안녕하세요, AITRICS입니다.🙂
인공지능을 접목한 수많은 의료기기가 등장하고 있지만
국내에서 패혈증을 예측할 수 있는 의료 AI 솔루션은 AITRICS-VC(바이탈케어)가 유일하다는 사실, 알고 계신가요?
패혈증이란 '소리없는 암살자'라고 불릴 만큼 특별한 증상이 없어 조기에 발견하기 어려운 병인데요,
패혈증으로 인한 사망률이 50%에 달할 만큼 많은 사람들에게 무서운 질병으로 알려져 있습니다.
그렇다면 예측하기 어려운 패혈증을 바이탈케어는 어떻게 미리 알 수 있는 걸까요?
에이아이트릭스의 임상연구를 담당하고 있는 한림대학교춘천성심병원 호흡기-알레르기내과 이기병 교수(Luke)에게 들어봤습니다!🎈
Q. 안녕하세요. 자기소개와 더불어 에이아이트릭스(AITRICS)에서 어떤 일을 하고 계신지 간단한 설명 부탁드립니다.
안녕하세요👋 저는 AITRICS MA(Medical Affairs) 팀에서 VP(Vice-President)로 일하고 있는 Luke라고 합니다. 제가 속한 MA팀은 현재 'medical ideation'과 'clinical research', 이 두 가지 업무를 맡고 있습니다. 간략히 말해 전자는 의료현장에서의 니즈를 발굴하고 회사의 기술력이나 제품과 연결하는 한편, 각종 학술적 업무를 담당하는 영역을 말하는데요, 반면 후자는 회사 제품의 인허가 및 평가와 검증을 위해 각 병원과 연계된 임상연구와 제반 사항을 관장하는 영역을 말합니다. 저는 이렇게 중요한 저희 팀의 업무들을 조금 긴 호흡으로 조망하면서 회사의 다른 필요들과 조율하고, 유능하고 멋진 저희 팀원들을 돕는 일을 맡고 있습니다. (가끔 커피를 삽니다.☕)
Q. 현재 한림대학교춘천성심병원 호흡기-알레르기내과 교수로 재직하고 계신데 AITRICS에 오신 계기가 궁금합니다. 또 많은 의료AI 관련 스타트업 중 AITRICS를 선택하신 이유는 무엇인가요?
저는 엄밀히 말하면 호흡기-알레르기 내과에 속해 있는 중환자의학 분과로 임용된 교수👨⚕️입니다. 주로 중환자실 환자들을 보고 있고 감염분야를 세부전공 했습니다. 호흡기 감염 및 중환자의학 분과 내에서도 저의 주 관심 분야 중 하나는 패혈증입니다. 패혈증은 환자의 예후와 직결되기에 필수 의료의 현장에서는 늘 고민스러운 영역입니다.🧐
어느 날 여느 때처럼 패혈증(sepsis) 관련 서치를 하다가 AITRICS 가 관련 검색어로 올라와 사안을 알아보게 되었고 당시 부문장이셨던 벤(현 CSO)께 연락을 해서 만남을 가졌었지요. 머신러닝 기반의 알고리즘 및 AI 를 활용하여 패혈증을 조기예측 한다는 것이 임상의인 제게는 실제적인 필요를 해결하는 일로 느껴졌습니다.😯 그리고 당시 회사 내에 Medical Affairs 팀이 정비되는 시기였기에 회사 측에도 제가 가진 임상적 전문성이 도움될 수 있겠다고 생각해서 지원하게 되었습니다.
Q. 의료 인공지능 기업으로서 AITRICS에 현직 의사가 있다는 건 사내 연구원들에게 큰 자랑이자 ‘든든한 버팀목’인 것 같습니다. 교수님 입장에선 두 가지 일을 병행하시는 데 어려운 점은 없으실까요?
있습니다. 삶은 늘 어려운 일들의 연속이지요.🏃♂️ 가장 힘든 부분은 제가 물리적으로 두 곳에 동시에 있을 수 없듯이 일들의 우선순위가 중첩될 때입니다. 아시다시피 병원에서의 일은 현장에서 충실히 해내야 하는 면이 있습니다. 다만 의과대학 교원으로서 연구나 학생 교육에 있어서는 제 시간 관리가 중요하지요.⌚ 아울러 회사에서의 업무도 기한 내에 일을 마쳐야 하기에 보통 수면을 줄이거나 이동 중에 있는 시간을 활용해야 하는 경우가 많습니다. 반면 대학병원 교원으로서의 문제의식이나 현장 경험이 회사에서 진행하는 업무 관련 아이디어나 통찰로 이어지거나 그 반대의 경우로 도움되는 경우도 있습니다. 두 가지 일을 하기 때문에 얻는 장점도 있는 셈이지요.✨
Q. 의료진 관점으로서 AITRICS-VC(바이탈케어)의 임상적 측면에 대해 궁금한 점이 많은데요, 가장 먼저 바이탈케어의 적응증인 ‘패혈증’에 대해 여쭤보고 싶습니다. 패혈증이 ‘소리 없는 암살자’라고 불릴 만큼 무서운 병이라고 하던데 패혈증이란 정확히 무엇인가요?
