왓슨 헬스, 2억명의 생체 정보·의학논문 120만편 등 학습
신약 치료법 발전·치료 대상 선정 전략 연구에도 큰 도움

IBM 왓슨은 최초의 상업화된 코그니티브(인지) 컴퓨팅 기능이다. 클라우드를 통해 제공되는 이 시스템은 다량의 데이터를 분석해 자연어로 제시된 복잡한 질문들을 이해하고, 근거에 기반을 둔 해답을 제안한다. IBM은 컴퓨팅 기술의 새로운 시대를 대표한다고 자신하고 있다. 

왓슨 헬스의 대표 솔루션은 크게 `Oncology&Genomics' `Life Science' 분야로 나뉜다. 이 중에서도 의료에 활발히 사용되고 있는 `Oncology&Genomics' 분야에는 `Oncology'와 `Genomics', `Clinical Trial Matching'으로 세 가지가 있다.

가천대 길병원이 국내 최초로 도입해 화제가 된 `Oncology(종양학)'는 암 진단과 치료에 대해 적절한 조언을 제공한다. 인간이 하기엔 많은 시간이 할애될 수 있는 자료 조사 시간을 줄여 환자 치료에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 시스템이 치료법 제안에 걸리는 시간은 평균 8초로 추천과 고려, 비추천 3가지를 제시한다. 

지난달 KIMES 2017의 기조연설자로 내한한 IBM 왓슨헬스 본부장 앤드류 노든(Andrew Norden) 박사는 “환자 진료 기록과 방대한 논문을 바탕으로 여러 치료 옵션을 제공하고, 추천은 초록색, 반대는 붉은색으로 표시해 환자들도 쉽게 알 수 있다”면서 “의료진은 물론 환자까지 참석해 의견을 낼 수 있게 됐다”고 설명했다.

현재 `Watson for Oncology'는 유방암, 폐암, 직장암, 자궁경부암, 난소암, 위암에 적용할 수 있다. IBM은 올해 안으로 왓슨에게 9가지 암 종류 데이터를 추가로 훈련시킬 계획이며, 이 작업이 완료되면 전 세계 암 발병 건수의 80%까지 다룰 수 있게 될 전망이다. 

'Genomics(유전체학)'는 차세대 염기서열 유전체 분석(NGS)에 대해 조언하는 기능을 가진다. 이 시스템은 표적 치료 옵션을 포함해 암환자 종양의 유전자 프로파일과 암 유발이 가능한 유전적 변이에 대한 정보를 제공한다. 국내에서는 처음으로 부산대병원이 Oncology와 Genomics 두 가지 기술을 모두 도입했다. 

IBM은 `Genomics'가 미래 정밀의료의 핵심 중 하나라고 강조했다. 노든 박사는 “Watson for Genomics는 UNC라인버거 종합암센터에서 1022명 환자기록을 분석해 335명에 대해 의사가 찾지 못한 더 적절한 치료법을 찾아내 좋은 평가를 받았다”고 설명했다.

마지막은 임상이 필요한 환자와 병원을 서로 연결해주는 `Clinical Trial Matching'이다. 전 세계 병원과 제약사에서 진행 중인 임상시험 결과를 제공받아 해당 환자와 일치하는 시험 결과를 찾아 소개하는 시스템으로, 아직 국내에는 도입되지 않았다. 

IBM은 “환자, 병원, 제약사 간의 정보 미스매칭으로 인해 필요한 임상을 받는 환자는 전체 1% 수준에 불과하다”면서 “왓슨은 많은 환자의 의료기록을 읽고 전 세계에서 진행 중인 임상시험 중 최적을 찾아 소개해줄 수 있다”고 설명했다.

신약 치료법 발전 및 의약품 안전성 향상, 혁신적 의료기기 개발 등을 위한 Life Science 분야의 대표 솔루션은 수백만 건의 과학 및 의학 논문들을 짧은 시간에 분석하는 기능을 가진 `Watson Discovery Advisor'다. 이 시스템은 자연어의 뉘앙스는 물론 화학성분의 상호반응, 생물학 등 과학 및 의학 언어를 이해할 수 있다. 화이자 등에서 신약 개발 연구속도를 높이기 위해 활용되고 있으며, 병용요법과 치료대상 선정 전략 등을 연구하는 데 도움을 주고 있다.

왓슨 헬스가 지금까지 학습한 데이터는 생각보다 방대하다. 왓슨 헬스 클라우드는 △생체정보 2억여 명, 美 정부기관·의료보험·병원·의사·생명과학회사 등 8500여개 기관 정보 △환자정보 1억여 명 이상 △의료이미지(CT·MRI 등) 300억 장 이상 △의학논문 초록 120만 편 이상 △제약업계 특허 400만 건 이상 △의료 DB사이트인 `Pubmed' 초록·논문 4000만 편 이상 등을 보유하고 있다. 각 데이터는 IBM이 `트루벤(Truven Health Analytics)', `피텔(Phytel)', `익스플로리스(Explorys'), `머지(Merge)' 등 여러 의료 관련 기업을 인수해 획득했다. 

IBM은 “지금 이 순간에도 왓슨은 주기적으로 공개되는 의학 서적, 제약 특허, 초록과 논문 등을 학습하고 있다”면서 “각 병원의 환자 정보는 축적되지 않으며, 이 정보를 통해 학습하지도 않는다”고 설명했다.

왓슨의 강점은 방대한 지식을 객관적으로 분석해 패턴을 잘 발견하는 것이다. 앤드류 노든 박사는 “인간인 의사는 감정을 가지고 치료하고 처방한다. 그리고 경험으로부터 축적된 편견도 가지고 있다. 반면 왓슨은 그런 감정에 휘둘리지 않고 객관적으로 분석한다”며 “이처럼 인간과 인공지능 컴퓨터 왓슨은 잘 하는 게 다르다. 왓슨은 의사의 가장 훌륭한 조력자가 될 수 있다”고 강조했다.