[의약뉴스] 일상생활 속에서 무심코 흘려보내는 다양한 비정형 데이터를 진료에 적극 활용해 개인별 맞춤 의학을 시도해야한다는 의견이 제기됐다.
대한디지털임상의학회 유선형 인공지능이사는 최근 디지털임상의학회에서 발간한 ‘MEDICAL INNOVATOR MAGAZINE’에 ‘비정형 데이터와 인공지능, 앞으로 의료의 미래’란 제하의 컬럼을 게재했다.
컬럼을 통해 유 이사는 현대의학의 기반인 ‘근거 중심의 의학’에 비정형 데이터를 활용한 ‘개인별 맞춤 의학’의 새로운 접근을 시도해야한다고 제안했다.
유 이사에 따르면, 근거중심 의학의 필수적인 요소는 데이터로, 이러한 데이터는 우리 주변에 어디에나 있지만, 이를 정량화하고 산술적으로 분석하는 일은 쉽지 않다.
이는 많은 데이터들이 설계된 모델이나 구조로 구성되지 않은 ‘비정형 데이터’로 되어 있기 때문이라는 지적이다.
그럼에도 불구하고 비정형 데이터가 갖는 풍부한 정보와 활용가치 때문에 과거부터 이를 분석하기 위한 다양한 노력을 기울여오고 있다.
이와 관련 유 이사는 “일례로 유방암에서 개인이 갖는 유방암의 표현형은 다양하지만, 최근까지 유방암에 적용된 TNM 병기 시스템에는 다양한 개인의 표현형 정보가 담기지 않았다”며 “이에 병기에 따른 표준 진료를 따라 치료하더라도, 치료 결과나 예후가 개인별로 차이가 있었다”고 말했다.
이어 "이후 유방암 병기 시스템은 기존 TNM 분류 위에 다양한 유방암 예후 인자와 개인별 유전정보를 추가한 발전된 병기로 거듭나게 됐고, 이젠 개인화되고 세분화된 치료를 할 수 있게 됐다"고 소개했다.
이처럼 “비정형 데이터는 환자의 상태, 진단, 치료 과정 등에서 얻어지며, 이는 환자의 건강상태를 이해하고 최적의 치료방안을 결정하는데 중요한 정보를 제공한다”며 “비정형 데이터를 분석하면 환자의 개별적 특성과 필요를 파악할 수 있고, 이를 통해 개인화된 의료서비스를 제공할 수 있다”고 의미를 부여했다.
이에 “이러한 비정형 데이터를 분석하는 것이 중요한데, 근래에 그래픽 처리장치 기술의 발달로 대용량 데이터를 처리하고 분석하는 능력이 비약적으로 향상됐다”며 “이로 인해 데이터 과학 분야에서 딥러닝, 기계 학습, 데이터 시각화 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 됐다”고 설명했다.
특히 “의료에선 환자를 통해 얻어지는 실시간 비정형 데이터를 모으고 인공지능 모델로 분석, 그 결과를 바탕으로 치료계획을 세울 수 있게 된다”며 “보다 개인화되고, 예측 가능하며, 예방가능하면서 환자가 치료에 적극 동참할 수 있는 맞춤형 치료를 구현할 수 있게 된 것”이라고 강조했다.
한편, 유 이사는 의료의 미래가 개인화된 특징들을 치료에 반영할 수 있는 방식으로 발전할 것이라 내다봤다.
그는 “기존 치료 위에 인공지능 진단 보조 알고리즘이 개발, 결합돼 임상에 적용되고 있다”며 “스마트 워치, 휴대폰에서 구현되는 각종 웨어러블 디바이스를 통해 다양한 생체신호를 습득하고 있는데, 실시간으로 얻어지는 방대한 비정형 데이터는 클라우드에 전송되어, 인공지능이 분석한다”고 전했다.
이어 “분석을 통해 문제가 생기거나, 앞으로 문제가 발생할 것으로 예상되는 상황에 대해 경고할 것”이라며 “병원 의료진에겐 환자가 평소 가지고 있는 의료 데이터들을 정제된 결과 형태로 제공할 수도 있다”고 전망했다.
전통적으로 의사는 병원과 진료실에서 환자를 보고 의료활동을 통해 진단 및 치료활동을 했다면, 앞으로는 환자가 병원에 내원하기 전 단계부터 적극적인 치료활동을 펼치게 될 것이란 설명이다.
유 이사는 “의료진이 활용하고 다뤄야할 비정형 데이터는 무궁무진하다”며 “일상생활 속에서 병원 내에서 무심코 흘려보내는 다양한 비정형 데이터는 뻘 속에 묻혀 있는 진주와 같아서 이 안에 환자를 지킬 핵심정보들이 담겨 있다”고 역설했다.