패혈증은 생각보다 쉽게 정의되지 않는 병입니다. 일종의 합의에 가까운 정의인데 우선은 감염에 의해 인체의 면역시스템이 교란되어 결국 장기 부전에 이르게 되는 병이라고 알려져 있지요.🩹 쉽게 말해 감염에 의해 면역 시스템이 손상되어 간, 콩팥, 심장, 폐 등의 장기가 망가져 사망에 이르게 되는 병인 셈인데 더욱 어려운 점은 이 병을 명확히 진단해 주는 한 두가지의 검사 및 표지자(biomarker)가 없다는 점입니다. 즉 이 병은 어떤 검사를 하면 된다는 공식이 정해져 있지 않은 것이죠.🫨
그리고 무엇보다 ‘소리없는’ 이라는 말에 함의가 있는데 이 병은 초기에는 진단이 어려운 대신 치료가 상대적으로 가능합니다. 한편 이 병의 후기에는 진단이 어렵지 않은 반면 치료는 거의 불가능하지요. 즉 현재 이 병의 해결책으로는 조기 진단만이 유일한 해답이라는 뜻입니다.🩺
'Sepsis consensus conference(패혈증 합의회의)'가 세계적으로 처음 시작한 것이 1991년인데, 30년이 지난 지금도 패혈증 쇽(septic shock)의 사망률은 50%에 육박합니다. 적절한 항생제 투여 시점으로부터 1시간 늦어질 때마다 사망률이 7.7%씩 올라가는 것으로 알려져 있죠. 아울러 패혈증은 그 자체로 찾아 오는 경우 이외에도 암이나 당뇨 등 다른 기저질환이 있는 환자들이 면역 상태가 나빠졌을 때 합병되는 경우도 많습니다.🤒 예를 들어 암 환자여도 암 자체로 사망하는 경우는 별로 없습니다. 암으로 인해 면역이 교란된 상태에서 패혈증이 합병되며 사망하는 경우가 많은 것이지요. 이렇듯 천문학적인 비용과 무자비한 사망률을 보여주는 패혈증은 특히 병원 내 사망 원인에 있어 그 지분이 상당한데도, 정의되거나 쉽사리 이해되기 어려운 면이 있어서인지 사실 그렇게 사람들에게 많이 알려져 있지 않은 것 같습니다.
Q. 패혈증은 특별한 증상이 없어 진단하기 어려워 조기 진단이 중요할 것 같아요. AITRICS가 패혈증을 연구하고, 바이탈케어에 녹여낸 계기가 의료 임상 현장에서 이러한 Unmet Needs(미충족 수요)를 반영하신 것일까요?
맞습니다. AITRICS는 다른 디지털 헬스케어 제품들과 비교할 때 바이탈케어 제품을 'medical hardcore'라고 일컫는 경우가 있는데요. 저 역시 이 표현을 좋아하는 편입니다.🔮 인공지능은 현대 사회에서 크게 두 부류로 사용되는 경향이 있다고 생각합니다. 첫째 기존의 관행과 기능을 더 경제적, 효율적으로 대체하는 인공지능이 있고, 둘째로 아직 기존의 기술이 해내지 못하는 소위 미충족 수요 (unmet needs)를 해결하기 위해 고안된 인공지능이 있지요.
바이탈케어는 패혈증 및 환자 악화를 예측한다는 목표를 이루기 위해 고안된 알고리즘🔎이라는 면에서 명백히 후자입니다. 저는 AITRICS 의 일원이자 바이탈케어 연구에 참여하는 의료진으로서 이 지점에 대해 일말의 자부심이 있습니다. 우리는 의료 현장의 풀리지 않는 임상적 난제를 해결하기 위해 지금까지 묵묵히 준비해 왔고, 이제 실제로 문제를 해결해 나갈 것이라는 지식과 희망에 기반해 있다는 self esteem 말입니다.😎
