50년 의학 난제 해결한 AI? 혁신적인 의료 AI 기술의 예시

헬스케어 AI를 개발하는 엔지니어들과 대화를 나누다 보면, 공통적으로 느껴지는 감정이 있습니다. 바로 기대감과 신중함입니다.

딥러닝 기술이 의료 분야에 스며든 건 더 이상 새로운 이야기가 아닙니다. 다만 뉴스에 자주 등장하는 화려한 혁신보다는, 일선 의료진이 매일 사용하는 도구 속에 조용히 자리 잡고 있다는 점이 인상적입니다. 이 기술은 의사들이 더 빠르게 일하고, 더 빨리 문제를 발견하고, 더 정확한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 반면, 실제 의료 환경에서 활용되기 위해서는 많은 주의와 준비가 필요하죠.

이번 글에서는 현재 의료 현장에서 딥러닝 기술이 어떻게 실질적으로 활용되고 있는지, 그리고 이를 가능하게 하는 인프라와 하드웨어는 무엇인지 이야기해보려 합니다.

의료 AI 기술의 예시

눈으로는 놓칠 수 있는 징후를 감지하는 AI

딥러닝이 가장 먼저 자리를 잡은 분야는 단연 의료 영상 분석입니다. CNN(합성곱 신경망) 기반의 모델은 CT나 X-ray 이미지에서 미세한 이상 신호를 찾아냅니다. 특히 많은 환자를 빠르게 봐야 하는 상황에서 그 진가를 발휘하죠.

예를 들어 수십만 장의 영상에 영상의학과 전문의들이 여러 번 주석을 달아 학습시킨 모델은 폐결절, 뇌출혈, 골절 같은 질환의 초기 징후를 일관되게 탐지해냅니다. 장시간 근무로 피로가 누적되는 환경에서는 특히 유용합니다.

흥미로운 건, 이런 AI가 의사를 대체하기보다 함께 일한다는 점입니다. AI는 긴급할 가능성이 있는 스캔을 먼저 알려주거나, 두 번째 의견처럼 작동하면서 영상의학과 의사의 판단을 돕습니다. 일종의 ‘AI 기반 트리아지’가 실제 병원에서 구현되고 있는 셈이죠.

단순 반복을 넘어서는 로봇 팔의 진화

로봇 팔은 이미 수술실이나 재활 클리닉에서 익숙한 존재입니다. 그동안은 정해진 경로를 따라 움직이며, 수술 도구를 정밀하게 조작하거나 환자를 반복적인 재활 동작에 맞춰 유도하는 역할을 주로 해왔죠.

최근에는 딥러닝 기술을 기반으로 새로운 가능성이 열리고 있습니다. 일부 로봇 팔은 모방 학습(imitation learning)을 통해 숙련된 전문가의 동작을 관찰하고, 이를 스스로 학습해 유사한 움직임을 재현할 수 있습니다. 또 다른 시스템은 강화 학습(reinforcement learning)을 활용해 피드백을 기반으로 동작을 미세 조정하고, 환자의 해부학적 특성이나 움직임 변화에 능동적으로 적응합니다.

이러한 모델은 일반적으로 CNN이나 트랜스포머 기반의 비전 시스템과 실시간으로 센서 데이터를 모터 동작으로 전환하는 제어 정책을 함께 사용합니다.

아직 초기 단계지만, 이미 몇몇 병원에서는 로봇 팔이 반자율적으로 초음파 스캔을 돕거나, 주사 바늘을 정밀하게 삽입하거나, 물리치료 중 환자의 움직임을 분석하는 데 활용되고 있습니다.

50년 난제를 해결한 단백질 구조 예측

단백질 접힘(folding)은 단백질이 제 기능을 하도록 3차원 구조를 갖추는 과정입니다. 그런데 이 구조가 잘못 형성되면 파킨슨병이나 알츠하이머 같은 질환을 유발할 수 있습니다.

이 과정을 예측하는 건 수십 년간 생명과학의 가장 어려운 문제 중 하나였습니다. 구조 조합의 가능성이 거의 무한에 가까웠기 때문이죠. 기존 방법은 정밀하지만 너무 느리고, 비용도 많이 들었습니다.

이를 해결한 것이 바로 트랜스포머 기반 딥러닝 모델입니다. 자연어 처리에 쓰이던 이 모델은 아미노산 서열을 문장처럼 이해하고, 단백질의 입체 구조를 예측합니다. 실제로 이 기술은 “50년 묵은 문제를 해결한 게임 체인저”로 불릴 정도였습니다.

이 기술 덕분에 의학자들은 실험 전에 가설을 빠르게 검토하거나, 비현실적인 후보를 미리 걸러낼 수 있습니다. 시간과 비용을 아끼면서도 가능성을 넓혀주는 도구입니다.

생체신호 속 위험 징후를 조기에 포착

환자의 생체 데이터를 실시간으로 수집하는 모니터링 장비는, 그 자체로 중요한 정보의 보고입니다. 하지만 기존 방식은 주로 간단한 기준값 기반의 경고 시스템에 머물러 있었습니다.

