인공지능(AI) 기술 적용된 의약 기술 속속 개발

식약처, 뇌경색 분류 등 AI 의료기기 국내 임상시험 첫 승인







인공지능(AI)으로 대표되는 4차 산업혁명 시대의 정밀 의료를 선도할 수 있는 기반 기술들이 속속 개발되고 있어 주목되고 있다.



식품의약품안전처의 ‘2017년 의료기기 임상시험계획 승인현황 결과 분석’을 살펴보면 지난해 우리나라에서 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기 임상시험이 처음으로 승인되었으며, 승인된 임상시험은 모두 3건으로 나타났다.





승인된 임상시험 3건은 뇌경색 유형을 분류하는 소프트웨어, 성장기 어린이 등의 골연령을 측정하는 소프트웨어, X-ray 영상을 통해 폐결절 진단을 도와주는 소프트웨어 등이다.



또한 3D 프린팅으로 손상된 광대뼈를 재건할 수 있는 인공광대뼈, 전기자극을 통해 치매 치료에 도움을 주는 심리요법용뇌용전기자극장치 등 4차 산업 관련 기술이 적용된 의료기기 임상시험도 본격화되고 있다.



이와 관련 식약처 관계자는 “지난해 승인된 의료기기 임상시험의 주요 특징은 4차 산업 관련 기술이 적용된 의료기기 임상시험의 본격화, 위해도가 높은 체외진단용 의료기기 임상시험 꾸준한 증가세, 미용 관련 필러 임상시험의 증가로 꼽을 수 있다”고 밝혔다.



이 같은 의료기기 임상시험 승인 외에도 ‘AI 약사’ 시대를 몰고 올 관련 분야의 연구개발도 눈에 띠고 있다.



KAIST 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 김현욱 교수 공동 연구팀은 최근 약물-약물 및 약물-음식 간 상호작용을 정확하게 예측하기 위해 딥 러닝(deep learning)을 이용해 약물 상호작용 예측 방법론인 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.



국제학술지 ‘미국 국립과학원 회보(PNAS)’ 4월16일자 온라인판에 게재된 이 연구 결과는, 딥 러닝(deep learning) 기술을 적용해 19만 2284개의 약물-약물 상호작용을 아우르는 86가지의 약물 상호작용을 92.4%의 정확도로 예측하는 시스템 딥디디아이 (DeepDDI)를 개발했다.





딥디디아이는 두 약물 A, B 간의 상호작용에 대한 예측 결과를 다음과 같이 사람이 읽을 수 있는 영문 문장으로 출력한다.<“The metabolism of Drug B can be decreased when combined with Drug A (약물 A를 약물 B와 함께 복용시 약물 B의 약물 대사가 감소될 수 있다)”>



연구팀은 “이번 연구성과로 약물-약물 및 약물-음식 상호작용을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 활용하는 것이 가능해졌으며 이는 신약 개발과 복합적 약의 처방, 투약시의 음식 조절 등을 포함해 헬스케어, 정밀의료 산업 및 제약 산업에 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다.





이런 가운데 미국에서도 의사의 도움 없이 스스로 병을 진단할 수 있는 ‘제1호 AI 의사’격인 인공지능(AI) 의료기기가 최초로 판매 허가를 받았다.



세계 첫 의료용 인공지능인 IBM 왓슨이 의사를 보조해 암 진단을 했다면, 이번 인공지능 의료기기는 전문의처럼 환자에게 진단서를 발급할 수 있는 ‘인공지능 의사’가 탄생한 것으로서 향후 의사의 역할을 상당 부분 대신할 수 있는 단계로 발전할 가능성이 높다.



이와 관련 미국식품의약국(FDA)은 지난 11일 미국 의료기기업체 IDx가 개발한 안과용 인공지능 의료기기 ‘IDx-DR’에 대해 최종 판매 승인을 내렸다고 밝혔다.



IDx-DR은 환자의 눈 영상을 분석해 당뇨 망막병증을 진단한다.



이 의료기기가 본격 보급될 경우 환자는 병원에서 오랜 시간 전문의 진료를 기다리지 않고 간편하게 검사를 할 수 있을 전망이다.



또한 일본에서는 의사와 환자가 컴퓨터 모니터를 통해 원격진료하는 온라인 진료가 급속도로 확산되는 것으로 전해졌다.



일본 후생노동성 조사에 따르면, 지난 2월 현재 일본 전국 약 1600곳의 의료기관이 온라인 진료를 도입하고 있는 것으로 집계됐다.



불과 4년 전 조사에서는 약 560개 의료기관만이 온라인 진료를 실시했던 것과 비교하면 무려 3배 이상이 급증한 셈이다.



이처럼 원격진료가 급증하고 있는 이유는 병원에 가면 2시간 정도는 기다려야 진료를 받을 수 있지만, 온라인 진료는 출근 전 10분 또는 바쁜 일과 중에서 잠시 짬을 내거나 거동이 불편한 환자들이 장소에 상관없이 어느 때건 진료를 받을 수 있다는 장점 때문이다.



인공지능을 기반으로 한 관련기술의 개발이 눈에 띠고 있는 가운데 한의계에서도 이와 연관된 기술 개발이 이뤄져 주목되고 있다.



경희대 한의대 채윤병 교수팀은 최근 ‘Frontiers of Medicine’지에 ‘Characterization of hidden rules linking symptoms and selection of acupoint using an artificial neural network model’이라는 연구 결과를 소개했는데, 이에 따르면 인공신경망 분석을 통해 환자의 증상 정보 입력만으로 어떤 경혈을 선택하여 치료할 지를 예측 가능케 했다.



연구진은 232건의 임상증례기록에서 환자 증상과 경혈 선혈의 관련성을 인공신경망 기술을 적용해 학습시켰으며, 이 과정에서 증상과 경혈과의 관련성을 찾아내 어떤 경혈을 선택하게 될지에 대한 예측정확성(86.5%)을 나타내 보였다.



이 같은 연구 결과는 향후 한의 임상 분야에서도 인공지능(AI)을 활용한 치료기술이 개발될 수 있음을 시사하고 있는 대목이다.



또 한국한의학연구원은 2018년도 2차 정규직 직원 채용 공고를 통해 ‘인공지능 한의사 및 한방의료기기 개발’에 나설 적임자를 찾고 있다.



이처럼 인공지능(AI) 기반 기술의 개발은 앞으로 약물 부작용을 최소화한 환자 맞춤형 약물 처방은 물론 질병 자체만을 선별해 타킷형으로 치료할 수 있는 정밀 의료의 급속한 성장을 예고하고 있는 셈이다.