향후 모바일 인공지능 진단기술의 도입으로 의료생태계의 큰 변화가 전망되는 가운데 관련 기술도입에 앞서 발생 가능한 문제점들에 대한 진단이 필요하다는 조언이 나왔다.

한국전자통신연구원 박종현 선임연구원은 지난 28일 생명공학정책연구센터 ‘BioINpro’ 보고서를 통해 이같이 밝혔다.

박 연구원은 모바일 인공지능 진단기술 도입에 앞서 ▲스타트업에 대한 투자 ▲비즈니스 모델 발굴 ▲인공지능 기술역량 강화 ▲판단 결과의 책임소재 명확화 등이 필요하다고 분석했다.

박 연구원은 “인공지능을 활용한 상용화 기기와 서비스가 증가하면서 인공지능의 오류나 판단 결과에 대한 책임소재, 안전사고 등에 대한 문제가 발생할 수 있다”면서 “향후 인공지능으로 인해 야기될 수 있는 다양한 이슈를 해결하기 위한 지속적인 논의가 필요하다”고 했다.

인공지능 진단기술이 의료비절감과 정밀의료 실현 가속화 등의 변화를 이끌 것이라고도 했다.

박 연구원은 “축적된 의료 데이터를 기반으로 치료 가능한 질환의 정밀 진단 및 조기발견을 통해 의료의 질적향상과 의료비 절감 효과가 나타날 것”이라며 “인공지능을 활용하면 진단 성과는 41.9% 향상되고 의료비는 58.5% 절감되는 효과가 있다는 분석도 나오고 있다”고 했다.

이어 “맞춤형 치료를 가능케 하는 정밀의료의 실현을 가속화할 것”이라며 “딥러닝의 인공지능 기술과 개인의 의료정보 및 유전체 정보 등을 토대로 한 빅데이터 분석에 기반을 둔 정밀의료 서비스가 가능해질 수 있다”고 했다.

다만 다양한 데이터의 유출로 인한 프라이버시 문제 등에 대한 대비책도 필요하다고 했다.

박 연구원은 “인공지능의 오류에 따른 오진 및 잘못된 처방으로 인한 의료사고 가능성이 있다. 헬스케어 분야의 특성상 시스템의 복잡성이 고도화돼 예기치 못한 진단과 처방오류가 있을 수 있는 것”이라며 “개인정보 해킹 등 정보 유출의 가능성도 상존하는 만큼 관련 기술 및 제도적 보완이 병행돼야 한다”고 했다.

모바일 인공지능 진단기술 활성화를 위해 기술역량을 강화해야 한다고도 했다. 보고서에 따르면 미국(100%) 대비 한국의 인공지능 기술수준은 70.5%, 기술격차는 2.4년인 것으로 분석되고 있다.

박 연구원은 “이런 기술격차는 헬스케어 분야에도 비슷한 수준을 보이고 있다”면서 “한국의 기술경쟁력을 확보하기 위해선 공공부문의 선도적인 R&D 투자뿐만 아니라 민간부문과의 공동 R&D도 이뤄져야 할 것”이라고 덧붙였다.