이제는 RNN이나 시계열 CNN 같은 딥러닝 모델이, 시간 흐름에 따라 나타나는 복잡한 패턴을 학습합니다. 예를 들어 혈압의 미세한 하락과 심박수의 미묘한 변화가 함께 나타날 때, AI는 이를 패혈증이나 심장 이상 징후로 조기에 인지할 수 있습니다.

사실상 의료진이 놓칠 수 있는 ‘작지만 의미 있는 변화’를 읽어내는 능력이 생긴 셈입니다.

의무기록을 이해하고 정리하는 자연어 모델

자연어 처리(NLP) 기술은 전자의무기록(EHR)을 자동으로 요약하고, 중요한 정보를 추출하는 데 활용되고 있습니다. 실제로 의사와 환자의 대화를 실시간으로 받아적고, 이를 구조화된 임상 기록으로 정리하는 AI도 등장했습니다.

이런 모델은 의료 분야 특화 데이터로 학습되어야 하고, 잘못된 정보 생성을 막기 위한 정교한 튜닝과 검증이 필수입니다. 하지만 잘 작동할 경우, 의료진의 문서화 부담을 크게 줄여주고 기록 품질도 향상시킵니다.

의료 AI, 여전히 쉽지 않은 이유

의료 AI 개발이 어려운 이유는 명확합니다. 우선 데이터 자체가 민감하고 희귀하며 정형화되어 있지 않습니다. 이를 극복하기 위해 여러 기관이 연합학습(federated learning)을 시도하거나, 합성 데이터를 통해 학습 데이터를 확장하고 있습니다.

또한 의료 AI는 반드시 편향 보정, 설명 가능성, 안정성을 갖춰야 합니다. 단순히 성능이 좋은 모델로는 부족하다는 뜻이죠.

그리고 가장 큰 허들은 바로 실제 배포 환경입니다. 의료 시스템은 정교하고 보수적입니다. 모델은 기존 병원 시스템에 매끄럽게 통합되어야 하며, 거의 멈추지 않고 작동해야 하고, 의사가 신뢰할 수 있는 근거를 함께 제공해야 합니다.

의료 AI는 어떻게 사용되고 있나요?

메디컬 분야의 AI에 사용되는 데이터는 매우 민감하기 때문에 외부 전송이 쉽지 않습니다. 또한 진단의 ‘속도’가 생명과 직결되는 만큼, 지연(latency)을 줄이는 것도 필수입니다.

그래서 점점 더 많은 병원이 온프레미스 엣지 AI 인퍼런스 방식으로 전환하고 있습니다. 즉, 데이터를 생성한 현장에서 AI가 즉시 판단을 내리도록 만드는 겁니다.

의료 AI, 꼭 GPU가 필요할까?

결론부터 말하자면 아닙니다. 많이 알려진 것과 같이, 학습 단계에서는 GPU가 쓰이는 경우가 많습니다. 예를 들어 DeepMind의 AlphaFold는 100~200개의 GPU로 학습을 진행했습니다.

하지만 배포 단계, 즉 실제 현장에서 인퍼런스를 실행하는 데는 더 효율적이고 전력 소모가 적은 하드웨어가 적합합니다. 대표적인 예가 NPU(신경망 처리 장치)입니다. (NPU가 어떻게 작동하는지 궁금하시면 이 글을 참고하세요!)

최근에는 GPU 대신 NPU 모듈이 탑재된 엣지 AI 박스가 늘고 있으며, 모빌린트도 이 흐름을 이끌고 있습니다. 저희는 최근 엣지 AI 워크로드에 최적화된 MXM(Mobile Express Module)을 선보였고, 곧 임상 및 진단 환경에서 사용할 수 있는 자체 AI 박스도 출시할 예정입니다.

마무리하며

오늘날 의료 현장에서 가장 효과적으로 작동하는 AI는 눈에 띄지 않게 백그라운드에서 조용히 일하는 시스템입니다. 이런 기술이 성공하는 이유는 새롭기 때문이 아니라, 의료 현장의 현실적인 요구, 즉 속도, 안정성, 투명성, 신뢰에 정확히 부합하기 때문입니다.

AI의 의료 도입은 아직 초기 단계입니다. 앞으로의 방향은 ‘현장에서 실행되는 AI’, ‘지연 없는 인퍼런스’, ‘현지 데이터 보호’가 핵심이 될 것입니다. 그리고 이를 가능하게 하는 기반은 바로 적절한 엣지 AI 하드웨어입니다.

모빌린트는 이러한 현실을 함께 만들어가고 있습니다. 저희의 MXM 모듈과 AI 박스는 의료 AI 개발팀이 인프라 걱정 없이 더 빠르고 유연하게 솔루션을 구축할 수 있도록 설계되었습니다.

의료 현장에 실질적인 AI를 설계하고 계신가요? 모빌린트에 연락 주세요. 함께 만들어갈 수 있기를 기대합니다.