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[정신건강칼럼 4월] 정신건강의학과 영역에서 인공지능의 현재

정신건강의학과 영역에서 인공지능의 현재

 

 

서울아산병원 정신건강의학과 부교수 이중선

 

  2016년 3월 구글의 알파고 라는 인공지능 프로그램과 바둑의 세계 최고 고수인 이세돌이 대결을 펼쳤는데 모두의 예상을 뒤엎고 알파고가 비교적 쉽게(?) 이세돌을 이겼다. 이후 일반인들은 인공지능에 대해 많은 관심을 갖게 되었고 사람을 대신할 수 있는 기계의 등장이 영화에서나 볼 수 있는 먼 미래의 이야기가 아님을 실감하게 되었다. 그러나 인공지능에 대한 연구는 1950년대부터 진행되어 왔었다. 컴퓨터가 가지는 인간보다 우월한 특징인 빠른 속도와 엄청난 기억용량을 생각한다면 쉽게 사람보다 뛰어난 지능을 갖게 될 것이라 생각했지만 실상은 오랜 세월동안 큰 발전이 없었다.

 

  2000년대 중반에 몇몇 뛰어난 연구자들로 인해 사람의 뇌와 비슷한 심층 신경망(deep neural network)을 만들고 학습 시킬 수 있는 방법이 알려지면서 빠른 속도로 발전하기 시작했다. 사물 인식, 글자 인식 뿐만 아니라 음성 인식 분야 등에서 발전 속도가 특히 빨랐다. 이런 인공지능의 발달이 의료분야에도 적용되면서 의사란 직업이 인공지능으로 교체될 가능성이 높다는 이야기가 종종 나오고 있다. 정신건강의학과 영역에서도 인공지능을 활용한 다양한 연구가 시도 되고 있다.

 

  정신건강의학과 의사를 포함하여 모든 의사의 중요한 역할 중에 하나는 “진단”일 것이다. 아직까지 모든 정신질환은 환자가 주관적으로 호소하는 증상과 객관적으로 관찰되는 행동을 근거하여 진단을 한다. 그럼에도 불구하고 뇌영상 (MRI 등)을 인공지능 기법으로 분석하여 정신질환을 진단하려는 연구가 가장 많이 시행되고 있다.  Arbabshirani 등 (2017년) 와 Woo 등 (2017년) 의 문헌고찰 연구에 의하면 인공지능을 활용한 연구의75% 가 진단법에 대한 연구였다고 한다. 또한 치매와 조현병에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌는데, MRI를 이용해서 환자와 정상을 대략 80-85% 정확도로 예측할 수 있었다고 한다. 80-85%의 정확도라면 높지 않다고 생각할 수도 있지만, 앞서 정신질환을 진단할 수 있는 검사 도구가 없다는 점을 고려하면 매우 높은 수치이다. 그러나 저자들도 언급하고 있지만 이 결과를 그대로 의료현장에 적용할 수 없다. 대부분의 연구가 100 명 이하의 적은 수의 환자와 정상인을 대상으로 한 연구였고 더군다나 환자를 정상인과 구분해 낼 수 있었지 다른 정신질환과 구별을 잘 할수 있을지에 대한 연구가 부족한 상황이다. 아직 인공지능은 사람이 할 수 있는 일을 좀 더 빠르게 좀 더 일관되고 정확하게 기준을 적용할 수 있는 수준이다. 없는 진단 기준을 만들어 낼 수 없다. 따라서MRI를 이용하여 조현병이나 치매같은 정신 질환을 진단하는 것은 아직 요원한 일이다.

 

  또 하나 의사의 중요한 역할 중에 하나는 “치료”이다. 정신질환의 치료에서 의사와 환자의 관계는 중요하다. 과연 인공지능이 발달한다고 해도 자신의 고민을 상담할 때 기계에게 하고 싶은 사람이 얼마나 될까 하는 생각이 든다. 2015년에 옥스포드 대학과 BBC 뉴스가 공동으로 시행된 연구에 의하면 수백개의 직업 중에 일부 직업은 수년 이내 인공지능으로 대체될 것으로 예상되었는데 정신/상담사의 경우는 가장 대체될 가능성이 낮은 직업으로 예측되었다.

 

  과거에 하늘을 사람이 날 수 있다는 것을 상상 못했던 시절이 있었던 것처럼 인공지능이 어디까지 발전하고 정신건강의학과 영역에서 어느 정도까지 역할을 할 수 있을지 정확하게 예측하는 것은 불가능할 것이다. 하지만 현재까지는 그리고 상당 기간 동안은 인공지능은 진단과 치료의 양측면 모두에서 아직 연구 수준에 머물러 있다고 보는 것이 좋을 듯 하다.    

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