Sunday 24th March 2024,
최윤섭의 디지털 헬스케어

[도서] 에릭 토폴, ‘딥 메디슨’ 한글판 출간!

디지털 헬스케어 분야의 세계적인 구루, 에릭 토폴 (Eric Topol) 박사님의 ‘딥 메디슨’의 한글판이 드디어 출판되었습니다! ‘청진기가 사라진다’, ‘청진기가 사라진 이후’ 에 이은 토폴 박사님의 세 번째 저작입니다. 제목에서 나타나듯이, 인공지능을 중심으로한 디지털 헬스케어 분야의 혁신을 폭넓게 다루고 있습니다.

토폴 박사님 특유의 방대한 지식과 의학의 여러 분야, 그리고 인문학까지 넘나드는 혜안을 볼 수 있는 명저입니다. 작년에 스크립스 중개과학 연구소에서 연구년을 보내시며 토폴 박사님과 직접 연구를 진행하셨던 경희의료원 이상열 교수님께서 심혈을 기울여 번역하셨고, 저는 감수자로서 부족하나마 힘을 보탰습니다.

토폴 박사님의 논문은 나오는대로 저도 대부분 읽고 있습니다만, 이 책을 감수하면서 저도 많은 부분을 배웠습니다. 제 ‘의료 인공지능’ 보다 더 넓은 범위를 다루고 있고, ‘맞어, 이런 부분을 나도 더 파고 들었어야 하는데’ 하고 읽었던 부분도 많습니다. 또 토폴 박사님의 전작들과는 달리 기술적인 내용도 많고, 인문학적인 내용도 들어 있어서 인상 깊었습니다. 고령임에도 불구하고 새로운 분야에 대한 넘치는 에너지와 혜안을 보여주시는 토폴 박사님을 보면서 저 자신도 많이 돌아보는 계기가 되었습니다.

저도 에릭 토폴 박사님의 ‘청진기가 사라진다’로 디지털 헬스케어 분야에 입문하였는데요. 디지털 헬스케어 분야에 있는 분들께 토폴 박사님의 책은 언제나 읽을 가치가 있습니다. 많은 분들께서 관심 가져주시고 읽어주시면 좋겠습니다. 아래는 출판사에서 보내주신 책에 대한 소개입니다.

 

■ 책 소개

알고리즘이 환자의 생명을 구하는 시대
심장내과 전문의인 에릭 토폴은 기술 발전 덕분에 환자의 생명을 구할 수 있었다. 2011년, 비행기에 탑승하고 있던 토폴은 기내에 있는 의사의 도움을 요청하는 승무원의 안내 방송을 들었다. 환자는 10만 킬로미터 상공에서 가슴을 부여잡고 통증을 호소하고 있었다. 토폴은 얼라이브코어라는 기업에서 제작한 스마트폰용 심장 모니터링 기기를 이용해 환자의 심전도를 측정했다.

“스마트폰을 통해 심근 경색을 확인할 수 있었죠. 그래서 비행기를 돌리도록 했고, 환자는 무 사할 수 있었습니다.”

당시 토폴은 스마트폰으로 심전도 검사를 시행했지만, 진단을 내린 건 알고리즘이 아니라 심장내과 전문의인 토폴의 경험과 지식이었다.

하지만 그로부터 6년이 지난 2017년, 미국 식품의약처는 얼라이브코어가 개발한 애플 워치용 알고리즘을 허가했다. 시계 밴드에 내장된 알고리즘 덕분에 뇌졸중의 위험 인자인 심방세동을 지속적으로 모니터링할 수 있게 된 것이다. 이는 사용자의 안정 시 및 활동 시 심장 박동을 학습한 다음, 비정상적인 리듬을 감지하면 엄지를 시계 밴드에 올려 심전도를 측정하도록 안내한다(현재 애플 워치 4에는 애플에서 개발한 알고리즘이 탑재되어 있다).

심전도는 의사의 판독이 반드시 필요한 검사였지만 지금은 손목시계가 그 역할을 대신하게 된 것 이다. 이는 토폴의 신작 『딥메디슨』에 열거된 기술 발전의 여러 사례 중 하나에 불과하다. 그는 인공지능이 오늘날의 비인간적인 의료 시스템을 개선해 의사와 환자 간의 유대 관계를 회복할 수 있으리라 기대한다.

 

인공지능은 환자의 말에 귀를 기울이는 인간적인 의사의 모습을 되찾아 줄 수 있을까?
2020년, 바야흐로 인공지능의 시대다. 관련 도서가 넘쳐나는 가운데 호소력 있는 주장을 찾는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 인공지능이 곧 4차 산업혁명이라는 과대광고도 있고, 이를 현대 문명에 대한 위협으로 간주하는 목소리도 있다.

스크립스 중개과학연구소의 창립자로, 의료의 미래를 바꿀 디지털 혁신 기술의 확산에 힘쓰고 있는 에릭 토폴 역시 자신의 목소리를 더한다. 『딥메디슨』은 인공지능에 관한 과대광고와 위협에 대해 논의한 다음, 누구도 가보지 못한 미지의 세계로 우리를 이끈다. 바로 인공지능으로 의사와 환자 간의 유대 관계와 신뢰를 회복하는 미래다.

