[헬스케어이노베이션] 에릭 세닌 황 듀크대 교수 "인공지능만으론 불안전...사람과 협업 필요"

"듀크대 메디컬센터는 환자들의 방대한 데이터와 딥러닝 기술을 활용해 인공지능(AI)을 구동하는 프로젝트를 시행해 수술 후 합병증 발생 위험이 큰 고위험군에 대한 예측력을 높였습니다."

에릭 세닌 황(Erich Senin Huang·사진) 미국 듀크대학교 의과대학(Duke University School of Medicine) 교수(MD·PhD)는 15일 서울 중구 웨스틴조선호텔 그랜드볼룸에서 열린 '헬스케어이노베이션포럼 2018' 기조연설자로 나서 듀크대 메디컬센터의 빅데이터·머신러닝 개발 등을 통해 병원의 비용을 절감시키고 환자 치료 효과 및 안전을 향상시키는 혁신 시도 사례를 소개했다.

에릭 세닌 황 교수는 "듀크대병원은 수술 환자에 대한 각종 정보를 모두 수집하고, 이를 인공지능(AI) 모듈에 구동시켜 환자 개개인의 프로파일은 만들었다"고 밝혔다. 이어 그는 "병원들이 합병증 위험있는 고위험군 환자와 저위험군 환자를 명확하게 분류하고 체계적으로 관리하지 못하고 있는데, 듀크는 딥러닝을 활용해서 구동해보니 합병증 발병 위험이 큰 고위험군 환자에 대한 예측력을 높일 수 있었다"고 말했다.

에릭 세닌 황 교수는 ‘미국의 ‘NSQIP’이라는 프로그램은 외과 전문의를 대상으로 하며, 굉장히 큰 데이터베이스를 확보하고 있다"고 설명했다.

이어 그는 "듀크대병원은 아주 전문적 학술적인 대학병원으로, 지역사회 기반의 클리닉과는 다른 고위험군 환자들이 많이 온다"면서 "400만명의 환자 데이터를 담고 있는 ‘NSQIP’에 듀크대의 데이터를 추가해 딥러닝 기술을 구동해 결과를 봤더니 훨씬 더 좋은 성과 내는 모델을 만들 수 있었다"고 설명했다.

그는 "미국은 100명이 수술을 하면 이 중 15명꼴로 합병증을 경험하고, 이로 인해 병원과 정부 모두 막대한 비용과 위험 부담이 발생하고 있는데, 머신러닝을 활용해 고위험군 환자와 저위험군 환자를 예측해 각 환자 치료에 적합한 의료진을 배치, 선제 대응하는 등 훨씬 더 좋은 결과를 가져올 수 있다"고 말했다.

에릭 세닌 황 교수는 4차산업혁명은 인공지능이 아닌 ‘증강지능’이라고 정의했다.

에릭 세닌 황 교수는 "좋은 사람과 좋은 알고리즘이 같이 협력하는 것이 최고의 알고리즘"이라며 "최고의 사람 하나보다 더 낫다"고 말했다. 이어 그는 "또 머신러닝이 실수를 하면 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문에 인공지능 하나만으로는 불안전하다"면서 "이런 점에서 4차 산업혁명은 결국 인공지능에 관한 것이 아니라 인간과 좋은 알고리즘이 협력해 가치를 높이는 증강지능"이라고 설명했다.

듀크대는 보건의료 데이터 과학에 중점을 두고 크로스캠퍼스센터를 새롭게 만들었다. 이와 함께 빅데이터의 힘을 실현해내기 위한 핵심기지인 ‘듀크 포지(Duke Forge)’를 구축해 운영하고 있다. 에릭 황 교수는 미국식품의약국(FDA) 위원 출신인 로버트 칼리프(Robert Califf) 박사와 함께 듀크대 보건데이터과학센터 ‘듀크 포지’를 이끌고 있다. 에릭 세닌 황 교수는 "듀크 포지는 새로운 이니셔티브"로 "진료와 관련된 큐레이션 정보를 분석해 의료 시스템을 보다 증진하기 위한 것"이라고 말했다.