자연어처리(NLP), 헬스케어에 어떻게 활용할까? 의료 AI 사례 3가지

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안녕하세요, 인공지능과 마케팅에 대해 기고하고 있는 그린입니다. 2021년 대통령 직속 4차산업혁명위원회는 국민 3,500명을 대상으로 ‘인공지능 대중화를 위한 대국민 인공지능 이용 인식 조사’를 시행했습니다. 인공지능 대중화가 먼저 이뤄져야 할 분야를 묻는 질문에 병원·의료·헬스케어 분야라고 답한 비율이 62.1%로 전체 18개 분야 중 1위를 차지했는데요. 코로나 사태로 전 국민이 불편을 직접적으로 겪었던 시기인 만큼, 의료와 헬스케어 분야에서의 인공지능 도입 필요성을 많은 국민들이 공감한 것 같습니다. 이러한 시대의 니즈에 맞춰 헬스케어 분야에 인공지능 기술 도입이 가속화되어 왔고, 이 중 많이 알려진 예시가 컴퓨터 비전 기술을 활용한 의료 이미지, 영상 분석인데요. 이번 스토리에서는 잘 알려진 컴퓨터 비전 사례 대신, 텍스트를 다루는 자연어처리(NLP) 기술을 적용해 의료 분야에서 인공지능을 활용한 사례에는 어떤 것이 있을지 간단히 소개하고자 합니다. 그럼 시작하겠습니다!

1. 의사들이 생성 AI를 사용하는 방법

1️⃣ 환자와의 대화를 실시간으로 분석하여 임상 기록 생성하기

(출처: AWS 한국 블로그)

첫 번째로 소개하고자 하는 케이스는 생성 AI를 결합한 의료진용 헬스케어 서비스인 ‘AWS HealthScribe(헬스 스크라이브)’입니다. 이는 텍스트와 음성을 분석해 임상 기록을 생성하여 의료진의 문서작업을 돕는 서비스인데요. 환자와의 대화를 듣고 내용을 인식해 진료 기록을 실시간으로 작성하며 전자진료기록(EHR)에 직접 입력됩니다. 위 그림처럼, 해당 서비스는 상담 대화를 분석하여 주요 불편 사항, 현재 질병 이력, 평가, 치료 계획과 같은 섹션에 대한 요약된 임상 기록을 생성합니다. 이러한 요약을 제공하여 임상의와 의료 서기가 환자 방문의 주요 내용을 신속하게 요약하고 임상 문서용 기록을 검토, 편집, 마무리할 수 있습니다.

(출처: AWS HealthScribe 공식 페이지 갈무리)

AWS HealthScribe는 대화 내용 중 의료 상태, 의약품, 치료와 같은 전문적인 의학 용어를 인식해 추출이 가능하다고 하는데요. AWS가 강조하는 본 서비스의 강점은 환자와 의사와의 대화를 기록하고 요약하므로 시간과 비용을 단축해 주기에 문서화 대신 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있다는 점입니다. 다시 말하면 의사가 실제 대화 내용을 다시 참조하여 정확한 치료를 할 수 있도록 의사 결정의 보조 도구로 활용하는 것이지요. AWS 부사장은 "의료 전문가에게 가장 시간이 소모되는 것은 문서 작업"이라며 "AWS 헬스케어와 생성형 AI로 그들의 부담을 줄이고자 한다"고 TechCrunch와의 인터뷰에서 밝혔다고 합니다.