Q. 그렇다면 바이탈케어는 패혈증 발생을 어떻게 예측할 수 있는 건가요?
임상연구를 위해 인가 받은 종합병원의 데이터 소스로부터 익명화되어 개인으로 식별되지 않는 패혈증 환자의 케이스를 분류하고, 이를 바탕으로 인공지능 예측 알고리즘을 학습시킵니다. 예컨대 실제 패혈증의 케이스를 정답지로 놓고, 패혈증의 조작적 ‘정의’ 에 해당하는 감염, 면역 기능 이상, 장기 부전 등을 직간접적으로 나타내는 변수들을 알고리즘에 대입하여 정답을 예측하는 성능을 향상시켜 가는 것이죠.🦠
패혈증에서는 아까 말한 감염. 면역교란, 장기부전 사이의 복잡한 다중 경로와 그 관계성이 명확히 설명되지는 않더라도 분명히 ‘존재’하는데 이 블랙박스를 풀어내는 방식에 대해 바이탈케어의 인공지능 및 머신 러닝 기반의 알고리즘이 탁월한 부분이 있음을 저희 연구진이 확인했습니다. 이 부분을 활용하여 실제 패혈증을 예측하는 모델을 생성했고 이후 데이터가 축적되며 연구결과가 거듭됨에 따라 지속적인 성능의 진보📈를 견인하고 있다고 생각해 주시면 될 듯 합니다.
Q. 현재 병원에서 근무하시기 때문에 임상 현장에서 바이탈케어가 어떤 역할을 하고 있고, 의료진에게 왜 필요한지 누구보다 잘 알고 계실 것 같은데요. 의료진 입장에서 바라보는 바이탈케어의 특장점은 무엇인가요?
바이탈케어는 기본 개념상 CDSS(Clinical Decision Support System, 임상의사결정지원시스템)입니다.🖥️ 의료진의 임상적 의사결정과 판단을 돕는 것이죠. 인구가 고령화 되면서 복수의 질병을 가진 환자분들이 이전보다 훨씬 많아 졌습니다. 고도화된 전문성이 여러 분야에서 필요한 반면, 의료 접근성이 좋은 편인 우리나라에서도 인프라는 다소 부족할 때가 있지요.🧑🤝🧑
예를 들어 Rapid Response Team(RRT, 신속대응팀)이 운영되는 병원이 있는가 하면 그렇지 않은 병원도 있고, 서울과 달리 당직의사를 구하기 힘든 지방의 병원들도 있지요. 바이탈케어는 의료 인프라가 어느정도 집중되어 있는 대도시의 병원에서도 예측 성능을 발휘하지만 최근 연구결과를 보면 상대적으로 인프라가 부족한 병원에서 덜 충분한 데이터를 통해서도 패혈증 및 환자 악화에 대해 준수한 예측도를 나타내는 것으로 보여집니다.👀 이런 논점은 개념적인 미충족 수요만이 아니라 실질적인 미충족 수요 해결에도 도움을 줌으로써 논의의 지형을 다르게 만드는 힘이 있다고 생각해요.
Q. 실제 임상 현장에서 여러 의료진들이 바이탈케어를 사용하고 있다면, 감회가 새로우실 것 같아요. 의료진들에게 들었던 피드백 중 인상깊었던 사례에 대해 소개해주신다면?
함께 공동연구를 하는 타병원의 중환자의학 담당 교수님께 들었던 사례입니다.😇 개복 수술 후 수술 부위에 문제가 있어서 재입원을 했고, 입원 시 시행한 CT에서 큰 문제가 없어 경과 관찰을 하던 분의 사례를 말씀해 주신 적이 있어요. 입원 후 며칠이 지나고 담당 주치의 오전 회진 시에도 큰 문제가 없음을 확인했던 분인데, 저녁 시간에 NEWS(National Early Warning Score)나 MEWS(Modified Early Warning Score) 등의 기존 알람 시스템이 모두 침묵하는 상황에서 바이탈케어 알람만 높게 울리는 것이었죠.🚨 의심 반 걱정 반으로 CT를 재촬영 했는데 아니다 다를까 복막염이 발생한 상황이 포착되었고, 응급 개복 수술에 들어가 환자를 구해낸 사례였습니다.
제가 환자분을 뵙거나 알지는 못하지만 바이탈케어가 일정 부문 기여를 할 수 있어 참 감사한 일이었고 이런 사례의 환자분들이 더러 계시지 않을까 생각해 보면 우리 회사가 바라보는 방향, 그 연구와 노력이 의미 있는 일이라는 생각을 하게 됩니다.💫
Q. 의료진 입장에서 바라본 ‘의료 인공지능 산업의 미래’에 대해 의견이 있으시다면 말씀 부탁드립니다.
앞서도 잠시 말씀 드렸지만 인공지능이 가지는 힘은 크게 보아 두가지 방향으로 표상되는 것 같습니다. 첫번째가 기존 기술이나 인력을 가격-효과 면에서 효율적으로 대체하는 것이라면 두번째는 새로운 기술력으로 미충족 수요 들을 해결하고자 노력하는 것이라고 할 수 있지요. 저는 의료 인공지능 산업은 이 두 번째 방향에 집중할 필요가 있다고 생각합니다. 그러려면 현장의 목소리👂를 민감하게 파악해야 합니다.
