[메디게이트뉴스 임솔 기자] 의료 인공지능(AI)은 이제 진단을 넘어서서 치료의 영역으로 진화하고 있다. 이 과정에서 의사의 역할은 세계 유수의 연구자들과 협업해 의사가 진단하지 못하는 영역을 AI로 찾아내고 환자 치료에 도움을 줄 수 있는 임상근거를 만들어 ‘혁신’을 도모하는 것이다. 

김기환 루닛 CMO(Chief Medical Officer)는 '의사 출신 헬스케어산업 리더들의 미래의학 이야기' 웨비나에서 이 같이 밝혔다. 그는 고려대 의대를 졸업한 다음 영상의학과를 전공했고 카이스트에서 4년간 박사과정을 했다. 루닛에는 2년 6개월쯤 전에 합류했다.  

김 CMO는 “영상의학과를 전공하면서 MRI 장비에 대해 연구를 하고 싶다는 생각으로 대학원에 진학했다”라며 “이 과정에서 인공지능, 딥러닝을 접하고 연구를 계속 하다 보니 진로를 정할 때 회사에서 일해보고 싶다고 생각했다”라고 말했다.  

그는 처음에는 의학과 공학 두 가지를 동시에 공부하면 많은 연구를 할 수 있고 쉽게 ‘융합’과 ‘혁신’이 가능할 것으로 기대했다. 두 단어가 대단할 것 같았지만 실체가 무엇인지 와닿지 않을 때가 많다고 느끼기도 했다. 

김 CMO는 “의학과 공학을 아는 것과 섞어서 하나로 만드는 것은 다른 차원의 일이다”라며 “2016년 인공지능이라는 기술이 소개돼 헬스케어를 엄청나게 바꿀 것이라고 이야기했지만, 4년이 지난 지금은 인공지능으로 실제 의료행위가 크게 바뀌지 않았다고 생각하는 의사들이 많다. 이에 회사는 AI에 대한 기대를 실제로 검증하고 실현하고자 노력하고 있다”고 말했다.   

루닛은 AI를 통해 기존의 의사들의 진단을 더 잘 할 수 있게 돕고 제한적인 범위 내에서 자동화가 가능하도록 노력하고 있다. 앞으로 AI로 할 수 있는 역할이 많아지고 임상의사들이 AI로 인해 스스로의 역할이 변했다고 받아들이는 것이 회사의 목표다. 

현재 루닛에는 직원 140명 정도가 있고 의사는 풀타임 6명, 파트타임 1명이 같이 일하고 있다. 영상의학과 외에 종양내과는 옥찬영 메디컬 디렉터가 책임을 맡고 있다. 

루닛과 같은 AI기업에서 의사들이 주로 하는 일이 무엇일까. 우선 AI를 통한 진단의 정확성을 증명하기 위한 임상 논문을 다수 출판하고 있다. 국내 외에도 세계 유수의 연구기관과 협업하는 역할에 많은 시간을 쏟고 있다. 

김 CMO는 “회사가 창립한지 6~7년 정도 됐고 여러 가지 발전이 있었다”라며 “진단을 더 잘할 수 있도록 하고 진단을 받은 사람들에게 적절한 치료를 받을 수 있는 바이오마커를 개발하는 두 가지 형태로 일을 하고 있다”고 설명했다. 

영상의학과 전공 특성상 그는 영상을 분석해 진단 기술을 향상시키는 일을 하고 있다. 흉부 엑스레이와 맘모그래피 AI를 통해 질병이 어디에 있는지 찾고, 의사의 실수를 줄여주는 보조 역할을 한다. 이 제품이 각각 '루닛 인사이트 CXR'와 '루닛 인사이트 MMG'다. 그동안 첫 단계로 알고리즘을 쓰면 진단 정확성이 향상된다는 것을 입증하는데 2, 3년의 시간을 보냈다. 

그 결과, 전체적으로 질병의 조기진단율이 20%가량 상승하고 판독 시간은 40% 정도(맘모그래피는 30%) 줄인 것으로 나타났다. 회사 측은 공동연구자들과 함께 이 결과를 JAMA 온콜로지, 란셋 디지털 헬스, 사이언티픽 리포트 등 다수의 논문을 출판했다. AI를 통해 1,2단계에 조기에 폐암을 진단한 환자의 생존율은 73%였지만 진단을 놓쳐 3,4단계에서 발견하면 18%에 불과했다. 유방암 역시 1,2단계 조기에 발견하면 생존율이 96%였지만 그렇지 않으면 65%에 그쳤다. 