(출처: Nuance)

AWS 외 마이크로소프트, 구글과 같은 빅테크 기업들도 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)을 통해 다양한 헬스케어 서비스를 내놓고 있습니다. 위 AWS HealthScribe와 유사하게, 마이크로소프트 자회사인 ‘뉘앙스(Nuance)’는 작년 진료 기록 앱인 '닥스 익스프레스(DAX Express)'를 출시했는데요, 의사와 환자 간 대화를 몇 초 내로 임상 기록을 생성하는 서비스입니다. 뉘앙스는 "모든 유형의 환자 상담에 대해 효율적인 도구를 제공, 의사들이 많은 환자를 돌보게 하는 것이 목표"라고 강조했는데요, 환자 데이터를 관리하고 분석하는 데에 드는 시간을 단축하고, 해당 비용(시간)을 더 많은 환자를 치료하는 데 사용하기 위해 출시된 서비스라는 본질적인 핵심이 인공지능을 도입한 목적을 관통하는 것 같네요.

이외에도 구글도 환자의 질문에 유용한 답변을 생성하도록 설계한 '메드팜(Med-PaLM)'이라는 AI 기반 챗봇을 출시했습니다. 우리나라에서도 서울대학교 의료정보연구실 등 여러 연구기관 및 기업에서 의료진의 진료 활동을 돕기 위한 연구를 활발히 펼치고 있는데요. 컴퓨터 비전, 자연어처리 기술이 함께 쓰여 의료, 헬스케어 분야에서 이롭게 쓰이길 기대해 봅니다.

2. 정신 건강 돌봄에도 쓰이는 AI

2️⃣ 독거노인의 긴급한 상황을 감지하는 인공지능 스피커

다음 소개할 사례는, 인공지능 스피커를 활용한 정신 건강 관리 사례입니다. 인공지능 스피커가 홀로 사는 어르신들을 구했다는 내용의 뉴스가 몇 년 전부터 많이 들려오고 있는데요. 일부 인공지능 스피커들은 ‘돌봄 기능’을 탑재하여 혼자 사시는 어르신이나, 거동이 불편한 분들을 위해 말벗이 되어주기도 하지만 생명을 구하는 일까지도 돕고 있습니다.

그 사례로 SK텔레콤 스피커의 ‘긴급 SOS’ 기능을 소개하고자 합니다. 코로나 시기 경로당, 복지관을 갈 수 없어 집에서 홀로 보내는 시간이 많아진 어르신들에게 인공지능 스피커가 큰 도움이 되었다고 하는데요. 여러 기능 중 ‘긴급 SOS’ 기능은 긴급 상황 발생 시 NUGU 스피커에 ‘아리아, 긴급SOS 해줘’, ‘아리아, 살려줘’ 등의 음성 발화를 통해 긴급 SOS를 요청하면, 사전에 등록된 SOS 메시지를 수신자에게 발송하는 기능입니다. 이를 통해 ‘아리아’는 2019년 긴급구조를 시작한 이래 21년 5월까지 45명의 생명을 구했습니다. 음성인식 기술에 긴급 도움 서비스를 도입하여 가장 최첨단의 기술이 적용되는 스마트 기기가 최신 기술과는 가장 거리가 먼 타겟인 독거노인들에게 큰 도움을 주었습니다. 기술적으로는 간단한 서비스일지 모르지만, 위와 같은 사례에서 볼 수 있듯 기술이 가장 필요한 곳에 적절히 쓰인 사례가 된 것 같습니다.

(출처: KT Enterprise AI 케어 소개 페이지)

KT 또한 돌봄이 필요한 어르신과 보호자를 위해 인공지능 기술에 기반한 어르신 상태 확인 및 24시간 케어를 제공하는 서비스를 제공하고 있습니다. 어르신들은 사투리도 많이 쓰고, 정리된 문장 형태로 말하지 않는 경우가 더러 있어 인공지능 모델이 인식하기 어려울 수 있는데요. KT AI 서비스는 월 천만 콜 이상 음성데이터를 통해 사투리까지 인식할 수 있는 서비스를 개발했다고도 합니다. 또한 SKT 스피커 사례와 유사하게 홀로 사는 노인분들의 긴급한 상황까지 파악할 수 있도록 하는 여러 기능을 함께 제공하는데요. 알림 문자 발송, KT텔레캅 관제 및 119 출동과 연계된 응급 알림 기능, TV 시청 패턴 기반 이상 탐지 기능으로 고독사를 예방하고 조기 대응을 가능하게 했습니다.