이 책의 부제에 쓰여 있듯이 토폴은 인공지능으로 의료의 인간화를 꿈꾼다. 인공지능은 세계 최고의 바둑 고수를 압도했고, 인간을 대신해 차량을 운전하지만, 의료 영역에는 아직까지 많은 영향을 미치지 못했다. 오늘날 널리 사용되는 전자의무기록을 비롯한 전산화 과정은 의료의 비인간 화를 조장하는 결과를 낳았다. 인공지능은 이러한 흐름을 뒤집고 의사와 환자 간의 유대 관계를 회복할 수 있을까? 아니면 인간을 대체하고 프라이버시를 침해하면서 기술 발전의 부작용을 가속 화할까? 토폴의 전망은 낙관적이다.

 

인공지능, 전문의의 영역을 넘보다.
『딥메디슨』은 인공지능이 의료 각 분야에서 어떻게 적용되는지를 조망한다. 가장 자명한 활용 분야는 알고리즘이 탁월한 능력을 발휘하는 패턴 인식이다. 인공지능은 이미 엑스레이를 판독하고, 병리 슬라이드에서 종양 세포를 확인하며, 피부 병변을 진단하고 있다. 그뿐만 아니라 시력 소실의 주요 원인인 당뇨병성 망막병증을 조기에 감지하고, 시계에 탑재된 센서를 통해 심방세동과 같은 부정맥을 잡아내 뇌졸중 발생을 예방한다.

일반적인 예상을 벗어나는 인공지능 활용 영역은 아마도 정신 건강 분야일 것이다. 감성 컴퓨팅이라는 새로운 분야에서 인공지능은 음성과 표정에 나타나는 미묘한 변화를 감지해 상대의 기분을 파악할 수 있다. 토폴은 타이핑 및 스크롤링 패턴과 같은 온라인 활동, 센서, 의학 문헌, 그리고 진료 기록 등의 데이터를 통합하는 알고리즘이 등장하리라 예측한다. 인공지능은 기계가 가장 잘 할 수 있는 업무를 담당하고, 인간 역시 그들이 가장 잘 할 수 있는 업무, 즉 환자와 공감하고 함께 하는 데에 더 많은 시간을 할애하게 될 것이다.

 

의료 인공지능 시대가 열리다.
하지만 의료 분야에서 인공지능의 활용에 관한 대조군 연구 결과는 아직 많지 않다. 대부분의 연구는 테크 기업에 의한 알고리즘 검증 단계에 머무르고 있으며, 실제 임상 진료에서 개선된 결과 를 입증한 사례는 거의 없다. 우리는 5막으로 이루어진 연극의 1막을 보고 있는 셈이다. 여기서 주연 배우는 구글, 바이두, 알리바바, 애플, 아마존, IBM, 마이크로소프트와 같은 거대 테크 기업과 전 세계 수백 개가 넘는 헬스케어 스타트업이다. 연극의 무대는 더없이 매력적이다. 데이터가 원유라면, 인공지능이 진단 및 치료에 활용할 수 있는 의료 관련 데이터는 정제된 휘발유라 할 수 있을 것이다.

 

의료의 본질, 진정한 돌봄의 회복

이 책은 에릭 토폴의 세 번째 저작으로, 인공지능이라는 미래의 도구를 이용해 과거의 잃어버린 가치를 추구한다. 오늘날 의료의 문제점은 자명하다. 의료 산업에는 엄청난 비용이 소요되지만 의 사와 환자 모두 만족하지 못하는 상황이다. 잘 사는 나라의 경우 의료비는 치솟고 있지만, 치료 성적은 그다지 개선되지 못했다. 반면 가난한 나라에서는 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있는 의료진이 턱없이 부족하다. 저자는 의사가 되기 위한 수련을 받던 시기부터 오늘날까지 40여 년 을 돌이켜보며 눈부신 의학 발전에도 불구하고 치료 성적은 그다지 개선되지 못한 상황에 안타까움을 드러낸다. 그리고 인공지능의 힘을 빌려 의사와 환자의 관계를 개선하고자 한다.

엄청나게 빠른 속도로 변화하는 이 분야에서 그가 쓴 글의 상당 부분은 이내 시대에 뒤떨어진 내용이 되겠지만 기술을 이용해 진정한 돌봄을 회복하자는 그의 주장은 언제나 유효할 것이다.

About The Author

디지털 헬스케어를 통해 의료를 혁신하고 세상을 더 건강하게 만들고자 하는 벤처투자자, 미래의료학자, 에반젤리스트입니다. 포항공대에서 컴퓨터공학과 생명과학을 복수 전공하였고, 동대학원에서 전산생물학으로 이학박사를 취득했습니다. 스탠퍼드 대학, 서울대학교병원 등에서 연구하였습니다. 현재 디지털 헬스케어 스타트업 전문 투자사, 디지털 헬스케어 파트너스 (DHP)를 2016년에 공동창업하였고, 대표를 맡고 있습니다. 지금까지 40여 개의 디지털 헬스케어 스타트업에 투자하였습니다. 네이처의 디지털 헬스케어 분야 자매지 『npj 디지털 메디슨』의 편집위원이자, 식약처, 심평원의 전문가 협의체 자문위원입니다. 『디지털 헬스케어: 의료의 미래』 『의료 인공지능』 『헬스케어 이노베이션』 등을 집필하였습니다.

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