전문가 시스템의 부활, 그리고 의료 활용 방향

소규모 인공지능 토론

오랜만에, ai 분야에서 현업 뛰시는 큰외삼촌과도 대화를 꽤 했습니다.

제가 대학병원에서 교수님들 밑에서 인공지능 활용방안에 대해 많이 듣게 되고, 생각을 많이 하게 되는데 큰외삼촌만큼 조언을 구하기 쉬운 곳도 없을 것 같더라고요.

 

외삼촌께선 의료 현장 역시 ai, 특히 전문가 시스템을 적극 활용하는 것을 권장하셨습니다.

처음엔 응?? 했죠.

내가 알기론 AI 시대 이전에 '전문가 시스템'이 한탕하던 시대(80s)가 있었다는 걸 교과서로 배워 알고 있는데.. 이게 다시 세상으로 나오다니.. 뭔가 잘못된 거 같았어요.

Expert System (IGCSE ICT - Expert Systems ❘ IGCSE ICT)

 

그렇게 되물으니, 삼촌도 웃으시면서 정확히는 아니라고 하시더라고요. 이 expert system의 아주 전문화된 형태를 가져가면서, AI를 더한 형태라고 하셨어요.

모든 노드들을 활성화하면서 정답을 찾는 과정은 너무 많은 자원들을 사용합니다. 하지만, 상황에 맞게 적절한 expert만 불러내어 처리한다면, 더 효율적이겠죠. 법률 질문이 들어오면, 관련 노드들만 활성화해 처리하고, 건강 또는 의료 질문이 들어오면 인체와 관련된 노드들을 활성해 처리하면 되죠. 그것을 이번 deepseek가 이 기술을 재생시켜 사용했다고 합니다.

Deepseek wave, Deepseek chinese chatgpt: What is DeepSeek, Chinese AI startup that rattled Chatgpt, Nvidia and spooked AI world: Explained in 10 points - The Economic Times

 

확실히, deepseek는 기존 GPT가 갖고 있던 문제점들을 완전 박살 내준, 'deepseek wave'에 걸맞다고 볼 수 있었을 듯합니다. 무수한 컴퓨팅 파워를 겸비하는 일 대신, 효율적인 처리를 가능하게 해 줄 모델링을 구현했죠. 물론, 그 과정에서 중국 특유의 보안 문제나 데이터 사용 문제 등이 좋진 못하긴 합니다만, 이런 효율성을 보여주는 것은 앞으로의 AI가 해결해 나가야 할 방향이기도 했기에 매우 의미 있다고 봅니다.

 

두 가지의 방향성

그러나, 배우는 입장에서, 그리고 더 큰 그림을 그리는 입장에서 의료 현장에서 AI 설계를 하는 일은 어떠해야 할지 고민이 큽니다. 일단 두 가지 모델링 사이의 저울질이 중요할 것 같네요.

 

한 가지 선택지는 앞서 말한 전문가 시스템을 활용한 AI 모델링을 구축하는 것입니다.

먼저, 비용 운영에 한계가 있는 대학병원, 특히 지방에 있는 병원 특성상, AI 운용 비용을 많이 들이기 어렵습니다. 이점에서는 전문가 시스템 도입으로 확실한 몇 가지 분야를 타깃해 처리하는 게 효율적일 것입니다. 모델링 자체가 커져버리고 노드도 맘껏 활성화시켜 버리면 그 전기세나 데이터 인풋 문제는 계속해서 두드러질 것입니다.

이 방식은 예를 들어, 호흡기계/소화기계/신경계/생식계 등등 생리학적 메커니즘에 따라 분류해 전문가 시스템을 만들어 볼 수도 있을 것이고, 심지어는 호흡기계의 COPD/asthma/ILD 등 질병 하나에 대한 전문가 시스템 모델링을 도전해볼 수 있을 겁니다.

 

그러나, 이 모델링은 질병의 스펙트럼, 아직 현 의학 수준으로 알아내지 못한 영역에 대한 해답을 주긴 어려울 것입니다. 그래서 서울아산병원은 general한, 의대생 수준의 지능을 가진 인공지능을 구현해, 이미 축적한 많은 임상 데이터를 학습시켜 전문의 수준으로 키워내는 것을 목표로 하고 있다고 들었습니다. 아무래도, 전문의 자체는 그 분야뿐만 아니라, 의학 전체에 대해서도 어느 수준으로는 알고 있을 테니, (T자형 인재 같네요) 협진처리나 새로운 연결성을 찾아내는 등 훨씬 더 유연한 결과를 보이는 모델링이 되지 않을까 합니다.

 

두 모델링의 차이는 전문가 수준으로 만드는 시점의 차이입니다. 하지만, 모두 AI를 통해 계속 학습시켜 나갑니다. 효율성과 아웃풋에 관련해 상반된 차이를 보입니다. 

저는 스펙트럼을 다뤄줄 수 있는 후자가 좋겠다고 처음에는 생각했는데, 글을 쓰면서 다시 생각해보니 아닌 것 같습니다. 전문가 시스템에 AI를 다룰 수 있다면, 그리고 그 전문가 하나하나가 서로에게 영향을 줄 수 있다면 이 모델링도 꽤나 유연한 결과를 가져오지 않을까 합니다. 불연속적인 결과들이 무수히 쌓이면 하나의 연속적인 차트를 만들어낼 수 있듯이, 저는 이 하나하나의 질병 전문가들이 모여, 하나의 커다란 의료 모델을 만들 수 있을지 않을까 합니다.

 

당연히 지금 우리나라 의료 AI 현실은 처참한 수준입니다. 개발도 다른 나라에 뒤질 뿐더러, 의료 데이터 사용과 관련한 규제가 많이 예비되어 있는 상태이거든요. 그래서 이런 고민을 하는 것 자체가 우습긴 합니다.

하지만, 요즘 AI가 변화하는 속도는 굉장히 빠르고 어떻게 될지 아무도 모르는 상황입니다. deepseek가 그러했듯, 앞으로 어떤 일들이 세상에 충격을 줄지 아무도 모릅니다. 의료 AI가 세상에 풀리게 될 그날에 그저 저도 제대로 한번 기여를 했으면 하는 마음이네요. 앞으로 인공지능분야는 시류정도는 체크를 하면서 지내야 할 듯합니다.