의료기관은 매일 방대한 양의 데이터를 생성하는 '공장'과도 같다. 환자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 진단명, 검사 결과, 처방 약제까지 모든 정보가 데이터로 축적된다. 과거에는 이러한 데이터가 쌓이기만 했지만, 최근 인공지능(AI)의 발전 덕분에 이 데이터를 분석하고 맞춤형 건강 정보를 제공할 수 있는 길이 열렸다. 대구가톨릭대 의과대학 곽상규 교수(의학통계학)는 국제임상데이터표준컨소시엄(CDISC) 인증 데이터 관련 3종 자격을 국내 최초로 취득하며, 이러한 변화를 선도하고 있다. 지난 5일 연구실에서 그와 인터뷰를 진행했다.
- 빅데이터와 인공지능이 의료현장에서 어떤 역할을 하나요?
“병원에서는 빅데이터와 AI 기술이 도입되면서 의료 환경이 빠르게 변화하고 있습니다. 과거에는 종이 차트에 기록하던 의무기록이 전자화되어 데이터로 활용되고 있습니다. 의학통계학은 이러한 데이터를 수집하고 분석하여 새로운 정보를 도출합니다. 예를 들어, 고혈압 환자에게 어떤 약을 처방할지, 뇌출혈 환자의 수술 여부를 판단하는 데 도움을 줄 수 있습니다.”
- 환자들이 체감하는 변화는 아직 크지 않을 수 있습니다.
“현재 환자들은 여러 검사를 받지만, 검사 결과는 주로 특정 질환에만 활용됩니다. 기존의 AI 및 빅데이터 소프트웨어는 하나의 질환에 집중하는 경우가 많습니다. 하지만 앞으로는 이러한 데이터를 더욱 폭넓게 활용할 수 있을 것입니다.”
- 향후 어떤 개선이 기대되나요?
“환자의 검사 결과를 종합하여 다른 질병에 대한 위험도를 계산할 수 있는 ‘건강 포트폴리오’ 서비스가 가능해질 것입니다. 이를 위해서는 더 많은 데이터와 이를 분석할 AI 모델이 필요합니다. 현재는 초기 단계지만, 데이터가 쌓이면 환자의 건강 상태를 바탕으로 다양한 질환의 위험도를 제시할 수 있을 것입니다.”
- 실제로 AI와 빅데이터 기술을 활용한 사례가 있나요?
“심정지 예방을 위해 AI 소프트웨어를 도입했습니다. 과거 10년치 데이터를 기반으로 심정지 예측 모델을 개발했고, 이를 통해 여러 환자가 심정지 위험에서 구출되었습니다.”
- 모든 병원의 데이터를 공유하면 더 나은 결과를 낼 수 있지 않을까요?
“현재 각 병원의 데이터는 개별적으로 축적되고 있지만, 정부 차원에서 이를 통합하여 공유하는 시스템은 없습니다. 데이터 공유가 이루어진다면 희귀질환에 대한 통계적 분석이 훨씬 더 효과적일 것입니다.”
- 환자들이 확률을 어떻게 해석해야 하나요?
“확률은 개인의 상황에 따라 다르게 해석될 수 있습니다. 예를 들어, 수술 실패 확률이 30%라면 많은 환자가 의사에게 조언을 구하지만, 의사 본인이나 가족에게는 다른 판단을 할 수 있습니다. 확률의 양면을 모두 고려하는 사고가 필요합니다.”
- 의대 정원 확대에 대한 의견은?
“의대는 단순히 의사를 배출하는 곳이 아니라, 연구할 수 있는 인재를 양성하는 곳이어야 합니다. 특히 AI와 빅데이터가 미래 의료에서 핵심적 역할을 할 것이므로, 의료 데이터를 분석하고 활용하는 능력이 더욱 중요해질 것입니다.”
