에제공 ( 혹은판매 ) 가능성을우려하고있는것으로나타남 4) - 이와관련하여소비자원의빅데이터보안관련조사결과에서도정부의정보프라이버시보호정책과사업자의정보보안시스템에대한소비자의신뢰수준이낮게나타나이에대한보완이필요성이대두됨 - 실제대형병원과인근약국의전자처방전전달과정중이를불법적으로수집하여외국헬스케어기업에자료를판매한사례들이적발 5) 된바있음 4) 손지연 (2014), 빅데이터시대소비자의정보프라이버시보호에관한연구, 한국소비자원 5) 2014 년원외처방전전달툴을제공하던 SK 텔레콤에서는당시처방전전송중서버에처방전을별도로저장하면서외부유출에대한우려가제기됨. 또한처방전작성플랫폼제공업체인지누스에서도벼원의처방전을불법으로저장후글로벌헬스케어그룹인 IMS 헬스에판매하여작발된바있으며, 약학정보원에서도자체제작하여배포한약국경영관리프로그램을통해환자의처방전을유출하여 IMS 헬스에판매하여적발된바있음 9
소비자정책동향제 78 호 보건의료분야는물론금융, 거래등다양한분야에서무분별한개인 정보수집및이용이문제가되며 2011 년개인정보보호법이제정됨 o 개인정보보호법에서는각종개인정보의수집및이용하기위해서는수집 이용목적등에대한설명후동의를거치도록규정하고있음 o 다만, 개인정보보호법등에서정의하는개인정보에는고유식별정보라할수있는 주민번호, 여권번호 등만포함되어있으며건강과관련된정보는 민감정보 로따로구분하여관리하도록하고있음 - 따라서환자의이름, 연락처, 주소등의일반적인식별정보를제외한건강과관련된검사, 진단및처방내용등의정보는민감정보로수집되어관리됨 개인정보보호법에의해병원및약국등을비롯한의료기관 ( 의료인 ) 과관련정보를위탁받아운영하는공공기관 ( 건강보험공단, 심평원 ) 은식별정보및민감정보등을수집 이용할수있음 o 물론동의과정을거치게되어있지만, 사실상진료목적을위해서라면거의모든경우동의가이루어지기때문에식별정보와민감정보를포함한개인정보를수집 이용할수있음 - 특히, 관련법에의거 통계작성 및 학술적목적 등의목적일경우당초수집목적외로사용및제3자제공이가능하도록되어있어이를근거로연구자들이나통계작성기관등에관련된정보를제공하기도함 - 다만, 고유식별정보등을제공할시대부분주민등록번호나여권번호등특정화할수있는정보를삭제하거나재가공하여 비식별 처리후제공하고있음 o 복지부및공단등이제공하는환자데이터셋, 코호트등의빅데이터안에는암호화 10
혹은재처리된고유식별정보는물론건강및질환관련정보등이포함되어있으며심평원등이보유하여사용하거나공개하는처방관련정보에는질환정보와치료및처방관련자료가포함되어있음 - 아직까지제공및활용된사례의대다수는통계작성및학술적인연구목적이므로개인정보보호법등에따라제공및활용이가능한범위이나추후인공지능도입등에따라다양한목적에따라제공될시포함된개인정보의범위가올바른지판단이필요 - 특히, 상업적목적등으로제공 활용될시식별정보가포함되어있지않다하더라도당초환자가동의하지않았다하더라도법률상에허용된제공 활용범위를넘는경우가발생하여주의필요 관련부처및의료기관, 의료인이수집하여인공지능에제공한환자 정보는인공지능의진단및치료결과제시에활용됨은물론인공지 능학습의기반이될수도있음 o 인공지능은기본적인의료논문및학술서는물론이러한환자의질환정보와유전체정보는물론진단내용, 치료내용등을학습하여최적의의사결정을하고환자의개인정보의수집과활용이핵심이됨 - 국내병원에서왓슨을사용하는방식은병원내부망을통해환자의각종검사및신체정보, 질환정보등을확인하고이정보를 IBM의왓슨포온콜로지클라우드에접속하여입력한후진단및치료방법을확인하는방식으로진행 보건의료데이터를활용한인공지능이활성화되기위해서는개인정 보를포함한진료정보사용권리에대한논의가필요 o 개인정보보호법및의료법등에서개인의의료정보에대한저장및이용권에대한 11
