인공지능(AI) 기반의 헬스케어 분야 진출을 가속화하고 있는 구글이 인간의 죽음을 95%까지 맞추는 솔루션을 개발, 세상을 놀라게 했다.

블룸버그와 미러지 등 최근 외신에 따르면 구글이 AI 기반으로 입원 환자의 죽는 날을 알 수 있는 '사망 예측 시스템'의 예측률을 95%까지 끌어올리는 데 이어 예측률 제고를 위한 시스템 보완에 박차를 가하고 있다.

구글의 AI기반의 이 시스템의 정확도는 정확도는 95% 수준까지 높아졌다. 기존 알고리즘보다 훨씬 정확하게 환자의 사망을 예측할 수 있는 구글 알고리즘은 올해 5월에 발표된 독자 AI 소프트웨어를 기반으로 하고 있다.

순다 피차이(Sundar Pichai) 구글 CEO는 지난해 "AI 기술을 자체 서비스 외에 의료부터 환경에 이르는 사회적 문제 해결을 위해 사용하겠다"고 언급한 바 있다. 특히 의료와 관련해서는 AI 알고리즘을 통해 현대 의료의 낭비를 줄이고 체계를 간소화하겠다는 의지를 거듭 피력하고 있다. 

◆ 구글, 환자 사망 예측하는 AI 시스템 개발    

기가진 등 IT매체에 따르면 환자의 사망 확률을 추정하는 알고리즘은 구글의 의료 분야 진출 이전부터 개발이 진행돼 왔지만 정확도는 극히 낮은 편이었다. 가령 후기 유방암 여성 환자가 병원에서 방사선 검사 후 병원 컴퓨터로 결과를 분석한 결과 사망 확률은 9.3%였다. 하지만 구글 알고리즘이 이 여성과 관련된 병력, 가족력, 진료기록, 연령, 인종 등 17만 5639개 관련 데이터를 조사한 결과 사망 위험은 2배 이상인 19.9%였다. 실제로 며칠 후 환자는 사망했다.

당시 사망 확률 예측은 기존 의료 시스템 대비 다소 높은 20% 정도에 불과했지만 방대한 의료데이터를 바탕으로 학습을 거듭, 정확도가 4.5배 이상 높아졌다.

구글의 AI 책임자 제프 딘(Jeff Dean)은 지난 5월 구글 연례개발자회의에서 "우리의 다음 단계는 이 예측 시스템을 병원과 의료기관으로 옮기는 일"이라고 언급했다. 구글 AI 시스템은 데이터를 스스로 학습하고 성능을 향상시킬 수 있고 사망뿐 아니라 환자의 입원 기간과 환자의 재입원 가능성을 예측할 수 있다.

구체적으로 연구팀은 스탠퍼드 종합병원과 루실 패커드 아동병원에서 제공받은 성인과 아동 환자 21만 6221명의 비공개 데이터 16만개를 머신러닝을 통해 학습했다. 이 알고리즘은 이 중 환자 4만 명을 대상으로 3개월~12개월 사이 사망 확률을 예측해냈는데 정확도가 90%를 훨씬 웃돌았다. 병원 입원 기간 예측 정확도는 기존 시스템보다 10% 이상 높은 86%였다.

◆ 환자 빅데이터 시스템화로 의료환경 개선  

구글 관계자는 "의사들이 전자의무기록을 처리하는데 하루 평균 6시간을 투자하고 있다"며 "AI기술은 의사의 과중한 업무를 줄이고 진료 및 대기시간을 줄이는데 도움이 될 것"이라고 밝힌 바 있다.

실제 병원·의사·의료관계자는 전자 건강기록 및 환자의 데이터 확보에 주력해왔다. 적절한 정보를 적절한 시기에 공유하는 것이 보다 나은 의료 서비스를 제공할 수 있다고 여겼기 때문이다. 그러나 의료 데이터 구축과 관련된 기존 방법은 성과를 낼 때까지 많은 시간과 비용이 소요되는 번거로운 것이었다.

구글 AI 소프트웨어가 놀라운 것은 기존에는 활용이 어려웠던 데이터 (PDF에 포함된 기록과 수기 등)를 뉴럴 네트워크가 모두 가져와 예측에 이용한다는 사실이다. 뿐만 아니라 구글 알고리즘은 기존 기술보다 훨씬 빠르고 정확하게 환자의 미래를 예측한다.

구글은 막대한 투자를 통해 헬스케어 분야의 빅데이터 구축 작업에 주력하는 한편 IT와 의료기술 결합에 힘을 쏟고 있다. 또 스탠포드대 연구진과 함께 의사와 환자의 대화를 인식해 기록하는 AI기술도 개발 하고 있는 것으로 알려졌다.

니감 샤(Nigam Shah) 스탠포드의대 교수는 "기존 환자 예측 모델로 보낸 시간의 80%가 데이터를 쉽게 볼 수 있도록 하는데 소요됐다"며 구글의 접근 방법이 의료업계의 시간 낭비를 막을 수 있다고 강조한다. 의료계 종사자들은 단순 서류 업무를 하는 시간을 줄이고 환자 치료에 보다 많은 시간을 할애할 수 있게 된다.  

◆ 구글의 헬스케어 장악 가능성에 우려의 시선도       

구글은 세계 최고 수준의 빅데이터 분석, 머신러닝, 인공지능(AI) 기술을 바탕으로 질병 발생가능성, 획기적 진단법, 나아가 죽음을 맞이하는 순간까지 알려주는 프로젝트를 진행하고 있다.

물론 AI와 의료 융합을 가로막는 장애물도 존재한다. 일각에서는 구글을 비롯한 글로벌 IT 공룡들이 의료업계의 모든 데이터를 독점적으로 활용함으로써 지배적인 힘을 갖게 될 것이라고 우려한다. 특히 앞선 기술력을 내세운 구글이 온라인 광고 시장의 지배자로 군림하고 있는 것처럼 의료 데이터를 독점할 가능성을 사전에 차단할 조치가 필요하다는 시각이다.

의료 빅데이터와 개인 정보를 확보하는 것도 쉽지 않은 문제다. 그간 비상업적 연구 데이터는 큰 문제없이 제공됐지만 앞으로 범위를 확대한다면 정부 허가 없이 데이터 공유가 가능할지는 미지수다.  실제 구글 산하 딥마인드가 지난해 영국 환자의 의료 데이터를 사전에 사용처에 대한 고지 없이 분석앱을 테스트해 영국 당국에 적발되기도 했다. 또 의료 분야의 도전에 있어 몇 차례 실패도 경험했다. 개인 의료정보 기록 사업인 구글헬스와 독감 감염 정보 서비스 구글플루트렌드의 경우 중도에 포기를 선언했다.
 
하지만 많은 이들이 구글의 도전에 촉각을 곤두세우고 의료 업계가 어쩌면 두려움까지 느끼는 것은 구글이 그간 IT 분야에서 이룩한 기술력과 방대한 데이터의 규모가 단연 압도적이기 때문이다. 장기적 관점에서 결국 의료 생태계까지 장악해 헬스케어 시장을 선점하는 것은 구글이 될 공산이 가장 높다는 것이 시장의 지배적 시각이다.