[이데일리 신수정 기자] 마이크로소프트(MS)가 의사처럼 환자에게 질문하고 검사 결과에 따라 진단을 내리는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다. 복잡한 의료 사례를 대상으로 한 실험에서 일반 의사보다 두 배 이상 높은 진단 정확도를 기록했다. 의료 AI가 질병을 판별하는 수준을 넘어 진료 과정까지 수행할 가능성을 제시했다.

23일 로이터통신에 따르면 MS 연구진은 의사의 단계별 진단 과정을 모방한 AI 시스템을 개발하고 연구 결과를 국제학술지 ‘사이언스(Science)’에 발표했다.

새 시스템의 특징은 환자 정보를 한꺼번에 분석하는 기존 의료 AI와 달리 실제 의사처럼 순차적으로 진단한다는 점이다. 환자의 병력을 확인하고 필요한 신체검사와 추가 검사를 결정한 뒤 결과에 따라 진단을 수정한다.

이를 위해 MS는 여러 분야의 의료 전문가가 협력하는 과정을 모방한 ‘진단 오케스트레이터’ 기술을 적용했다. AI가 가상의 의료 전문가 집단을 구성해 진단에 필요한 질문과 검사를 조율하는 방식이다.

기존 의료 AI는 환자의 증상과 혈액검사, 영상검사 결과 등을 한꺼번에 입력받아 질병을 판별하는 데 집중했다. 반면 새 시스템은 초기 문진에서 확보한 정보를 바탕으로 필요한 검사를 선택하고, 검사 결과에 따라 추가 검사 여부를 판단한다. 이 과정에서 유력한 진단과 검사 계획을 지속해서 수정한다.

성능 평가에서도 기존 의료 AI와 차이를 보였다. 연구진이 진단하기 까다로운 의료 사례 300건 이상을 대상으로 시험한 결과, 새 시스템의 진단 정확도는 의학 교과서와 인터넷 자료를 활용한 일반 의사보다 두 배 이상 높았다.

응급실 입원 환자 데이터베이스에서 추출한 사례를 활용한 평가에서도 의사보다 높은 성능을 기록했다. 검사 비용을 고려한 진단 과정에서도 경쟁력을 확인했다. 연구진은 AI가 검사 계획을 조율할 경우 의사보다 낮은 비용으로 진단할 수 있는 것으로 분석했다. 다만 비용 절감 효과는 검사 예산 등 시스템 설정에 따라 달라질 수 있다.

도미닉 킹 MS AI 헬스 부문 기업 부사장은 기존 의료 AI 평가 방식의 한계를 지적했다. 기존에는 환자 정보를 모두 제공한 뒤 정답을 고르는 객관식 문제로 AI 성능을 측정하는 경우가 많았다는 설명이다.

킹 부사장은 “AI는 이런 시험에서 100%에 가까운 정답률을 기록할 만큼 발전했다”면서도 “실제 진료 현장에서는 환자가 자신의 상태를 완벽하게 정리해 의사에게 전달하지 않는다”고 말했다.

하르샤 노리 MS AI 헬스 부문 AI 책임자는 “시스템의 정확도뿐 아니라 얼마나 신중하고 합리적으로 진단 과정을 진행하는지도 평가하고 있다”고 설명했다.

MS는 미국 보스턴의 베스이스라엘 디코니스 메디컬센터와 협력해 실제 의료현장 적용 가능성을 검증할 계획이다. 응급실 대기 환자의 상태를 평가하고 진료 우선순위를 결정하는 환자 분류 업무에 AI를 활용하는 시험을 추진한다.

다만 이번 연구는 실제 환자를 직접 진료한 임상시험이 아니라 기존 의료 사례를 활용한 평가다. 실제 의료현장에서의 진단 정확도와 환자 안전성은 추가 검증이 필요하다.