소비자정책동향제 78 호 규정이일부포함되어있으나인공지능이수집 저장 이용하는자료의범위가넓어개인정보, 민감정보등으로만구분하여제공가능여부를판단하기에는역부족 - 특히, 국내에서는환자의거의모든인적사항및건강정보가모두포함된자료가정부및공공기관등에의해저장 이용되고있어이러한정보가포함된데이터자체가 공공재 의성격을갖고누구나이용하고자하는경우가발생 - 반면, 실제일상생활에서는소비자가자신의사진만잘못사용되어도초상권등의문제가대두되며문제시되고있으나, 정작식별정보만포함되지않을뿐거의모든정보가포함된보건의료정보는소비자나환자의동의없이정책적. 산업적인관점에서만공개 / 활용여부를판단하고있음 o 자신의진료정보가자유롭게활용되고있음에도환자가자신의진료정보활용권리나동의거부권리를정당하게갖지못한다는것은문제의소지가있음 - 관련법령에서이미일부목적에대한저장및활용이가능함을명시되었고, 이용동의절차역시형식적으로하고있어법령이나동의서등에서사용목적및범위, 내용등에대한설명이나당위성을기재하거나안내하는등환자의권리를보장해주는것이필요 - 특히, 인공지능의경우기존환자건강정보가재활용됨은물론진단및처방을위해입력된정보가머신러닝과정중재이용될수있음에도이러한내용이환자들에게제대로전달되고있는지확인할필요가있음 3.2. 인공지능결과에대한강화된윤리적가치도입필요성 보건의료는매우보수적인접근이필요한반면가장고도의기술이 필요한분야로인공지능도입이활성화될가능성도높음 12
o 특히, 보다정확한진단및치료방법등을위해서는지속적인정보의습득과적용이 필요한분야이므로다양한자료를복합적으로학습하여종합적결론을제시하는 인공지능의도입은의료의질적수준을높여줄가능성이높음 특히, 윤리적관점이많이필요하다는점을감안하면기계적으로학 습되어분석한결과를환자에게직접반영할수있는지여부는논쟁의 여지가있음 o 직접보고판단하지않은데이터상의결과인인공지능의진단및치료방법제시의경우윤리적인판단이들어있지않는경우가있어환자가 100% 받아들이기어려운면이존재 - 최적 의결론을내도록프로그래밍된인공지능이최적의결과를산출하거나그과정을제안하기는좋지만환자의의사나인간으로서의존엄성을결합하여판단하기는다소부족함 - 이러한조건도인공지능의자기학습과정중에포함시킬수있겠지만의사와의신뢰관계나감정적인면도치료의중요한요소임에도아직까지이를인간만큼반영시키기는어려움 인공지능등의활발한도입은윤리적관점에서환자를바라보는인식 자체가변경된다는것을의미함 o 전통적인환자-의사의관계에서환자는권리를주창할수있는객체로서존중하지만, 빅데이터및인공지능에매몰된시각에서는환자의질환정보등도결국은하나의데이터이며, 이를토대로최적의결과를예측할뿐이라고해석가능 o 인공지능의진단 처방시환자 ( 데이터 ) 를윤리적관점을배제하고이용하게된다면 13
소비자정책동향제 78 호 산술적으로는옳더라도윤리적으로는그릇된판단을할가능성도존재 - 이에, 최근미국전기전자학회 (IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers) 에서는 Ethically Aligned Design 라는문서를통해인공지능에서의윤리적가이드라인을제시한바있음 - 해당문서에서는인공지능제작에 인권 (human rights), 책임 (responsibility), 투명성 (transparency), 교육 (education) 등네가지관점을고려해야한다고주장함 인공지능의활성화를위해서는보다강화된윤리적관점을도입하여 의료당사자간의공감대형성이필요 o 