[디지털데일리 강민혜 기자] 가톨릭대학교 서울성모병원이 환자 빅데이터 기반 AI 기계학습을 통해 진료 효율화 준비를 이어간다.

12일 서울성모병원(병원장 김용식) 관계자는 “내부적으로 인공지능 활용 알고리즘 개발에 관심이 높다”며 “전문의들마다 의견이 다르거나 육안 식별이 어려웠던 부분 등은 빅데이터 기반으로 AI가 명확하게 판단해 시간을 줄이고 진단 정확성은 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

방철환 서울성모병원 피부과 교수는 최근 AI 기반 아토피 진단 알고리즘 추출 연구에 참여했다. 이 때 마련한 알고리즘을 토대로 건선 질환 중증도 판별용 새 알고리즘 추출을 목표로 연구 중이다.

기존 아토피 중증도 판단용 알고리즘이 환자의 병변 부위를 확대한 자료 기반이라 시간이 더 들었다면, 건선 진단 알고리즘은 환자의 사진을 토대로 단번에 병변을 파악, 진달할 수 있도록 효율성을 높이는 게 목적이다.

방 교수는 이를 위해 ▲환자 빅데이터 구축 ▲여러 전문의의 진단 교류 과정에 참여하고 있다. 이를 통해 진단의 정확성을 높인다. 알고리즘 추출 완료 시기는 미정이다. 기존에 사용하던 신경망 소프트웨어 기반 알고리즘이 낡아 새 프로그램을 도입하고 싶은 욕심도 있다.

병원측은 관련 소프트웨어 개발에 대해서는 “우리가 자체 개발한 알고리즘”이라며 “우리 연구진이 기존에 활용하던 알고리즘을 공유하며 관련 연구를 지속하고 있다”고 말했다.

방 교수는 “의료진은 빅데이터의 정교화 과정에 중점을 둬야 한다”며 “알고리즘 추출 전 올바른 양질의 빅데이터를 구축할 수 있도록 여러 전공의가 노력하고 있다. 업그레이드한 프로그램 기반 알고리즘 값을 도출해도 좋지만 지금 추출 중인 값도 추후 새롭게 적용할 수 있을 것이라 본다”고 설명했다.

방 교수는 피부과 관련 진단서 AI 알고리즘 활용이 각광받을 것이라고 자신했다.

그는 “지금같은 환경서 전공의가 환자를 일대일로 만나고 정확히 분별하려 힘쓰는 과정은 오래 걸린다”며 “관련 알고리즘을 추출하면 AI가 환자 사진만 있어도 중증도가 어느 정도인지 점수화해 내놓을 수 있다”고 효율성을 강조했다.

이 병원 홍성후 비뇨의학과 교수, 최인영 의과대학 의료정보학교실 교수, 김형민 연구원 등은 신장암 수술 후 5~10년 내 재발 확률을 예측하는 알고리즘을 AI를 활용해 최근 개발했다.

홍 교수의 연구팀도 동병원 환자 빅데이터를활용, 알고리즘 최적화 작업으로 결과값을 도출했다.

홍 교수는 “알고리즘은 향후 임상의사가 신장암 수술 후 환자 예후관리, 개인별 맞춤치료전략을 수립하는데 도움될 것”이라고 진단했다. 병원 관계자는 “AI 활용 진단 효율화는 미래로 가는 움직임”이라며 “추출된 알고리즘들이 상용화되면 환자가 자신의 증상을 보다 더 빠르고 정확하게 진단받을 수 있을 것”이라고 말했다.

<강민혜 기자> mineral@ddaily.co.kr