인공지능(AI)은 의료 분야에서도 빠르게 스며들고 있다. 인간보다 더 똑똑한 AI가 병을 진단하고 처방까지 내리는 시대가 임박하면서다. 덕분에 의사들의 오진에 따른 의료 사고 방지와 균등한 의료 서비스 제공 등이 기대된다.
이를 위해선 의료 데이터 확보가 최우선이다. 구글 AI인 '알파고'가 수백만 장의 기보 학습으로 바둑을 정복한 사례와 유사하다.
하지만 바둑 기보와 달리 민감한 개인정보를 포함한 의료 데이터는 개별 병원이나 기업에서 확보하기란 쉽지 않다. 정부가 의료 분야 AI 학습 데이터 구축에 지원하는 이유다.
이에 대해 헬스케어 스타트업 아워랩의 신현우 대표(서울대병원 이비인후과 교수)는 1일 한국일보와의 인터뷰에서 "병원에선 굳이 나서려 하지 않고 기업에서는 무엇을 할 수 있는지 몰라 뛰어들기 어려운 게 사실"이라며 "정부의 역할이 없었으면 빅데이터 구축에 한계가 있었을 것"이라고 말했다.
아워랩은 2018년 신 대표가 창업한 교내 스타트업으로, 지난해 과학기술정보통신부 데이터댐 구축 사업의 일환으로 한국지능정보사회진흥원에서 주관한 'AI 학습용 데이터 구축 사업'에 참여했다.
신 대표의 연구 분야는 수면 무호흡증, 렘 수면 장애 등 다양한 수면장애 사례들이다. 현재는 수면장애를 겪고 있는 환자들의 하룻밤 동안의 수면다원검사(잠자면서 뇌파, 심전도, 호흡 등의 생체 신호를 측정하는 검사)를 판독해 수면 상태를 진단하고 치료법을 결정한다. 하지만 수면 패턴이 매일 변화하는 만큼, 하룻밤의 검사 결과만으로는 한계가 있다.
아워랩은 서울대병원 등과 함께 수면다원검사 결과 1만 건을 30초 단위 이미지로 정제해 AI 학습용 데이터로 체계화했다. 의료진은 추출한 데이터에서 여러 신호를 분석해 수면 단계를 분류하고 이상 호흡, 움직임, 각성 등에 대해 판독한다. 아워랩은 이를 바탕으로 수면 단계 분류와 심전도 이상 검출, 이상 호흡 검출, 근전도 및 자세 데이터를 활용한 움직임 등의 데이터까지 생성한다. 해당 데이터는 개인정보 보호를 위해 비식별화된 상태로 분석된다. 아워랩은 빅데이터 기반의 '이상 호흡 감지 모델링'을 구축, 지능형 수면 무호흡증 치료기기를 개발했다.
이번 프로젝트로 수면다원검사 빅데이터가 구축되면서 수면장애와 관련된 AI 생태계가 확산될 것으로 기대된다. 업계에선 이 데이터를 기반으로 AI 기반 자동 판독 알고리즘을 통해 수면 중 이상행동 및 수면 효율 예측 모델까지 개발할 수 있을 것으로 내다보고 있다.
신 대표는 "이미 미국, 유럽에서도 경쟁적으로 수면분야에 대한 데이터를 표준화하기 위해 천문학적 비용을 투입하고 있는 상황"이라며 "수면 관련 기업부터 의료기관 등 각종 분야에서 구축된 빅데이터를 활용해 새로운 서비스를 만들어낼 것으로 기대한다"고 말했다.