▲ ETRI 연구진이 인공지능주치의 '닥터 AI' 기술을 설명하는 모습(사진출처=ETRI)
국내 연구진이 환자의 미래 건강상태를 예측하기 위해 의료기관에 인공지능(AI)을 도입, 다기관 협진에 나선다.
의료지능을 활용한 비대면 협진체계를 새롭게 구축함으로써 기술 경쟁력 확보 및 코로나19 대응에 앞장설 전망이다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 여러 병원에 구축된 의료지능을 통합해 환자의 현재 상태를 정밀하게 분석하고 미래건강을 합리적으로 예측하는 인공지능 주치의‘닥터 AI(Dr. AI)’를 개발했다고 27일 밝혔다.
의료지능 시스템을 구축하기 위해서 각 병원의 환자 진단기록인 전자의무기록(EMR)을 직접 통합해 환자별 의료 데이터를 수집·축적하면 되지만 현재 우리나라 의료법·제도상 한계가 존재하는 실정이다.
그래서 이번 ETRI가 개발한 닥터 AI는 EMR을 통합하는 대신 각 병원의 EMR 기반 의료지능을 동시에 활용하는 방식(앙상블)으로 진료를 돕는다. 즉, 민감정보에 직접 접근하지 않으면서도 다른 기관의 의료 데이터를 공동활용하는 효과가 있다. 간접적으로 기관별 의료정보를 빅데이터화(化)한 셈이다.
▲ ETRI 닥터 AI 개념도(사진출처=ETRI)
닥터 AI에 환자의 현재 정보를 입력하면 각 기관 의료지능이 개별 분석한 뒤 결과치를 통합, 오차를 조정하여 최적 예측치를 선별한다.
단일기관 의료지능만 활용하는 경우에 비해 10%가량 높은 정확도를 나타냈는데, 이는 의료지능마다 병원 특성에 따른 환자군 데이터가 달라 예측이 조금씩 다르기 때문이다. 연구진은 기관별로 다른 데이터를 학습한 의료지능과 협진하는 방식으로 정확도를 끌어올렸다.
ETRI는 서울아산병원, 울산대병원, 충남대병원과 함께 약 74만 명의 심혈관계 질환자 EMR을 이용, 예측 정확도를 90% 이상까지 확보했다.
▲ 닥터 AI의 3가지 핵심 인공지능 기술(사진출처=ETRI)
닥터 AI의 핵심기술은 ▲앙상블 의료지능(기관별 예측 추세·오차 분석) ▲시계열 EMR 의료지능(예측 근거·건강상태 분석) ▲멀티모달 의료지능(의료 데이터 학습) 등이다.
일명 앙상블 의료지능은 어느 병원을 방문하든 닥터 AI가 구축된 전국 병원에서 가장 적합한 의료 데이터를 기반으로 환자의 미래 건강상태를 파악한다.
▲ ETRI 닥터 AI 개념도(사진출처=ETRI)
예컨대, 지역 검진센터에서 진단하는 호흡계 만성질환을 닥터 AI를 통해 심혈관계 데이터가 충분히 축적된 대형병원 의료지능을 활용하면 더욱 종합적이고 상세한 분석·예측이 가능해진다. 약 2년 뒤 심장에 심각한 손상을 초래할 수 있는 질환이라는 예측까지도 해낼 수 있다.
▲ 닥터 AI가 환자의 미래 심혈관 질환 발생 여부를 예측하는 CG
연구진은 시계열 EMR 의료지능을 활용, 병원 방문 빈도 및 검진 항목 등 분석 가중치와 집중도를 다르게 설계해 더욱 정밀하게 예측 가능토록 했다. 시계열 분석에 사용되는 의료 데이터는 환자의 불규칙한 방문 간격과 다양한 검사 종류 등 EMR 고유의 특징을 고려한 예측 방법이 필요한데, 본 기술을 통해 정확도를 높일 수 있었다.
멀티모달 의료지능은 EMR 데이터 뿐 아니라 심장 CT 영상 데이터를 함께 학습, 활용하므로 심혈관질환 예측 정확도를 높이고 환자 맞춤형 치료에도 도움을 제공한다.
ETRI는 병원마다 의료지능을 구축해 사람이 할 수 없을 정도로 많은 사례를 딥러닝으로 학습시켜 정확도를 높일 예정이다. 유사한 사례까지도 적극적으로 예측에 활용, 주요질환을 조기 진단해 국민의 건강한 삶을 보장하는 데 연구의 목적이 있다고 전했다.
닥터 AI 기술개발 책임자인 ETRI 최재훈 책임연구원은“환자 데이터가 상대적으로 풍부하지 않은 1, 2차 병원 뿐 아니라 대형병원 역시 환자군이 다른 병원의 의료지능을 동시에 활용해 협진과 같은 효과를 도출할 수 있다. 이로써 의료 수준의 상향 평준화가 가능할 것으로 기대한다”고 말했다.
현재 연구진은 닥터 AI 상용화를 위해 11월 말까지 대아정보시스템과 연구소기업 창업을 추진하고 있으며, 핵심기술은 별도로 기술이전 및 상용화가 진행 중이다. 이외에도 본 기술은 국제전기전자공학회(IEEE)가 발간하는 세계적 학술지에 게재된 바 있다.
글. 이지은 기자 smile20222@brainworld.com
사진 및 자료출처 = 한국전자통신연구원(ETRI)