인공지능이 당신의 직업을 어떻게 변화시킬지 알고 싶으십니까? 영상의학과의 수업을 들어보겠습니다. 방사선학은 이제 인공지능 경쟁의 화두다. 이 분야는 지난달 다보스에서 열린 세계경제포럼에서 기술 임원들에 의해 여러 차례 언급됐고, 인공지능과 경제에 관한 백악관 백서에서도 논의됐다.
2010년 5월 6일 로스앤젤레스에서 방사선 전문의가 유방촬영술을 검사하고 있습니다.
방사선학은 AI의 영향을 받는 유일한 직업이 아닙니다. 기술이 소프트웨어 엔지니어, 교사, 심지어 배관공을 포함한 많은 직업의 업무에 통합되고 있기 때문입니다. 골드만삭스그룹은 AI 관련 기술이 널리 활용되면 미국 노동인구의 6~7%를 대체할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 일자리 창출도 기대된다고 추산하고 있다.
그러나 방사선학 분야는 인공지능이 어떻게 일자리를 대체하기보다는 권한을 부여할 수 있는지 보여주는 대표적인 예가 되었습니다. 클리블랜드 클리닉의 진단 방사선과 전문의인 첸박호 박사는 방사선과의 업무 유형도 인공지능의 지원을 받기에 매우 적합하다고 말했습니다.
영상의학과는 인공지능 연구와 응용에 활용될 수 있는 많은 양의 데이터를 보유하고 있으며, 인공지능을 훈련시키기 위해서는 막대한 데이터 지원이 필요합니다. 인공 지능은 인간보다 훨씬 더 빠르게 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있으며, 이미 방사선과 부서의 일부 워크플로(예: 어떤 이미지 스캔을 먼저 처리해야 하는지 결정)의 속도를 높이는 데 도움을 주고 있습니다.
방사선과에서는 여전히 인간 의사가 진단, 환자 신체 검사, 진단 보고서 작성 등 대부분의 핵심 업무를 수행해야 합니다. 더욱이 방사선과에서 인공지능 기술을 지속적으로 수용함에 따라 이 분야의 일자리 수요는 다른 산업보다 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다.
조지타운 대학교 보안 및 신흥 기술 센터의 연구원인 Jack Kasten은 "인공지능이 방사선과 직원을 대체하지 않았을 뿐만 아니라 실제로 업무 처리 능력을 향상시키고 전문 서비스에 대한 수요를 증가시켰습니다. 기술 산업의 경우 이는 인공지능이 경제에 긍정적인 효과를 가져올 수 있는 좋은 전망이라고 할 수 있습니다."라고 말했습니다.
인공지능이 업무를 대체하는 대신 업무에 힘을 실어주는 방법
Chen 박사는 인공지능이 이미지를 분석하고 데이터의 패턴을 식별하는 데 능숙하며 이 두 가지 능력이 방사선과 업무의 핵심이라고 지적했습니다. 또한 방사선학은 수년 동안 디지털화되어 왔으며 이는 현장에서 사용할 수 있는 데이터의 양이 엄청나다는 것을 의미합니다.
그는 "아직도 전통적인 아날로그 방식을 사용하는 틈새 작업 현장이 일부 있지만 미국에서는 엑스레이, CT, MRI 영상의 대부분이 디지털 방식으로 저장돼 있다"고 말했다.
CNN과 인터뷰한 첸 박사와 다른 두 명의 방사선 전문의는 이제 방사선 전문의가 인공 지능을 사용하여 이미지 스캔의 우선 순위를 지정하고 이미지 품질을 개선하며 진단 보고서 요약 작성을 돕고 있다고 말했습니다.
존스 홉킨스 의료 센터의 중재방사선 전문의인 샤드퍼 데메리(Shadpur Demeri) 박사는 "인공지능은 결코 다른 사람의 직업을 대체한 적이 없으며 단지 우리의 업무를 더욱 효율적이고 가치 있게 만들 뿐"이라고 말했습니다.
