"한국형 의료 AI "닥터앤서", 세계적인 플랫폼으로 키울것"에대한 기사를 통해 닥터앤서가 유방암, 대장암, 전립선암, 심뇌혈관질환, 심장질환, 치매, 뇌전증, 소아희귀유전질환등의 8대 질환을 진단하고 치료를 지원하는 AI라는 것을 알게되었고 국내에서도 분당서울대병원, 아산병원등 국내에서도 사용되고 있다는 것을 알게되었다.그리고 뇌 MRI자료 3,800건을 단 1분 30초 만에 분석해 내는 닥터앤서 인공지능을 통해 4~6시간을 기다려야 하는 검사 대기시간도 1분 내외로 단축하여 도움을 주고 있다는 사실을 알게되었다. 한국형의료 AI 닥터앤서에 대해 조사해보다 세계최초 의료용 인공지능인 AI왓슨이 생각이 났다. 세계최초 의료용 인공지능인 AI왓슨은 지금은 실패했다고 한다. AI왓슨은 IBM회사의 인공지능 의사로서 1500만 페이지 분량의 의료 정보를 스스로 학습하여 환자를 진단하는 역할을 맡고 있다. 왓슨을 도입한 병원에서는 “왓슨이 내놓는 진단법과 인간 의사의 판단이 대부분 일치한다”며 “왓슨을 통해 진단받은 환자들도 크게 만족하고 있다”고 강조했다. 인도 마니팔병원이 2016년에 유방암·대장암·직장암·폐암 환자 1000명을 대상으로 조사한 결과 인간과 왓슨의 진단이 일치할 확률은 78%이라고 발표하였다. 하지만 왓슨에 내장된 의료정보에 기반한 데이터가 한국인 특성에 맞지 않았다. 그리하여국가별 발병률이 높은 암이 존재하듯 포괄적 빅데이터로 한국인 환자를 진단할 때는 그 한계점을 드러낼 수밖에 없었다. 그리고 인공지능 왓슨이 하향식 접근방식으로 제작된 인공지능이라는 점이 한계점이다. “인공지능 개발에서 하향식 접근 방법은 컴퓨터에 지능과 관련된 규칙과 정보를 저장하고, 컴퓨터가 외부에서 들어온 정보와 비교하여 스스로 의사결정을 하는 방법이다. 과학자들은 이런 방법으로 인간 지능을 대체하는 컴퓨터 프로그램을 만드는 데 한계가 있음을 알게 되었다. 대신 그들은 프로그램에 입력된 지식이 많을수록 프로그램의 문제 해결 능력을 높아진다는 사실을 깨달았다. 그래서 1970년대 말부터 과학자들은 어느 특정 분야의 지식을 대량으로 집어넣은 전문가 시스템을 개발하기 시작했다. 전문가 시스템이란 어떤 특정 분야의 전문가가 지닌 지식이나 경험 등을 컴퓨터에 집어넣어 컴퓨터가 전문가와 같은 판단이나 추리를 할 수 있도록 만든 프로그램이다. 하지만 전문가 시스템은 아무리 정보가 많이 있더라도 인간 지능이 할 수 있는 기초적인 작업을 못 하는 경우가 많았다. 예를 들어 전문가 시스템은 고양이에 대한 정보가 아무리 많이 가졌더라도 사진만으로 고양이를 인식하기 힘들다고한다”. 전형적인 하향식 AI에 속하는 왓슨 또한 하향식 개발이 지닌 문제점을 고스란히 드러낸다. 2017년 12월 가천대학교 길병원이 왓슨의 도입 1주년을 기념하며 주최한 심포지엄에서 발표한 ‘의료진과 왓슨의 의견 일치율’은 56% 수준으로, 당초의 기대보다 훨씬 못 미치는 수준에 머무는 것으로 나타났다고 한다.이렇듯 인공지능 왓슨에는 한계점이 있었고 비록 실패했지만 각 나라별의 통계를 살펴봐야한다는 것, 하향식 프로그램의 한계점등을 시사해준다고 생각한다.