인공지능도입이환자및의료인은물론모든의료소비자에게가져다주는효능이있음에도그이면에는산업의발전과경제적이익을실현하기위한관점도존재하고있어의료소비자로서의환자의권리가축소가우려됨 o 윤리적관점이배제되고단순히기술적, 산업적측면의활성화는전반적가치창출이아닌특정계층의이익에편중될가능성이높음 - 이는기술도입에따른혜택은일부계층에편중되고이를위한데이터창출및기반마련은전체계층이공유하여계층간갈등이발생할우려가있음 o 인공지능의도입활성화를위해서기술도입의혜택을전계층이같이누릴수있을것이라는사회적공감대가우선되어야함 3.3. 인공지능의분석결과에대한책임문제 현행법령및연구활동에있어연구자가데이터를분석한결과에오 류가있을시연구자를비판할수있으며의료인의진료 처방한내용 14
에오류가있을시그도덕적 / 법률적책임은의료인이지게됨 o 데이터분석이나진단의주체가연구자혹은의료인이라는특정개인이기때문에도덕적, 법률적책임으로부터자유로울수없음 - 특히, 중대한오류나잘못이있을경우민 형사상의책임을질수있는대상자가명백하여잘못을가릴수있음 현재사용되는인공지능활용방법에서는판단결과에대하여연구자 및의료인의책임에서벗어나고있지않음 o 현재활용되고있는대부분의인공지능은진단과정중에단독으로진단및판단결과를제공하기보다는의료인의판단과비교하기위한보조도구로서병행되고있어최종판단은의료인이하게됨 - 대부분의사의판단과인공지능의판단이일치하게되나일부다른결론을내리게되는경우도발생하게됨 - 이경우, 일부환자에게선택권이제시되기도하나기본적으로의료분야에있어진단의주체는의료인에국한되므로치료방법의선택수준에서환자의선택권은제한되게되고, 진단에대한의무와책임은오로지의료인이가지게됨 인공지능판단결과를적극적으로수용하게되면의료인및인공지 능의법률적 / 도덕적책임소지가불분명해질가능성이있음 o 다양한자료및지식을토대로연산된인공지능의결론은낮은오차율과정확한판단이라는것을전제로하고있으나막상오류가발생할경우이를책임질대상자가누구인지에대한논란이발생할우려 - 인공지능의판단결과에오류가있을시그원인이잘못된프로그래밍인지, 잘 15
소비자정책동향제 78 호 못된학습자료인지아니면연산오류인지에대한것인지찾아내기어려움 - 또한보편적인임상지침이나다름없는인공지능의판단결과를믿고그게맞는진단및치료방법을제시한의사에게책임을지울수있는지도명확치않음 o 환자에게양질의의료를제공하기위해도입된빅데이터및인공지능이잘못된판단이나진단을하여오히려환자의건강을위협하는상황이발생했을시, 해당기술의도입자체를비판할수도없음 - 그릇된판단이나오진단자체는기존의료환경에서도벌어지던일로발생자체는가능하나정작이를책임질대상이불명확하다는점은문제가됨 특히최근환자들에게인공지능활용이마치기존의사의판단및진 단보다정확하고옳은것으로왜곡되어해석되는경향이존재 o 암과같은난치병의경우환자들은아주적은확률이라도높은방법을선택하게되는데, 최근도입되는인공지능의진단율을기존의사보다높게발표하고있어환자들이인공지능의판단을선호하게됨 - 언론등을통해서일부의사들의오진단이나과다진료, 의료사고등의료인에대한좋지않은뉴스를접하는것도인공지능의판단결과를신뢰하게되는것에영향을미칠수있음 - 실제, 인공지능을진단과정에도입한한대학병원의홍보자료에는의사의판단과인공지능의판단이다를경우환자가인공지능을선호했다는보도가나오는등인공지능선호현상은기존의료진에대한신뢰관계가무너지고있다는해석도가능 o 국내에도입된인공지능진단시스템의진단율이시스템제작및진단 치료법가이드라인을제시한의료기관의시험결과임을감안한다면높은진단율을홍보하는것은객관적근거가부족한내용을과장하여광고하고있다는비판 6) 을받을수있음 16
