美·英 등도 AI발 의료 혁명 중
미국 존스홉킨스 병원 응급실에서는 의사들이 환자를 진료할 때 모니터에 뜨는 알림창을 유심히 살핀다. ‘트루스(TREWS·Targeted Real-time Early Warning System)’라는 패혈증 조기 경보 AI(인공지능)다. 패혈증은 세균 감염이 전신으로 퍼져 장기 부전과 사망으로 이어지는데, 발열 등 증상이 다른 질환과 유사해 조기 진단이 쉽지 않다. 치료 시점을 놓치면 급격히 악화되기 때문에 ‘골든 타임’ 관리가 생사를 가른다. 존스홉킨스 연구진은 환자의 혈액검사 수치, 심박수, 체온, 호흡 패턴 등 수십 개의 임상 데이터를 AI로 실시간 분석해 패혈증 여부를 미리 알려주는 트루스를 개발했다. 의사보다 평균 6시간 빨리 패혈증 위험을 포착할 수 있는 AI를 내놓은 것이다. 이를 통해 패혈증 사망률을 약 18% 낮췄다.

이처럼 AI는 응급 상황에서 인간 의사의 ‘보조 뇌’ 역할을 한다. 의료진이 복잡한 전자 기록을 모두 검토하거나 수치를 일일이 해석하는 부담을 덜어주는 대신, AI가 먼저 경고음을 울리고 의사가 최종 판단을 내리는 식이다. 패혈증 이외의 중대 질환 경고 AI도 잇따라 개발되고 있다.

AI의 강점은 방대한 데이터를 빠르게 처리해 인간이 놓치기 쉬운 패턴을 읽어낸다는 점이다. 미국 메이요클리닉 연구진은 겉으로는 정상처럼 보이는 일반 심전도(ECG) 한 장만으로 환자의 잠재적 심방세동 위험을 예측하는 AI 모델을 선보였다. 일본 시마네대 연구진은 뇌 MRI 영상으로 알츠하이머병을 더 일찍 예측하는 AI 모델을 개발 중이다. 캐나다 연구진은 응급실 내원 환자의 전자 의무 기록 등을 분석해 입원 필요성을 예측하는 AI 모델을 개발해 응급실 병상 배정과 인력 운용 효율을 높이고 있다.

AI는 의료계의 오랜 난제였던 난임 분야에서도 활용되고 있다. 영국과 미국의 일부 난임 클리닉은 배아의 성장 과정을 연속 촬영한 이미지 수백만~수천만 장을 학습한 AI에 배아 선별을 맡기고 있다. 기존에는 전문가가 현미경으로 관찰하는 ‘숙련된 눈’에 의존했지만, 미세한 패턴을 더 정확히 구분하는 AI가 배아의 분열 속도와 형태 변화를 정량화해 임신 가능성이 높은 배아를 골라낼 수 있게 됐다. 실제로 AI 기반 배아 선별이 기존 방식보다 임신 성공률을 약 8%포인트 끌어올렸다는 연구 결과도 나왔다.