의료 AI, 감염병 대응의 `뉴 노멀`로 급부상

감염병 진단과 치료에 인공지능(AI)을 접목하기 위한 논의가 활발히 진행되고 있다. 

5일 전북대 적응형AI 연구실에 따르면 지난 3일 전북대 인문사회관에서 '감염병 대응의 뉴 노멀, 의료 AI를 말하다' 세미나를 개최했다. 이날 세미나는 감염병 진단 및 치료에 AI를 효과적으로 적용하기 위한 방향을 모색하기 위해 마련됐다.

세미나에는 한림대 강남성심병원 감염내과 이재갑 교수 등 의료 및 IT 전문가들이 참여해 의료AI의 발전 현황과 신뢰성 확보 방안, 데이터 편향, 윤리적 검증 등 기술과 공공보건의 교차 지점을 집중적으로 다뤘다.

기조발표에 나선 이재갑 교수는 “AI는 이미 비임상 영역뿐 아니라 감염병 예측과 진단 보조 분야에서도 성과가 가시화되고 있다”고 밝혔다. 특히 “AI-CDSS(임상 의사결정 지원 시스템) 적용을 통해 항생제 처방이 47% 감소하고 내성균 예측 정확도가 90%에 달했다”는 구체적인 사례를 소개하며 의료AI의 잠재력을 강조했다.

이 교수는 이어 의료AI의 3대 핵심 쟁점으로 △신뢰성(reliability) △데이터 편향(data bias) △윤리·의학적 검증(ethical & clinical validation)을 꼽았다. 

그는 “AI 모델은 병원별 환자군이나 장비 환경이 달라지면 성능이 급격히 저하될 수 있다”며 다기관 검증체계의 필요성을 역설했다. 

아울러 “데이터 편향은 의료 형평성과 직결되는 문제”임을 지적하며 데이터의 표준화와 다양성 확보의 중요성을 언급하고, “AI의 판단 오류 시 책임 주체가 불분명한 만큼 윤리적·법적 정립이 시급하다”고 제언했다.

좌장을 맡은 전북대 소프트웨어공학과 조재혁 교수 역시 의료AI가 신뢰받기 위한 세 가지 축으로 ▲AI 신뢰성 확보 ▲데이터 편향 해소 ▲윤리·의학적 검증을 제시했다. 

조 교수는 “AI는 환경 변화에 성능이 흔들릴 수 있어 다기관 검증과 모델 해석 가능성이 필수적이며, 특정 집단에 치우친 데이터는 진단 편향을 야기할 수 있으므로 표준화된 데이터셋이 공정성의 출발점”이라고 강조했다. 

또한 “AI 판단 오류에 대한 책임 주체 명확화, 개인정보 보호와 공공성의 균형 등 제도적 논의가 병행되어야 한다”고 덧붙였다.

이어진 패널토론에서는 전북대 간호학과 장형은 교수, 연세대 예방의학교실 고주연 박사, ㈜아이브랩 이준욱 이사 등이 참여해 의료AI의 진보와 과제를 다각도로 논의했다. 

장형은 교수는 “AI 기반 예측 모델이 감염병 유행 시 의료자원과 인력을 효율적으로 배분할 수 있는 가능성을 보여준다”고 말했으며, 고주연 박사는 “AI는 임상의 판단을 대체하는 것이 아니라 보조하는 도구로 활용되어야 한다”며 국가 차원의 데이터 표준화 시급성을 강조했다. 

이준욱 이사는 “AI의 신뢰성은 정확도뿐 아니라 시스템 안정성까지 포괄해야 한다”고 제언했다.

세미나를 마무리하며 조재혁 교수는 “AI는 의료의 효율성과 정확성을 높이는 혁신적 도구이지만, 신뢰성과 설명가능성, 데이터 품질이 뒷받침되지 않으면 의료AI의 범용화는 어렵다”고 평가했다. 

참석자들은 “AI의 의료 도입은 이미 현실화되고 있으며, 앞으로의 핵심 과제는 신뢰를 기반으로 한 의료AI 생태계 구축”이라는 데 공감대를 형성했다.