(출처: KT Enterprise AI 케어 소개 페이지)

이외에도 지역 소식, 날씨, 라디오, 노래를 들려주기도 하고, 능동적으로 말을 거는 방식으로 말벗이 되어주어 외로움과 고독감을 해소하기도 하고, 복약 알림 및 체크를 통해 건강관리도 지원합니다. 현재까지 어르신이 AI 스피커에 말을 건 발화 횟수는 약 17만 건을 넘겨 일평균으로는 약 10건에 달한다고 하는데요. 이처럼 인공지능 스피커 서비스에 음성 인식, 자연어 분석 등의 인공지능 기술을 접목하여 긴급 구조, 대화 등 다양한 건강 보조 기능을 가능케 한 것이 노인의 신체 건강과 정신 건강에 도움을 준 또 다른 인공지능 적용 사례가 될 수 있겠습니다.

2️⃣ 중증장애인 일상의 자립을 돕는 KT AI 스피커

인공지능 스피커를 활용해 중증장애인 가구에도 일상 전반 영역에서 종합적인 건강 돌봄 서비스를 제공한 사례도 있습니다. KT는 신체 기능에 제한이 있거나 보행이 어려워 일상생활에 불편을 겪는 탈시설 중증장애인 가구를 대상으로 인공지능(AI) 케어 서비스 보급에 나섰는데요. 중증장애인 거주시설에 인공지능 스피커와 사물인터넷(IoT) 기기를 연동해 중증장애인의 생활 공간을 스마트홈으로 구현하고 AI 케어 서비스를 제공했습니다.

이를 통해 거동이 불편한 중증장애인도 간단한 음성 명령만으로 조명을 비롯해 선풍기, 가습기, 공기청정기, TV를 비롯한 가전을 직접 제어하고 커튼도 여닫을 수 있게 되었다고 합니다. 이 서비스를 이용하게 된 중증장애인 A 씨는 “이제는 불을 켜기 위해 스위치를 누를 긴 막대를 가지러 기어가지 않아도 되고, 말만 하면 불을 켜고 TV도 볼 수 있다”고 밝혔는데요. 이처럼 다수의 건강을 위한 헬스케어 분야 외에도 독거노인이나 중증장애인 등 사회적 약자를 위한 인공지능 헬스케어 서비스도 많이 개발되어 지속적으로 도입되면 좋겠습니다.

3. 마치는 글

이번 아티클에서는 인공지능 기술 중에서도 텍스트를 인식하고 분석하는 ‘자연어처리’ 기술이 의료 분야에 적용된 사례들을 소개해 보았습니다. AWS HealthScribe, DAX Express 사례는 환자와의 대화를 실시간으로 분석하여 임상 기록을 생성하도록 하여 시간과 비용을 절감하고 본질에 집중한 사례이며, SKT 및 KT의 인공지능 스피커 기능의 긴급 구조, 대화 그리고 기기 제어 사례는 독거노인과 중증장애인분들의 신체적 안전뿐만 아니라 외로움, 우울증을 극복할 수 있는 정서적 돌봄에 자연어처리 기술이 사용된 사례였습니다. 이처럼 기술의 사각지대에 놓인 디지털 약자들을 위한 의료 서비스에도 음성인식 및 자연어처리 기술이 적절히 사용되어 사회적으로 선한 영향력을 더 발휘하길 기대합니다.

이번 스토리도 많은 분께 도움이 되었길 바라며 다음에도 다양한 산업, 비즈니스에서 어떻게 인공지능이 도입될 수 있는지 알아보도록 하겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.

이 아티클은 AI 히어로즈 전문 필진
그린(Data-driven Marketer)
님의 글입니다.