- 최근인도의한병원에서발표한환자 1,000 명대상인공지능진단결과비교논문 7) 에서도 4개암진단에있어진단율은평균적으로는높은편이나당초제시된제시된진단율에비해서는낮고, 의사의판단과도다른경우가많았음 8) - 객관적인입장에서인공지능진단율및처치방법에대한효과성이나정확도를비교한근거가부족한상황에서개발사등의일방적인효과제시는소비자들이인공지능을맹신하거나치료방법선택등에있어잘못된판단을부추길우려존재하여이에따른피해는환자의건강및생명손실로나타남 인공지능들의진단율등이높아질수록이러한기술의도입은가속활 될전망으로책임범위에대한대책이필요 o 기술의도입이문제가될수는없으나기술도입으로인한부작용이나예기치못한오차가발생할시이에대한책임을묻는것은또다른문제임 o 특히, 인공지능의경우영상판독등으로의사의판단보조역할을수행하는현재보다향후해당영역에서진단및판단을일임하는등의역할강화가일어날경우의료기기나진단기구등의오차로인한잘못이라고하기복잡한문제가발생함 - 진단기구나의료기기의경우 잘못된작동 등으로인한오차임이비교적명확하나인공지능의진단및판단결과는잘못된데이터때문인지분석과정중의오류인지, 비확률적오차인지구분하기쉽지않아그책임소지를명확히지않음 - 단순한작업만수행하던진단 / 의료기기보다인공지능이복답한작업을진행하게될수록이러한책임범위를정하는것이더욱어려워질가능성이큼 6) 왓슨포온콜로지의종양학관련파트너인 MSKCC 은진단및치료방법에대한가이드라인을왓슨에학습시키고학습결과를확인한파일럿테스트결과를발표한바있으며, 왓슨측이제시하는진단율은해당파일럿테스트결과에기반한것으로객관적근거라고보기는어려움 7) Validation study to assess performance of IBM cognitive computing system Watson for oncology with Manipal multidisciplinary tumour board for 1000 consecutive cases: An Indian experience 8) 최윤섭의 Healthcare Innovation,(2017.3.5.), 암환자 1,000 명대상의 IBM Watson 진료성적공개 (http://www.yoonsupchoi.com/2017/03/05/manipal-watson-for-oncology/) 17
소비자정책동향제 78 호 4. 소결 보건의료분야에서인공지능활용에대한여러방안과활성화대책이 나오고있지만실제활용사례나도입에대한구체적인성과는다른 영역에비해다소찾아보기어려움 o 교통이나기상, 상거래등의영역에서는빅데이터의공개및활용이매우활발하게이루어지고있으며이러한빅데이터기반의인공지능이도입된다양한활용사례역시등장하고있음 - 실제, 정부가공개한지도나시내버스위치정보등을토대로만들어진실시간길안내서비스등다양한서비스들을통해소비자들의생활습관변화와경제적효과가발생하기도함 o 보건의료분야에서는다양한자료공개와함께이를활용한인공지능도입을위해다양한방안이마련되고있으나효과분석은아직이루어지고있지않음 - 다양한빅데이터가수집 제공되고있으나이를적극적으로활용하여소비자들이체감할수있는서비스제공은다소부족함 - 인공지능역시몇몇대학병원에서환자진료시적용사례가있지만시행초기라고보는것이맞음 신약개발이나의료기기등이정식허가를받기위해서는비용 - 효과 분석등의기존방법대비효과성이인정되어야하는경우가많음 o 기존방법에비해새로운방법을사용했을경우추가 / 절감되는비용에비해추가 / 절간되는효과가충분하다는비용 - 효과분석결과가타당해야국가가공인하는 신약 / 의료기기혹은의료기술이된다는의미 18
