의료 IT
IT 강국이라는 우리나라에서 IT가 국가안위와 국민생명을 지키고 각 분야의 경쟁력을 높이는 데 쓰이기보다 엔터테인먼트나 라이프스타일에 더 우선 적용되는게  아닌가 싶어  IT 분야에  종사해온 사람으로서 항상 안타까운 생각을  갖고  있다.
더구나 의료 IT는 의료분야뿐  아니라  국가 발전을  위해서도 훨씬 더 큰 역할을할 수 있음에도 불구하고 각종 규제,  의료 관련 단체의  기득권,  투자 및 개발 부족등으로 미래로 나가지  못하는 대표적인 분야가 아닌가 싶다.  이제라도  IT에  가해지는 제약을  다 걷어 내고 세계에서 가장  앞서가는 의료 수준과  의료산업을 세우는데  IT가  역할하게  하여야 한다.

IT는 병원의  운영을 효율적으로  만들 수 있다. 기본적으로 환자의  진료와 처방,  그 기록을 원활히 할 수 있으며,   고가의 의료 장비들을  IoT로 연결해 상태를 항상 파악할 수 있으며,  병원 내의 다른 기능 인력끼리의 소통을 원활히 할 수 있으며,   AI와  Motion 장갑  등으로 미세 수술 로봇도  조정할 수 있으며,  MRO 수급을 효율적으로  할 수 있으며,  AI로  암 진단도 할 수  있다.

IT는 의료체계 전체의  효율을 높일  수 있다.   클라우드로  전체 의료 정보를 국가차원에서 공유토록  하여, 중복 과잉 진료  및 진단을 줄이고 응급환자를 더 잘  돌볼 수 있다.  응급환자가 병원에 실려 오는 동안 과거의 진료기록을  펴놓고 대기할  수 있다.   아울러 IT로 활용한  원격 진료를 활용함으로써  이동이 원활치 않은 환자,  원격지 환자,  장기 투약 환자들의  편의를  제공하고  의사들의 부담도 줄일 수 있다.   IT 와  공유경제의  개념을  활용해 미국처럼  고가의   진단장비,  수술장비 및 고숙련 의사를  공유하는 제도도 검토해 봄직하다.  IT는 의료 연구의  질을  높일 수 있다.   개인정보의  수준을 낮춰 DNA 데이터나 의료정보를 빅데이터로  활용할  수 있도록 하여  환자의 질병에  대한 사전 예지나  진행이나 진료 방안을  예측하는 연구에 박차를  가해야  한다.

인공지능
인공지능(AI)은  IT의  특수한  한 영역이다.   알파고의  이세돌과의  대결 이후에  대중에게 각인되기 시작했으 며  4차 산업혁명과  등치 되어  일반인들에게  4차산업혁명을  물어보면  AI라는 답이  제일 많이 나올 정도이다.   1956년  인공지능(artificial intelligence)라는  용어가  처음  등장한  이후로 여러 차례  부침을 거듭하다가 1990년  이후 인터넷  발달과  검색엔진으로  대용량데이터를  수집하고  분석하며 기계 스스로 학습하는  방식으로  진화하였다.  

클라우드컴퓨팅 환경이  발전하면서 빅데이터와 함께 인간의 뇌를  모방한 신경망네트워크 구조를  통해 딥러닝이 구현되었다.   인간의 지적 능력을  능가할 정도의  인공지능 시스템이  구축되어  언어 소통,  종합적 판단을 할 수 있으며,   각종 센서와  빅데이터와  연결되어 지능의  수준을  점점 높여가고 있다.

AI로  영상 편집 및 분석을 하며,  유통회사의  MD(merchandising director) 역할을  한다.   엄청난 데이터를 뒤지고  분석해 개인의  행동과  활동으로부터  개인 스스로도  기억하지 못하는  것들을  편집해 내며 더나아가 필요한  것들과  활동을  예측하기도 한다.  또 자동차나 로봇 같은 기계들은  AI와 결합되어 자율성과   지능의 수준을 점점 높여가고 있다.  더구나  인간의  가장  창조적인  영역인  시나리오를   쓰고,  작곡을 하고,  그림까지 그리고 있다.   각국에서는   AI 화가에  창조성을  인정해 저작권을  보호하는  논의할  정도이다.

