인공지능은 의료 현장에서도 활용이 기대되고 있다. 방대한 이미지와 데이터를 바탕으로 학습한 AI가 인간 의사보다 뛰어나다는 연구도 종종 보고된다. 하지만 AI의 의료 현장 응용을 연구한 논문 대부분은 내용이 불충분하고 실제로 AI와 인간의 진단 정확도는 변하지 않는다는 조사 결과가 보고되어 눈길을 끈다.
AI에 의한 의료 진단 연구는 최근 급격하게 진행 중이며 AI가 인간보다 뛰어난 정밀도로 진찰한다는 결론을 낸 연구가 많다. 예를 들어 구글이 개발한 폐암 검출용 AI는 인간 의사보다 높은 검출율을 자랑한다는 보고가 있다. 또 AI는 인간보다 높은 정확도로 진단하기 때문에 AI가 진단해 진단 오류로 인한 불필요한 절제 수술을 하지 않아도 된다고 주장하기도 한다.
UHB(University Hospitals Birmingham) 연구팀은 지난 2012년 이후 발표된 딥러닝 관련 연구 논문을 조사했다. AI 진단에 관한 연구 논문은 2만 건 이상 존재하지만 질 높은 데이터를 제공하면서 AI를 분석한 것 같은 이미지를 인간 전문가에게도 보여준 비교 연구는 이 중 14개 밖에 발견하지 못했다고 한다.
연구팀은 14개 연구 중 가장 유망한 결과를 모아 AI가 인간 질병을 정확하게 진단하는 정확도를 산출했다. 인간 의사가 86% 정확도로 정확한 진찰을 한 반면 AI의 정확도는 87%였다고 한다. 또 질병 진단 정확도는 인간이 91%였던 것에 비해 AI는 93%였다. 다시 말해 내용이 충실한 연구만 고려해 인간 의사와 AI 진단 정확도를 비교하면 큰 차이가 없었다는 것이다. 하지만 연구팀은 이 결과 역시 적은 수 연구에서 도출한 것인 만큼 주의가 필요하다고 밝히고 있다.
한 전문가는 의료 분야에서 AI 응용 연구는 부족하다고 지적한다. 이번 연구는 의학 분야에서 AI에 대한 과대 광고에 의해 대부분 연구의 질적 수준이 안타까운 수준이라는 걸 증명한다면서 딥러닝이 유망한 기술은 될 수 있지만 AI에 의한 임상 진료에 어떤 이점이 있는지 중요한 질문을 해봐야 할 필요가 있다고 말한다.
물론 의료 분야 내 AI의 가능성에 대해선 긍정적이다. AI가 진단 도구로 기능하고 의료 영상 검사 등 대처에 도움이 될 수 있다는 것이다. 만일 화상 진단을 실시할 인재 확보가 어려운 곳이라면 이곳에서도 AI로 가능할 것으로 보고 있다. AI가 의료 현장에서도 미래에 중요한 존재가 될 것이라는 건 분명하지만 AI의 타깃 테스트가 필요하다는 지적이다. AI가 왜 잘못된 평가를 내리는지 이유를 제대로 이해하는 것도 중요하다고 말한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.