펜실베이니아 대학교 공과대학의 공학 및 방사선학과 교수인 르네 비달(René Vidal)은 인공 지능이 더 적은 스캔으로 고품질 MRI 이미지를 얻는 데 특히 유용할 것이라고 믿습니다. 이 기술을 사용하면 검사 속도를 높이고 의사가 동시에 더 많은 환자를 볼 수 있습니다.
Vidal은 연구원들이 현재 인공 지능을 사용하여 종양 부피를 측정하고 진단 보고서를 자동으로 생성하는 등 인공 지능의 다른 응용 시나리오를 탐색하고 있지만 이러한 응용 프로그램을 구현하기에는 너무 이르다고 말했습니다.
사라질 것으로 예상됐지만 여전히 존재하는 직업
비달 대표는 의료 분야에서 사용되는 AI 도구는 미국 식품의약국(FDA)의 승인을 받아야 하는데, 이 과정에는 개발과 임상시험 단계를 포함해 약 8년이 걸린다고 말했다. 그러나 관련 승인 작업이 진행되고 있다. 현재 미국 식품의약국(FDA)이 승인한 인공지능 의료기기 1,357개 중 1,041개가 방사선 분야에 사용하기에 적합하다.
동시에 방사선과의 직업 수요는 계속해서 증가하고 있습니다. 미국 노동통계국은 방사선과 일자리가 2024년부터 2034년까지 5% 증가할 것으로 예측합니다. 이는 모든 직업의 평균 3%보다 빠른 수치입니다. CNN이 입수한 채용 플랫폼 인디드의 데이터에도 2025년에는 방사선과 일자리 수가 5년 전보다 증가할 것으로 나타났다.
인터뷰에 응한 방사선과 전문가들은 인구의 노령화와 함께 의료 진단 중 영상 검사에 대한 수요 증가가 방사선 서비스에 대한 수요 증가의 주요 원인일 수 있다고 말했습니다.
하지만 과거에는 이 분야를 그렇게 보지 않았습니다. '인공지능의 아버지'로 알려진 노벨상 수상 경제학자이자 컴퓨터 과학자인 제프리 힌튼(Jeffrey Hinton)은 2016년에 "방사선 전문의 훈련을 중단할 때가 됐다"고 말했습니다. 왜냐하면 인간 두뇌의 학습 패턴을 시뮬레이션하는 인공지능의 한 분야인 딥러닝이 5~10년 안에 그 일을 더 잘할 것이기 때문입니다.
Hinton은 작년에 New York Times에 보낸 이메일에서 자신의 2016년 발언이 너무 절대적이었다고 말했습니다.
Demery는 2015년부터 2016년까지 인공지능이 인간의 직업을 대체하는 것에 대해 방사선학계에서 광범위한 우려가 있었다고 회상합니다. 오늘날 이 기술은 의사들에게 '제2의 눈'으로 여겨져 왔습니다.
인공지능에 대한 과도한 의존의 숨겨진 위험
하지만 첸 박사는 인공지능이 편견의 위험을 갖고 있고, 사람들이 인공지능에 지나치게 의존하게 될 수도 있다고 지적했다. 예를 들어, 2022년 MIT 연구에서는 인간 방사선 전문의와 달리 인공지능이 엑스레이를 통해 사람의 인종을 정확하게 판단할 수 있다는 사실이 밝혀져 진단의 편견에 대한 우려가 제기됩니다.
첸 박사는 AI 기술이 충분히 성숙한 단계로 발전하면 의료기관이 의사를 간호사로 교체하거나 방사선 전문의를 일반의로 교체하는 등 인력 조정에 대한 생각을 가질 수도 있다는 우려도 표명했다. 이러한 접근법은 경우에 따라 가능할 수도 있지만, 암, 치명적인 감염 등 영상의학과가 주로 다루는 질병의 검출에는 대부분 적합하지 않습니다.
그는 “인공지능 알고리즘의 좋은 성능은 자동화된 출력 결과가 전문 의사에 의해 검토된다는 사실에 크게 기인한다는 점을 이해해야 한다. 이러한 기계와 전문가의 협력이 진단과 치료 수준을 진정으로 향상시킨다고 할 수 있다”고 말했다.