통신사나  IT 회사들 은 셋톱박스나  스피커에   AI 기능을  접목시켜 서비스 영역을  확대하고 있다.   음성인식으로  필요한 것 찾아주고,   IoT로  접속해  조명,  냉난방,  주차,  택배,  침대 등을 제어하는  아파트나 호텔들이  늘어나고  있다.   자동차까지  AI와   IoT로  장착된  커넥티드  카가  등장해 음성으로  온도조절,  문 개폐,  비상등 켜기,  경적 등을  제어할 수 있게 되었다.

머리역할을 하는  AI가  신경망에  해당하는  IoT를  통해 팔다리를  포함한  몸에  해당하는 로봇과 기계에  결합됨으로써  인간이  하는 역할을  대체함은  물론  인간이 하기  어려운  역할도  쉽게  수행할 수  있게  된 것
이다.  분야도 제조,  유통,  물류,  의료,  군사 등에서  상상도 못할 변화를  일으키게  될  것이다.    인공지능을
장착한 로봇이 원격  통제 없이  군사작전이나 우주나  극지에서의  미션을 수행할 날도  머지 않은 것 같다.

의료분야 인공지능
과거의  의료행위가  주로  의사의  촉진,  검안 등에  의하다가  혈액검사 등을  통한  수치의 변화와 각종 영상기기(X-ray,  CT,  MRI )로부터 얻는 신체  내부영상을  통한  판단이 주요  의료 행위가  되었다.   여기에 빅데
이터와  인공지능이  의료계에  적용되기 시작하면서  데이터 분석 학문으로  변형되는 느낌이다.   의사 개인의   능력에  영상기기의  역할이  더해지더니  AI 등장해 의사의 역할을  보완할지  대체할지  주목되는 시점이다.

원천적으로  인간은 유전자라고  하는  엄청난 데이터를 갖고  태어난다.   이 유전정보의  분석만으로도  수명, 노출 위험 질병 등을  예측하게 될 것이다.   데이터를  기반으로  한 AI 의사는  현재의  질병뿐  아니라 미래를 예측해  주게 될 것이다.  더구나  식생을 비롯한  환경과  다른 환자의  경험 데이터와  결합하게 되면  더 많은  지능 정보를  갖게 될것이며 질병 발생  예상뿐 아니라  질병의  진행  또는  가장 적절한 진료 방법까지도  제시하게 될  것이다.

2016년 12월 가천대 길병원에서  암 치료 판단을  위한 IBM의  왓슨 인공지능  프로그램을 수개월에 걸쳐 유방암,  직장암,  위암,  자궁경부암  환자 150명에게  적용했는데  의사들의 판단과  80-90%가 일치했다고 한다. 이 수치는  의사들 사이의  결과와도  유사하기 때문에   AI의  결과를  판단의  파트너로 삼아도 무리가 없다는 판단이다.

여러 지방대학병원이  연이어  도입하며  AI 암 진단이  대세가 되는듯  했지만 최근 들어 확산이 주춤하면서 기대에  못 미친다는 평가가  따르기도 했다.   더구나  인도등 외국의 적용 건수가  많은 사례의  평가가  더 낮은  것으로 전해지고 있다.    IBM 본사에서도  왓슨  헬스사업부를   대규모  구조조정 할 거라는 외신 보도도 있었다.

지능은 기본(유전)에 더해  환경과  경험에 의해  발달하 는 것이다.  따라서 의료 분야의 초기 적용을 가지고 흥분하거나  실망할 일이 아니다.  IBM이 아니더라도  국내의  연구도 강화시켜야 한다.
silo가 심하고   선배 의사들의  수직적이고  권위적인 국내 의료계 환경에서  이런 과학적인 프로그램에 의해 준거를  제시하는 것만으로도  충분히 가치 있는 일이다.  과학적인  프로그램의  결과를 놓고 선후배 의사들이 토론하며  협진하는 풍토가  생기는 것은 의료계의  변화를  위해 좋은 일이다.

