▲ 대구카톨릭대학교병원 왓슨 포 온콜로지 도입 1주년 기념 심포지엄

대구가톨릭대학교병원은 4월 18일(수) 오후 1시 T관 3층 데레사홀에서 『왓슨 포 온콜로지 도입 1주년 기념 ‘인공지능 미래의료 심포지엄’』을 개최하며 인공지능 암센터에서 활용중인 IBM사의 왓슨 포 온콜로지(이하 ‘왓슨’)가 제시하는 암환자의 질환별 치료방침 중 ‘강력추천’과 ‘추천’이 실제 의료진과 88%의 의견 일치율을 보인다고 전했다.

이날 열린 심포지엄은 총 4가지 세션으로 첫 번째 ‘왓슨 포 온콜로지 1년(좌장 : 가천의대 이언 교수)’, 두 번째 ‘미래의료(좌장 : 대구가톨릭의대 배성화 교수)’, 세 번째 ‘임상응용(좌장 : 대구가톨릭의대 전창호 교수)’, 네 번째 ‘빅 데이터(좌장 :건양의대 윤대성 교수)’순으로 진행되었다.

연자로 나선 산부인과 고석봉 교수는 ‘왓슨 포 온콜로지 1년의 경험’이라는 주제로 지난해 4월17일부터 올해 4월 16일까지 왓슨을 이용한 암환자 258명을 대상으로 진행한 연구결과를 발표했다.

고석봉 교수 발표에 따르면 지난 1년간 대구가톨릭대학교병원이 시행한 왓슨 진료 건수는 총 258건이다. 그중 대장암이 95건으로 가장 많았으며 이어 유방암 39건, 부인암(난소‧자궁경부) 38건, 직장암 37건, 폐암과 위암 23건 등의 순으로 많았다.

다학제 진료환자수는 왓슨을 사용하기 전(2016년)의 86명 보다 왓슨을 사용한 후(2017년 4월 17일부터) 261명으로 크게 증가하였고, 2018년(1월~4월 16일)에는 159명을 기록하였다.

왓슨은 1년간 자신을 이용한 대구가톨릭대학교병원 암환자 258명에 대해 다양한 치료방침을 제시해왔다. 수많은 임상사례와 선진 의료기관의 문헌을 비롯해 290여종의 의학저널, 200여종의 교과서 및 1,200만 쪽이 넘는 전문 자료를 습득한 왓슨은 이를 근거로 암환자에게 적합한 치료방침을 ‘강력추천’ 또는 ‘추천’과 같은 형태로 제시하는데 의료진의 생각과 88% 일치했다. 왓슨이 제시하는 강력추천(녹색)과 추천(오렌지색)에는 암환자에게 필요한 항암약물, 수술, 방사선치료에 대한 내용이 제시되고 있다. 그 중 고석봉 교수의 전문 분야인 부인암(난소암 및 자궁경부암) 환자(38명)에 대해서는 73.6%의 일치율을 보였다.

의견 불일치 건수는 총 31건으로 왓슨이 제시한 치료방침과 최대 6개 진료과의 전문의로 구성된 다학제 진료팀의 의견이 다른 경우가 18건을 차지했다. 두 번째는 환자가 치료를 거부하거나 전원을 가능 경우가 10건으로 뒤를 이었다. 마지막으로 비용문제가 3건인데 왓슨이 제시한 치료방침이 국내 의료보험에 적용지 않는 경우로 비용 부담이 커 불일치 하였다. 하지만 88%라는 높은 일치율을 보이는 것은 왓슨이 제공한 치료방법에 대해 의료진의 신뢰도가 높은 것으로 해석 할 수 있다.

▲ 심포지엄 연자로 나선 대구가톨릭대학교병원 산부인과 고석봉 교수

고석봉 교수는 가천대 길병원에서 보여준 대장암(결장암)에서의 왓슨과 의료진의 높은 일치율(78.8%)에 이어 부인암에서 전문가 집단인 다학제팀과 높은 일치율을 보인다는 것은 인공지능 시스템에 대한 다학제 협진의 활성화와 환자 및 보호자의 신뢰도 향상 기여에 상당한 의미가 있다고 보았다.

하지만 높은 일치율에도 불구하고 아직 왓슨을 모르는 사람들이 많은 것은 왓슨 활용의 초기단계이며 활성화와 함께 적극적인 홍보가 뒷받침 된다면 많은 암환자들이 왓슨을 통해 가장 적합한 치료방법을 제시 받을 것으로 생각했다.

실제 왓슨을 이용한 환자들은 “본인의 암 치료를 위해 많은 의료진이 최선의 치료를 위해 심사 숙고하고 있고, 그동안 궁금했던 것들을 한 자리에서 전문과목 의료진에게 물어 볼 수 있어서 대구가톨릭대학교병원에 믿음이 간다.”고 전했다. 이어, “다학제를 치료 전, 치료 후 등 여러번 실시 함으로써 의료진과의 신뢰도 증진 효과가 있다.”고 덧붙였다.

한편, 대구가톨릭대학교병원은 지난해 11월 20일(월) 발족한 ‘인공지능 미래의료 추진단’을 중심으로 왓슨의 운영과 활용 뿐만 아니라 4차 산업에 연관된 NGS(차세대 염기 서열 분석) 도입 운용, 영상판독 AI개발 및 빅데이터 관련사업(Common Data model, Clinical data Ware House)의 참여 및 도입을 주도하고 있다.

단장을 맡고 있는 전창호 교수(진단검사의학과)는 “인공지능 헬스케어를 활용하고 암유전체 분석을 통하여 보다 개인에게 최적화된 정밀의료를 이용한다면 보다 적은 비용으로 보다 높은 효과를 볼 수 있어 향후 고령화로 인한 고비용 의료비 부담을 줄이고 환자 만족도를 높일 수 있을 것”이라고 전했다.

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