의료 업계에서의 AI: 투명성과 교육

저자: Mark Aiello, April Crehan

의료 업계 내 AI를 응용하는 것에 관해서는 '미지의' 요소들이 수없이 많기 때문에 이를 최적의 방법으로 사용하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 당사의 최근 생명 과학 회의에서 한 패널리스트는 아는 것이 많아진다면 AI를 응용함에 있어 더 망설임 없이 나아갈 수 있을 것이라는 이야기를 했습니다.

결과적으로, 최첨단 AI를 의료 업계에 성공적으로 통합하기 위해 필요한 것은 더 많은 교육을 제공하는 것입니다. 당사는 공무원과 규제 기관에 교육을 제공함으로써 규제에 관한 불확실성을 해소하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 대중이 새로운 기기와 접근법을 더 많이 수용하도록 이들에게 교육을 제공해야 합니다. 그리고 우리 스스로도 당연히 계속해서 교육을 받아야 합니다.

규제 기관에 대한 교육

대부분의 대표직 관계자들은 기기의 지능이나 의학적 연구에 관하여 광범위한 배경 지식을 갖고 있지 않습니다. 대신 이들은 그 응용 과정을 구축하는 규제 기관을 감독합니다. 그렇다면 스스로 무엇을 규제하고 후원하는지 충분히 이해하지 못하고 있는 이러한 정부 단체가 규제 및 후원에 관하여 올바르게 의사 결정을 내릴 수 있다고 어떻게 기대할 수 있을까요?

미국에서는 TechCongress 및 American Association for the Advancement of Science 같은 단체가 이미 기술 및 과학 전문가들을 의회 공직에 취임시키기 위해 노력 중입니다. 우리는 정책에 대한 정보를 충분히 파악하여 이러한 정책이 신기술의 구현에 방해가 아닌 도움이 될 수 있도록 해야 합니다.

AI에 대한 우리의 이해가 심화된다면 AI 응용 분야의 관계자들이 AI 사용에 대한 진입 장벽 중에서도 의료 업계 내 AI 사용에 관한 규정이 부족한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Partnership on AI는 연구자, 업계, 시민 사회 집단을 하나로 통합한 기구로서 '핵심 관계자들이 지식, 자원, 전반적인 참여 역량을 갖추도록 하는 것'이 주요 목표 중 하나입니다.

이 기구는 의료 업계 내 투명성 증대라는 국제적인 트렌드에 발맞춰 다른 사람들에 대한 AI 교육을 추진하고 있습니다. 임상시험 결과에 관한 일반 언어 요약본은 이러한 트렌드의 주요 사례 중 하나입니다. 이것은 임상시험 후 참여자와 대중에게 대대적으로 제공되는 일반 언어 요약본으로서 임상연구에 특정적으로 관련된 사례이긴 하지만, 기술적, 과학적 콘텐츠를 일반 언어로 '번역'한다는 것은 더 포괄적으로 응용되는 개념입니다. 기술적인 주제를 이해하기 쉬운 용어로 설명하는 것은 교육을 받는 관리자들 그리고 그러한 주제에 영향을 받는 일반 대중 및 환자 모두에게 도움이 되는 일입니다.

일반 대중에 대한 교육

대중에게 AI에 관한 교육을 제공하는 것은 모르는 것에 대한 근본적인 두려움을 해소한다는 점에 있어서 특히 중요합니다. 일반적으로 미국인들 사이에서는 AI가 득보다 실이 클 것이라는 두려움이 자리 잡고 있으며 유럽인들 역시 AI에 대한 기대가 크면서도 동시에 불안해하고 있습니다. 두려움은 신기술을 구현하는 당사자들에게도 영향을 미칩니다. 일반 대중에게 실제 발생 가능한 위험이 무엇인지 교육하는 것은 이러한 두려움을 일부 완화해 줄 수 있습니다. 이를 통해 생명을 구하는 AI 응용 기술을 구현할 가능성이 커질 수 있습니다.

일반 대중, 특히 환자들은 임상연구에 관한 최신 뉴스와 트렌드를 알 필요가 있고 그러할 자격 또한 있습니다. 복잡한 주제를 간단하게 설명할 수 있다면 과학자들뿐 아니라 일반 대중도 그러한 정보로부터 도움을 받을 수 있습니다. 한 예로, New York Times에 실린 과학 기사들에 대한 인용율이 증가했습니다. 자원과 교육에 대한 접근이 쉬워질수록 환자와 간병인들이 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 가능성은 더욱 커집니다. 명확한 설명과 예측을 통해 임상시험 요건에 대한 준수성도 개선할 수 있습니다. 이로써 연구자뿐 아니라 환자도 더욱 개선된 결과를 얻을 수 있습니다. 일반 언어는 다양한 문화에 대한 이해도와 언어적 숙련도를 향상시킵니다. 따라서 연구자들이 더욱 다양한 데이터세트에 액세스할 수 있고 이를 통해 AI 설계자들은 보다 견고한 시스템을 구축할 수 있습니다.

일반 대중과 공무원에 대한 교육은 끊임없이 계속되는 뫼비우스의 띠와 같습니다. 물론 긍정적인 의미에서 말이죠. 환자든 아니든 유권자가 현재의 연구 현황을 보다 잘 이해하게 된다면 유용한 규제와 후원에 대한 관심과 투자가 늘어날 가능성은 더 커질 것입니다. 이는 자연적으로 대표직 관계자들의 관심과 투자를 유도하게 됩니다. 또한 투명성 확보와 교육의 제공을 통해 우리는 다양한 학문의 종사자들과 연구 자료를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

스스로에 대한 교육

임상시험 분야의 종사자라면 누구든 끊임없이 새로운 것을 배워야 합니다. 당사에서 최근 주최한 원탁 회의와 같은 교육 기회는 의학과 AI의 접점을 찾는 사람들이 각자의 지식을 공유할 수 있는 중요한 장입니다.

그렇다면 우리 스스로의 경험을 활용해 연구 프로세스와 업계 내 AI의 응용을 가속화할 수 있는 또 다른 방법은 무엇이 있을까요? 당사는 이미 다양한 관계자들의 협력하에 AI에 관한 업계 표준을 추진할 방법을 마련했습니다. 당사는 어떻게 성공과 실패에 대한 경험을 공유하여 다른 사람들의 노력을 개선할 수 있었을까요?

이처럼 지식을 공유하는 일은 프라이버시에 관한 우려 등으로 인해 일반 언어 요약본의 초안을 작성하는 것보다 훨씬 까다로운 과정입니다. 그럼에도 프라이버시를 존중하면서 중요한 발견을 공유하고자 하는 의지야말로 의학의 혁신을 앞당기는 최선의 방법인지도 모릅니다.

데이터 공유와 협력을 통해 모두가 더 빠르고 쉽게 더 많은 성과를 얻을 수 있는 방법은 무엇일까요? Lionbridge 게시물을 통해 알아보세요.