의료 IT의 발전과 산업화
인공지능의  성능은  학습에 의해  더 좋아질 수 있다.  그러나 학습시킬 데이터가  충분치 않다는 얘기도 들린다.   마침 데이터 규제  혁신을  하겠다고 하니 개인정보는  보호하면서도 의료 발전에  활용될 데이터는 적극적으로  개방 공유  되어야 한다.  차제에  각병원  별로 흩어져  관리되고  있는  의료정보 데이터를 클라우드에  저장시키고 전 의료기관과  의료정보산업 분야에서 적극적으로 활용할 수 있어야 한다.

의료분야는 상대적으로 IT보다 영상에  의존해 발전해 왔다.   건강 진단과  큰 병은  영상진료 비용이 큰부분을 차지  한다.   앞으로는  고가의  CT 장비들도  방사선 조사량을  높이는  대신  소프트웨어에 의해 영상의 질을  높이는 추세에 있다.   그만큼 IT에  의해  발전할 여지가  크다는  결론이다.

법적으로 의료 IT를  제약하는 규제를 풀어야  한다.  그래야  투자도 이루어지고 미래형 일자리가 늘어난다. 당장 내년 예산에서부터 미래 효과가  클 의료 IT개발에  투자를  늘리기를 권한다.  아마존,  구글,  애플,바빌론 의료 등  실리콘밸리의  IT기업들이  앞다투어  의료IT  분야로 진출하고 있다.   그들이  바라보는 의료 IT 시장이 자그마치  3000조 원에 달한다.

혁신경제를  외치면서 법의 제약과  투자 부족으로  이런 시장을 놓치면 우리의 미래는 없다. 암, 치매 등  환자의 상태를  측정하고 진료 방향을  정하기 위해  빅데이터, AI, IoT, 센서, VR 등의 기술 들이  활발하게 동원되고 있다.

4차 산업혁명을  주도하겠다고  하면서 일자리도  현재를 기준으로  중소상인,  저소득 노동직의 일자리를지킨다고 하고,  막연하게  청년창업을  권장할 게 아니라  미래의 변화에  따른 일자리를 예측하고  인력을 키워야 한다.  정책 담당자들이  미래에  대한  상상력이  부족하면  아마존이나  구글 등의  회사에서  찾고 있는 인력을 들여다  보면 도움이  될 것이다.

참고로 오늘  현재 아마존에는  18,505 개의  각각의  id를 가진 job이 열려 있으며,  information을 치면 5,396, data를  치면  11,457, information system을  치면  3,498, health는  932가 나온다.  한번 상상해 보면 유사하다고 생각하는  우리의  쿠팡이나  위메프 같은 회사에서  information  이나  data 관련 인력을  얼마나 찾고 있을까?   물류 창고에서  물건 찾고  배달하는 인력이  대부분일 것이며 그 외에  약간의  관리 영업  인력이 있을 것이다.  이것만 봐도 우리의 산업이 얼마나  초보적인지  미래를 지향하고  있지 못한지  알 수 있다.

정부가 의료를  포함해 4차산업혁명을 한다고 꿈을 꾸고 있다면 미래를  제대로 예측하고,  거기에 다다르는데  장애를  제거하고,  그 뒷받침할  인력 변환 계획(workforce shift plan)을  세우고  그 양성  계획을 세워야 한다.

40년 전에는 대학교에서  방사선과는  전문대학 수준으로  기껏해야  뼈가 부러지거나 결핵진단을 위해 X-ray 촬영하고  판독하는  정도였으나 현대의  의학에서는 영상의학이  오히려  중심에 있는  듯 하다.   자연스럽게 인력도 영상의학 관련 인력들이  많이 늘어난 것이다.

마찬가지로 앞으로는 의료계에  information,  data,   system 등 IT 관련 인력이 중심인 시대로 바뀌고 있는 것이다.   늦기 전에 의료 IT  산업과 인력에  투자를  늘려야 한다.   사람 중심 경제는  현재 어려운 사람들에게 돈을  나누어 줄 뿐 아니라  미래의  인재에 투자하는  것이어야  한다.