한국나노기술원은 24일 기술원에서 AI의 연구, 헬스, 문화, 젠더 특성 영향과 함께 응용 가능성을 주제로 제52회 과학문화융합포럼 융합세미나를 개최했다.

이날 포럼은 이은우 KAIST 감사 사회로 산업통상자원 R&D 전략기획단 박인선 수석전문위원과 양세정 연세대학교 원주의과대학 교수가 강연을 이어갔다.

김우식 전 부총리 겸 과기부장관과 박영일 한국나노기술원 이사장, 한국나노기술원 연구원 등이 참석했다.

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AI의 바이오 헬스 케어 분야 활용과 젠더 특성 영향

박인석 위원은 'AI의 바이오헬스 케어 분야 활용과 젠더 특성 영향' 강연에서 "최근 ICT, 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명 기술과의 융합으로 바이오헬스케어 산업이 치료에서 질병 발생뿐 아니라 예측하고 관리하는 영역, 신약 개발로 확장되고 있다"고 설명했다.

이어 "인공지능을 활용한 글로벌 바이오 헬스 케어 시장 규모는 2030년 1817억9000만 달러까지 증가하고, 국내 시장은 평균 50.8% 성장하면 2030년 66억7200만 달러를 기록할 전망"이라며 "국내 성장 속도가 글로벌 평균(61.8%)와 아시아 평균(47.9%)보다 상회하고 있다"고 밝혔다.

이와 함께 신약 개발 과정에서 AI 활용 시 후보물질 발굴에서 선보물질 최적화 단계까지 소요 시간을 단축해 개발비용을 최대 70% 절감이 가능한 점을 설명했다. 생체신호, 환자의 운동 하중, 뇌 신호 등의 환자 생체 피드백을 활용하여 재활을 진행하는 시스템으로 AI를 적용함으로써 의료 정보를 기반으로 환자의 상태를 평가하거나 환자-의료진-로봇 사이의 인터페이스가 가능한 방향으로 발전하고 있다는 것이다.

특히 질병의 조기 진단뿐 아니라 진단의 정밀도가 향상되고 있다는 점이 주목해야 한다는 점, AI 기술이 적용된 진단 소프트웨어를 활용하여 환자의 개인정보(유전자 정보 포함) 기반으로 환자 맞춤형 치료인 '정밀 의료' 시현에 기여하고 있음을 주목했다.

박 위원은 "그러나 인공지능(AI)은 바이오 메디컬 분야에서 혁신적인 변화를 주도하고 있으나, 데이터 편향 문제는 젠더 불평등 심화라는 심각한 문제를 야기하고 있다"고 지적했다.

이어 "진단 오류의 대표적인 사례가 심혈관 질환이며 대표적으로 남성 중심의 증상 진단이기 때문에 여성은 흉통, 요통, 메스꺼움, 두통 등으로 심혈관 질환으로 판명하는 데 어려움이 따른다"고 설명했다.

또한 "골다공증의 경우 여성 질환으로 여겨지고 있으나 1/3의 남성이 골다공증 환자이며, 증상도 여성보다 심하게 나타나지만, 진단 오류나 지연될 가능성이 있다"고 했다.

박 위원은 "AI 모델 학습에 사용된 데이터 출처, 수집 방법, 젠더 분포 등을 투명하게 공개하여 잠재적 편향 가능성을 평가하고 개선하고 젠더 특성을 고려한 AI 기술 개발 연구를 지원하는 등 젠더 불평등 해소에 기여할 필요가 있다"고 강조했다.

AI의 연구 헬스, 문화, 응용 가능성

양세정 연세대학교 원주의과대학 교수는 'AI의 연구 헬스, 문화, 응용 가능성'을 발표했다.

양 교수는 "올해 주요 글로벌 기업에서 중요한 키워드 가운데 하나가 '생성형 AI'인 만큼 생성형 인공지능 시대가 도래했으며 의료 분야에서도 시장 규모가 확대되고 있다"고 설명했다.

최근 구글이 의학적인 질문에 전문적으로 대답할 수 있도록 훈련된 생성형 AI 챗봇인 메드-팜2(Med-PaLM2)의 테스트 영상을 발표했다. 구글은 메드-팜2이 의학적인 질문에 대답을 생성하고, 문서 요약 및 건강 데이터 조직화와 같은 작업을 수행할 수 있다.

한국의 경우 정보통신산업진흥형 주관으로 '소아·청소년을 위한 초거대 AI 보건의료서비스 개발 사업'을 업스테이지-카카오헬스케어, NIPA 초거대 AI 보건 의료 사업 공동으로 진행하고 있다. 이는 전문 의료 인력 부족, 응급실 과밀화 등의 문제를 해결하기 위해 초거대 AI를 활용한 대화형 소아 건강상담 서비스, 맞춤형 질병 예측 서비스, 처방보조 서비스 등을 개발할 계획이다.

양 교수는 "급속한 개발이 이어지고 있지만, 생성형 AI의 작화증(Confabulation), 바로 할루시네이션(hallucination·AI가 거짓 정보를 사실인 것처럼 생성·전달하는 환각 현상)의 증상 문제로 대두되고 있으며 의료 분야에서도 정확성과 신뢰성이 필수적인 만큼 할루시네이션을 주의해야 한다"고 밝혔다.

양 교수는 "잘못된 정보는 잘못된 진단이나 불필요한 치료로 이어져 환자의 생명과 건강에 심각한 영향을 끼칠 수 있다"며 "실제로 생성형 AI가 뇌종양을 제대로 고려하지 못해 의료 진단에서 심각한 의험을 초래할 수 있다"고 설명했다.

의료분야의 AI 할루시네이션 해결 방안에 대해 양 교수는 "전문가가 검증한 고품질 의료 데이터를 활용하고 AI 의사 결정 과정을 투명하게 설명, 결과의 신뢰성을 높여야 한다"고 밝혔다.