o 인공지능을넓은의미의 의료기기 혹은 의료기술 이라고포함시킬경우이러한비용-효과성등이입증된이후에사용되는것이마땅함 - 이는단순히인공지능사용이급여 / 비급여영역과같은심사의영역이아닌국가가지정하는 공식 과 비공식 의영역으로봐야함 - 다만, 인공지능을수많은의료관련전문지식으로부터원하는자료를뽑아내는과정이라는 시스템 적인측면에서 의료기기 및 의료기술 이라고보기보다는 ICT 기술이라고보고별도의승인이필요없다는의견도존재 사람의건강이나생명은비가역적인측면이존재하므로새로운기술 도입시보수적인접근이필요함 o 상거래나타영역에서는인공지능을비롯한신기술도입에따른부작용이발생시도입을철회하거나다른방법을도입하는등의대안이가능함 - 특히피해가발생하더라도서비스를제공한기업이경제적손실을입는등의공급자측의피해가크고, 일부소비자들도불편을겪는등의문제만발생됨 o 반면, 보건의료영역에서는기술도입의부작용이환자및의료소비자의건강이저하되거나심한경우생명을잃는등의비가역적인현상이발생될우려가큼 - 잘못된암진단으로장기가훼손돠거나건강을저해시키고생명을위협하게된다면이를복구할방법은전무함 인공지능이의료의질을향상시켜줄것이라는긍정적인관점과더불어 발생가능한부작용등이존재할수있다는부정적관점을동시에 갖는것이필요 o 인공지능의기술력과발전가능성만두고본다면의료의질이댜앙햔측면에서향 19
소비자정책동향제 78 호 상될것이라는점은명확함 o 다만, 기술개발과현장도입시에는충분한효과성분석과부작용등을충분히 고려하여보수적시각에서단계적으로접근하는것이필요 기술도입에따른의료환경효율성향상이라는가치는의료인에게우선부여되지만부작용은대부분의료소비자인환자의것이라는점을감안하여양자가모두이익을누릴수있도록소비자의의견을듣는것이중요 o 기술에따른효율성향상은의료인에게우선부여되고환자는진단율및처치효과상승등부가적인효과를누리게됨 o 반면, 부작용의경우환자의건강및생명과관계된것으로거의온전히환자가피해를보는것으로의료소비자로서의환자의의견을청취하는것이중요 - 산업적측면에서기술개발과도입을위한의료계의의견등은중요한고려요소가되고있으나개발과정이나도입과정중에환자의인권및의견을청취하는기회가많이없으므로이에대한보완이필요 20
참고문헌 강희정 보건의료빅데이터의정책현황과과제 보건복지포럼 년 월 박형욱 보건의료에서빅데이터활용의법과정책 한국의사협회지제 호백승민 빅데이터를활용한보건산업신산업전망및정책방향 한국보건산업진흥원보건산업브리프 손지연 빅데이터시대소비자의정보프라이버시보호에관한연구 한국소비자원송태민 보건복지빅데이터효율적활용방안 보건복지포럼 년 월호 보건복지빅데이터효율적활용방안 한국컴퓨터정보학회지제 권제 호우혜경 심은영 조영태 빅데이터와모바일헬스 공공보건학적가치와향후과제 통계연구 특별호예병일 인공지능시대에더중요해질침상옆교육 의학교육논단 년 권 호이강윤 김준혁 인공지능왓슨기술과보건의료의적용 의학교육논단 년 권 호이관용 김진희 김희철 의료인공지능현황및과제 한국보건산업진흥원 보건산업브리프 의료분야의빅데이터활용동향 한국통신학회논문지제 권제 호전용준 인공지능과보건의료인력의미래 추세 전망과시사점 병원경영연구원 연구동향제 권 호정영철 의료분야빅데이터활용을위한개인정보비식별화규정현황과과제 보건복지포럼 년 월호 정성원 에서빅데이터의활용 대한간학회 년제 회임상연구방법론워크숍자료집 21
소비자정책동향제 78 호 가천대길병원보도자료 국내최초도입인공지능기반암치료센터진료개시 심평원보도자료 요양급여적정성평가중기발전방안수립 청년의사기사 국내에도도입된 왓슨 암환자진료성적은 국가법령정보센터 루닛홈페이지 뷰노홈페이지 최윤섭의 미국전기전자학회홈페이지 홈페이지 본연구의내용은연구자개인의견해이며본원의공식견해가아닙니다. 22