영상의학과 양동현 교수

 

영상의학과 전문의

빅데이터센터소장 · AI혁신지원실장

 

전 세계 의료를 선도하는 글로벌 병원들은 AI를 치료의 질을 높이고 의료진의 부담을 줄이는 핵심 동력으로 활용하고 있습니다. 특히 방대한 데이터를 지능화하고 업무 프로세스를 자동화하는 영역에서 AI의 활약은 눈부십니다. 의료 혁신의 최전선에서 AI가 진료 현장을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.

데이터의 힘: 지능형 데이터 플랫폼과 정밀 의료

메이요클리닉은 자체 데이터 플랫폼인 ‘메이요 클리닉 플랫폼 - CONNECT’를 주축으로 7개국 8개 글로벌 병원들과 협력하고 있습니다. 모든 환자 데이터를 비식별화한 뒤 연방학습(Federated Learning) 방식으로 공유해 데이터 보안을 유지하면서도 상호 운용이 가능하도록 하고 있습니다. 또한 10초 가량의 심전도만으로 부정맥을 선별하는 AI 알고리즘을 EHR에 탑재했으며, 생성형 AI를 통해 방대한 임상 데이터를 통합 검색할 수 있는 시스템을 구축했습니다.

클리블랜드클리닉은 2024년부터 영상, 앰비언트 AI를 아우르는 ‘책임 있는 AI(responsible AI)’ 거버넌스를 전사적으로 확립해 안전하고 윤리적인 의료 AI 생태계 구축에 앞장서고 있습니다. 한편 IBM과 10년 장기 파트너십을 맺고 세계 최초로 병원 전용 양자 컴퓨터 시스템을 도입했습니다. 이를 통해 더 적은 데이터와 짧은 시간으로 신약 및 면역 항암 타깃을 발굴할 것으로 기대하고 있습니다.

메모리얼슬론케터링 암센터는 세계 최대 규모의 암 유전체 AI 학습 자산을 운영하고 있습니다. 7만 건 이상의 차세대 염기서열 분석(NGS) 기반 유전자 패널 검사(MSK-IMPACT) 데이터와 통합 코호트(MSK-CHORD)를 기반으로 환자 맞춤형 암 치료제 개발 등 정밀의학 구현에 힘쓰고 있습니다.

의료진의 동반자: 업무 자동화와 효율화

매사추세츠종합병원은 생성형 AI가 진료기록을 작성하고 의사가 이를 검토한 뒤 EHR에 통합하도록 하는 앰비언트 문서화 도구 ‘애브릿지(Abridge)’를 임상 의사 3,000여 명에게 배포했습니다. 그 결과 의료진 번아웃은 21% 감소, 업무 외 기록 시간 41% 감소 등 실질적인 성과를 도출했습니다. 또한 매사추세츠공과대학교(MIT)와의 적극적인 협업을 통해 흉부 CT 이미지만으로 폐암 발병 위험을 예측하는 딥러닝 모델 ‘시빌(Sybil)’을 개발하고 임상시험을 확대해 가고 있습니다.

MD앤더슨 암센터는 종양데이터과학연구소(DSIO)를 중심으로 방사선 치료 윤곽 자동화, 전자 병리 영상 AI 등 치료 영역은 물론, 로봇 물류와 같은 비진료 영역에도 AI를 전격 도입해 병원 운영의 효율성을 높이고 있습니다.

독일 베를린대부속 샤리테병원은 디지털 헬스 액셀러레이터를 통해 독일 의료기관들이 참여하는 연방학습 기반 영상 AI 컨소시엄을 운영하고 있습니다. 또한 뇌졸중 선별 및 중환자 악화 예측을 위한 AI 모델을 실시간 진료 환경에 적용해 의료 체계의 효율성을 높이고 있습니다.

다음 편에서는 환자가 체감하는 진료 공간의 변화와 우리 병원이 나아갈 길에 대해 살펴보겠습니다.