의학이 발전해 왔어도 여전히 해결되지 않는 문제가 무엇인지, 어떤 데이터와 의학적 개념을 만나게 하면 그 해결 방법의 실마리🗝️ 가 될 수 있는지, 어떻게 하면 사용성을 올려 의료진과 환자들 모두에게 사용되기 좋은 아이템이 되는지, 또 실질적으로 급여와 비급여 등이 복잡하게 얽혀 있는 제도 내의 규제와 인허가 해법을 어떻게 가져갈 것인지 모두 고민이 필요하지요. 그리고 그런 논의와 시야를 공유하는 규모 있는 연구가 병행되는 것 역시 중요합니다. 세계적 의료 인공지능의 연구 동향을 파악하기 위해 학술적인 업데이트를 챙기는 것도 포함해서 말입니다.🤓
Q. 마지막으로 앞으로의 연구 계획이나 AITRICS에서 연구하고 싶은 분야가 있으신가요?
저는 우선 감염학과 중환자의학 분야에서 일하고 있는 사람입니다. 저는 최근 연구에서 바이탈케어 알고리즘이 산출하는 스코어가 보통 절단값(cut off value) 이상일 때 알람을 생성하는 것이 기본 원칙이지만 절단값 이하더라도 이 스코어 자체가 다른 문제들을 예측하는 데 의미있는 독립변수가 될 수 있다는 것을 발견했습니다.
예를 들어 패혈증을 예측하는 바이탈케어의 SEPS score가 절단값에 이르지 못하더라도, 중환자실에 자주 출몰하여 비용과 의료 집중도를 발생시키는 다제내성균 예측에 유의미한 변수임을 확인한 바 있습니다.✅ 생각해 보면 다제내성균은 면역력의 문제, 그리고 항생제 사용 기왕력 등의 변수가 특정 방식으로 조합되었을 때 발생할 수 있는데 이는 패혈증 발생의 로직과 유사한 면이 있지요. 저는 이런 식으로 중환자실의 다제내성균 예측 모델을 만드는 연구에 요즘 관심을 기울이는 중입니다. 데이터 안에 상당히 많은 힌트가 있다는 것을 깨닫는 요즘인데 이 역시 현장의 미충족 수요🎯와 연결되어 있어야 의미가 있기에 이런 연결 역시 중요할 것으로 생각합니다.
또 한 가지 방향은 AITRICS 바이탈케어를 포함하여 인공지능 모델 제품의 사용성에 대한 연구입니다.🧪 이는 기존의 다른 연구에서도 나타나는 부분인데 인공지능 제품이 아무리 좋고 뛰어나도 그것을 사용하는 것은 사람이고 의료진이기에, 사용자의 숙련도 혹은 편견, 편향에 따라 같은 제품이라고 하더라도 성능에 차이가 발생하는 것을 보여주죠. 이것은 생의학적 개념과 머신러닝 알고리즘 매핑, 데이터 사이언스가 모든 것을 해결해 주는 것이 아님을 말해줍니다.💡
저는 석사시절, 질적 연구를 주로 하는 인류학으로 학위를 받았는데, 이런 연구는 모종의 맥락을 파악하기 위해 참여관찰이나 반정량적(semi-quantitative)/질적(qualitative) 연구의 관점에서 설계되어야 하기에 제가 관심있게 바라보는 영역입니다. 주지하듯, 모든 사람들이 합리적인 선택을 하는 것이 아닙니다. 다만 사람들은 의미 있는 선택을 합니다. 인공지능 연구와 제품이 결실을 맺기 위해서는 의료진과 환자들이 어떤 실천을 하는지, 병원과 의료사회 내 어떤 공기와 문화가 형성되는지도 들여다 볼 필요가 있습니다. 제 생각에 인공지능 연구자들이야 말로 이런 분야에 대한 대답에도 골몰해야 하는 것 같습니다.🖋️
패혈증은 물론, 임상현장에서 바이탈케어가 어떻게 쓰이고 있는지,
에이아이트릭스의 임상 연구 방향성은 무엇인지 알 수 있는 알찬 인터뷰였습니다.😆
앞으로의 바이탈케어, 그리고 새롭게 등장할 에이아이트릭스의 인공지능 제품이 기대되는데요,
성장 가능성이 무궁무진한 에이아이트릭스와 함께하고 싶은 분들은 아래 공고를 확인해주세요!🧸
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