의사보다 더 정확한 지능형 진단 기계가 의사의 일자리를 위협하다. 의사의 미래는 어떻게 될까?
인데일리 2016.01.27(수) 박영숙《유엔미래보고서 2050》저자 / 유엔미래포럼 대표
지금까지 의사가 된다는 것은 명망이 있고 때로는 매우 수입이 좋은 직업을 선택하는 일이었다. 그러나 미래에도 지금처럼 많은 의사들이 필요할까? 10년 이내에 상당한 수의 의료인 실업 사태를 보게 되는 것은 아닐까?
호주의사연합 NSW 주 회장인 색슨 스미스 박사는 작년 말에 발표한 보고서에서, 자신이 수련중인 의사와 의과대학 학생들에게 가장 많이 듣는 질문이 ‘의사의 미래는 어떻게 될까요?’, 그리고 ‘우리는 일자리를 가지게 될까요?’였다고 말했다. 그는 계속 대답을 교묘히 피해야 했다.
호주와 영국, 미국 대학교에서 배출된 의과대학생의 수는 늘고 있다. 미래에 이 새로운 의사들이 어디에 있게 될까? 인구 노령화 때문에 의료 전문인들의 역할이 확장되게 될까? 아니면 비용절감 압박으로 새로운 기술을 적용하여 실적을 개선하거나, 새로운 기술들이 현재 의사들이 수행하고 있는 역할을 침식하게 될까?
비용의 절감
전 세계의 정부와 환자, 의사들은 모두 더 많은 사람들을 치료하기 위해서는 보건에 관련된 비용이 낮아져야 한다는 것을 알고 있다. 어떤 사람들은 환자들이 더 많이 부담하는 것을 제안하기도 하지만, 비용의 절감이 우선되어야 한다는 것은 분명한 사실이다.
인간 외과의사를 돕기 위해 의료 로봇을 사용하는 것이 더욱 확산되고 있다. 그러나 지금까지는 로봇들은 실험적으로 또는 환자의 치료를 돕기 위해서 사용한 것이지 외과 수술의 비용을 절감하기 위한 것은 아니었다. 비용이 절감되는 것은 나중에 이러한 로봇 기술이 성숙되고 난 이후의 일이다.
의료 진단 분야는 많은 사람들이 인간 의사 대신 기술을 사용함으로 인해 정확도를 높이고 비용을 상당히 절감할 수 있다고 보는 분야이다.
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기계 대 인간
만약 기계가 혈액검사를 할 수 있다면 다른 것도 할 수 있지 않을까? 대다수의 의사들은 이러한 생각을 좋아하지 않겠지만 패턴 인식을 요하는 검사라면 근본적으로 기계가 인간보다 더 잘 수행할 수 있다.
병리학적 진단을 요하는 많은 질병들의 경우, 의사들은 정확한 질병을 알아내기 위해 혈액이나 조직 샘플을 관찰한다. 감염을 진단하기 위한 혈액 검사, 병변이 암인지를 알기 위한 피부 생체 검사, 진단을 위해 행해지는 조직 샘플 검사 등이 있다. 이와 같은 모든 예에서 의사들은 병리학적 진단을 하기 위해 패턴인식을 사용한다.
인공지능기술은 심층신경망(Deep Neural Network)을 이용한다. 딥 러닝은 수십 개 층으로 이뤄진 인간의 신경망을 모방한 심층신경망에 바탕을 두고 있다. 수십 개 층을 거치면서 보다 사물을 정확하게 파악하게 되는 것이다.
기계는 빠르게 학습한다. 그리고 지금 하나의 기계에 대해 이야기하는 것이 아니라 전 세계적으로 인터넷을 통해 연결되어 서로의 데이터를 지속적으로 향상시키고 있는 기계 네트워크에 대해 이야기하고 있는 것이다. 이러한 일은 하루 저녁에 일어나는 것은 아니다. 학습에도 시간이 필요하다. 그러나 한 번 훈련된 기계는 계속적으로 향상되어간다. 시간이 지나면, 적절하게 훈련된 기계는 패턴 인식 분야에서 어떤 사람보다 더 월등한 실력을 보이게 될 것이다.
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방사선학, 엑스레이와 그 이후
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만약 기계가 처음에는 엑스레이를 판독하는 방법을 배운다면, 궁극적으로 인간 방사선 전문의를 대체할 수 있을까? 그래도 인간 방사선 전문의가 필요할까? 아마도 그럴 것이다. MRI나 CT 스캔과 같은 향상된 이미징 기술은 방사선 전문의가 필요하다.
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그러나 대다수의 진단은 피부과 전문의의 병변 인식(다시 말하지만 패턴 인식)을 기초로 이루어진다. 만일 진단이 불분명하다면 일부 조직을 연구실로 보내어 병리학적 진단(생체검사)을 받게 한다. 우리는 이미 병리학적 진단에 관해서는 기계가 판독할 수 있도록 준비가 되어 있다. 따라서 피부 병변 인식에도 같은 원칙이 적용될 수 있다. 한번 학습되고 인지된 병변은 다음에도 인지할 수 있다. 고화질 카메라가 달린 휴대폰으로도 계속해서 향상되고 있는 글로벌 데이터베이스에 연결할 수 있다.
만약이 아니라 언제
이러한 변화는 하룻밤 사이에 일어날 일은 어니지만 언젠가는 일어날 일이다. 많은 의사들이 이러한 변화를 위협적인 것으로 보고 있지만 인류를 위해서는 전례 없이 좋은 기회이다.
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처음에는 기계들에게 간단한 검사를 하도록 하겠지만 시간이 지날수록 기계들은 인간이 평생을 배워나가듯이 학습하게 될 것이다. 의료 전문가들은 이러한 변화를 위한 기회를 붙잡아야 한다. 그리고 미래의 젊은 의사들은 신중하게 미래의 의료 일자리가 어디에 있을 것인지를 생각해보아야 한다. 15년 후의 의료 시장은 우리가 지금 보고 있는 것과는 완전히 달라질 것이다.
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