김 CMO는 “특히 유방촬영이 판독하기 어렵다고 알려져 있는데, 실제로 딥러닝 기술에 적용하기까지는 많은 데이터를 필요로 한다”라며 “다만 국내에서는 몇 개 병원만 모아서 하면 데이터가 굉장히 많이 나올 수 있는 이점이 있다. 빅5병원 중 3개 병원(삼성서울병원, 서울아산병원, 세브란스병원)에서 10년치 유방암 데이터를 활용했고, 영국과 미국에서 추가로 모집해 암 데이터가 경쟁사에 비해 압도적으로 많다”고 밝혔다. 

김 CMO는 “모든 과정에서 파트너십을 쌓는데 의사들이 많은 역할을 했다. 논문을 쓰고 밸리데이션을 해서 결과를 보니 진단의 정확도가 94~97%에 달했다. 실제 여러 의사들을 모아서 판독을 했을 때 대비 우수한 효과가 나왔다"라며 "데이터를 모은 다음에 내부적으로 상품화를 시작했고 3개의 상업 제품을 미국의학협회지(JAMA) 온콜로지에 출판했다“고 설명했다. 

김 CMO는 “남은 단계는 전향적 연구에 대해 진행할 것이다. 컨소시엄을 구성해 다기관 연구를 진행한다”라며 “스웨덴 병원에서 내년에 암 환자를 모집해 임상시험을 할 예정이다. 검증에 3년 정도의 시간을 걸리겠지만 3년 후에는 결과가 나오고, 의미있는 성능 향상을 보일 것이라고 생각한다”라고 기대했다. 

AI가 진단 외에 또다른 한 축으로는 치료의 역할을 돕는다. 병리과 슬라이드를 디지털화한 영상을 이용해 면역항암제와 같은 치료에 대한 알고리즘을 예측하는 것을 목표로 하고 있다.  

김 CMO는 “현재는 학회에 보고하는 정도의 수준인데, 면역항암제에 반응하는 바이오마커인 PD-L1을 단독으로 사용할 때(42%)보다 AI를 같이 사용하면 반응성이 있는 사용자를 더 많이 검출(62%)해낼 수 있는 것으로 나타났다. 글로벌 파트너십을 체결해 다양한 제품을 만들기 위해 노력하고 있다”고 말했다. 

김 CMO는 “의사가 사람의 눈으로 확인하기 어려운 단계에서 AI 영상을 분석해 위험도 점수를 확인할 수 있다. 고위험군 또는 저위험군을 지정해 고위험군에게는 초음파나 MRI와 같은 추가 검사를 제안할 수 있고, 이런 임상 프로토콜을 하나의 축으로 활용할 수 있다”고 밝혔다. 

그러면서 “다양한 연구자들과 함께 다양한 시각에서 움직이다 보니 다양한 어플리케이션이 시도되고 있다”라며 “암을 찾는 것을 넘어서서 고위험군의 검증된 알고리즘을 찾아내고 사람이 하기 어려운 진단, 향후 치료 계획까지 제안할 수 있는 플로우(flow)를 만들 수 있다. AI가 임상에서의 혁신을 일으키고자 한다”고 했다. 

무엇보다 의사들이 실제로 AI에서 다양한 비전을 제시하고 있다고 강조했다. 임상에서 미충족 니즈(unmet needs)를 확인하고 의학적 관점에서 연구를 디자인하고 제품의 의사결정 과정을 참여한다. 다양한 연구기관과 협업하고 파트너십을 이어가고 있다. 

그는 “글로벌하게 일을 해야 하는데 각 분야의 KOL(Key Opinion Leader)과 만나 공동연구를 하고 있다. 의사들이 직접 연락하고 과학을 기반으로 의사소통을 하는 것이 훨씬 효과적이라 이 분야에 많은 시간과 노력을 쏟고 있다”라며 "좋은 기술을 통해 혁신을 만들어내고자 한다. 의사의 역할이 매우 중요하지만, 그만큼 남들이 생각하지 않은 분야에 대한 많은 고민도 필요하다“고 말했다.