일본산업뉴스요약

암 발견하는 ‘AI의 눈’ 실용화
올림푸스, 내시경 영상으로 90% 적중

-- 소프트웨어 개발, IT대기업과 연대 추진 --
인공지능(AI)으로 환자의 병변을 찾는 프로그램의 본격적인 도입이 시작되고 있다. 올림푸스는 대장의 조기 암 등의 진단을 지원하는 국내 최초 시스템을 8일에 발매한다. 숙련된 의사의 진단 노하우를 재현해 질병의 조기 발견으로 이어지도록 한다. 의료기기의 경쟁의 축은 진단 AI 등 소프트웨어 개발로 변화하고 있어 구글 등 미국 IT대기업과의 연대가 추진될 전망이다.

올림푸스가 발매하는 것은 ‘엔도브레인(EndoBRAIN)’이라고 하는 소프트웨어이다. 의사는 일반 내시경 검사와 동일하게 스코프를 환자의 체내에 삽입해 대장의 폴립을 촬영한다. 의사가 내시경을 조작하면 AI가 환부의 혈관 및 세포 구조를 분석해 ‘종양 확률 97%’ 등의 형태로 즉시 알려준다. 나중에 암이 될 위험성이 있는 ‘종양성 폴립’의 경우 바로 제거하는 수술을 시행할 수 있다.

통상적으로 이러한 검사에서는 숙련된 의사가 그 자리에서 판단하거나, 조직의 일부를 채취해 정밀 조사를 시행한다. 올림푸스가 개발한 AI의 정확도는 90% 이상으로 경험이 적은 의사들의 70% 전후를 크게 상회한다. 이 새로운 프로그램을 이용한다면 정밀 조사를 담당하는 의사들의 업무량이 줄어들 것이다. 악성이 아닌 폴립을 제거하는 불필요한 수술이 없어져 환자의 부담도 줄어든다.

이 새로운 소프트웨어는 AI로 진단을 지원하는 내시경용 소프트웨어로는 국내 최초로 의료기기로서 승인을 얻었다. 해외에서는 안저 영상을 통해 당뇨성 망막증을 검출하는 프로그램 등이 당국의 승인을 받았지만, 아직까지 사례는 많지 않다. 일본에서 지금까지 제품화된 것은 CT로 촬영된 영상의 노이즈를 AI를 이용해 제거하는 프로그램 등이다.

영국의 컨설팅 기관인 이벨류에이트에 따르면, 세계 의료기기 시장은 2024년에 5,945억달러(약 66조엔) 규모로, 2017년의 4,0050억달러보다 50% 정도 성장한다. 지금까지의 진단기기는 진찰 가능한 질병의 종류를 늘리거나 의사가 사용하기 편리하게 제작하는 등이 경쟁의 중심이었다. 하지만 보다 성능을 향상시키기 위해 AI를 포함한 IT 분야로 경쟁의 중심이 옮겨지고 있다.

이 때문에 의료기기업체들은 일제히 AI를 이용한 진단 지원 프로그램 개발에 주력하고 있다. 내시경에서는 후지필름 등도 프로그램을 개발 중이고, CT와 X레이 촬영장치에서는 히타치와 캐논메디칼시스템즈 뿐만 아니라 지멘스 등 해외 기업들도 개발을 추진하고 있다. 기기만을 제공하는 것에 비해 진단과 치료 수준을 향상시켜 부가가치를 높일 수 있기 때문이다.

진단에 이용하는 AI 개발은 IT기업들의 강점 분야로, 최근 의료기기업체들과 연대한 프로그램 개발도 추진되고 있다. 니콘은 미국 구글의 모회사인 알파벳 산하의 기업과 연대해 안저 카메라를 이용하는 진단 프로그램을 개발하고 있다. 구글도 의료용 AI 개발을 추진하고 있는 것으로 보인다. 미국 반도체업체 엔비디아도 의료기기업체와 연대해 AI 연구를 지원하고 있다.

“앞으로는 구글 등이 경쟁 상대가 될 가능성도 있다”(국내 의료기기 제조사 간부)라며 관계자들은 위기감을 느끼고 있다. 의료 AI를 둘러싼 합종연횡이 펼쳐질 가능성도 있다.

의료 AI 분야에서는 환자의 데이터 수집도 또 하나의 경쟁의 축이 될 것으로 보인다. 진단 지원 프로그램 개발에서는 의사가 진단 영상에서 이상 부분을 표시해 AI에게 병의 특징으로서 학습시키는 경우가 많다. 질병 영상이 많을수록 AI가 학습하는 재료가 늘어나 정밀도가 높아진다. 일본에서는 정보를 엄중하게 관리하는 의료기관이 많다. 만약에 대량의 환자 정보를 확보한 해외 기업 등이 나오게 된다면 업계의 세력 구도는 완전히 달라질 수 있다.

새로운 데이터 축적에 장벽
규범 정비가 과제

앞서있는 미국에 이어 일본에서도 AI를 이용한 진단 지원 프로그램이 등장하고 있지만 규범 정비는 지금부터다. 심사를 담당하는 독립 행정법인, PMDA(의약품의료기기종합기구)의 승인 프로세스와 의료 현장에서의 이용 방법 등에서 많은 과제가 남아 있다.

예를 들어, 새로운 데이터를 수집해 지속적으로 스마트해지는 것이 AI의 특징이지만 이번 올림푸스가 발매하는 프로그램에는 이러한 기능은 탑재되어 있지 않다. 발매 후에 의료 현장에서 촬영된 영상 데이터를 AI가 학습했을 경우, 오진 데이터 등도 축적해 질병을 특정하는 성능이 저하될 우려가 있기 때문이다. AI에게 새로운 데이터를 입력하기 위해서는 그 때마다 새롭게 성능을 평가해 다시 승인을 받아야 할 필요가 있다.

2019년에는 의약품의료기기법의 재검토가 예정되어 있어 후생노동성은 이에 대비해 AI 프로그램의 심사∙승인 방법에 대해서도 검토를 추진하고 있다. 여기서도 시판 후 AI의 성능 변화에 대한 대응이 쟁점 중 하나로 대두되고 있다.

의료 현장에서의 AI 이용에 있어 최종적 책임을 누가 질 것인가도 논의되어야 할 점이다. 현재 AI는 어디까지나 의사를 서포트 하는 역할로, 최종적인 책임은 의사에게 있지만 AI의 역할이 커지게 되면 그 구분은 애매해진다. 암의 오진이 발생했을 시 그 책임 소재 등에 대해서도 규범 정비가 요구될 것이다.

 -- 끝 --