머신러닝

최근 한 병원에서 지방흡입에 인공지능을 도입했다는 소식이 전해져 눈길을 끌고 있습니다. 주인공은 비만치료 전문병원연대인 365mc네트워크. 도대체 지방흡입수술과 인공지능은 어떤 관계일까요? 지방흡입술은 생각보다 위험한 일이라고 합니다. 의사가 지방을 조금식 떼어내는(?) 작업을 스트로크라고 하는데 자칫 너무 깊게 들어가면 환자에게 해를 끼치고, 너무 얕게 하면 피부가 울퉁불퉁해진다고 합니다. 환자의 비만 정도나 체형 등 여러 조건에 따라 정확한 깊이와 각도로 스트로크를 해야 하는데, 매우 숙련된 기술이 필요하다고 합니다. 그러나 이런 숙련도라는 것은 객관화 하기 어렵습니다. 어떤 의사는 금방 숙련도를 높이지만 어떤 의사들은 시간이 오래걸립니다. 김남철 365mc 회장은 의사의 숙련도와 섬세함을 계량화해야겠다고 생각했습니다. 숙련도가 낮은 의사는 어느 동작에 문제가 있는지, 무엇을 고치면 숙련도를 높일 수 있는지 파악하기 위해섭니다. 그러면 의사의 역량을 표준화할 수 있고, 비만치료의 품질을 일정 수준으로 유지할 수 있을 것입니다. 365mc는 이를 위해 사물인터넷(IoT) 기술을 도입했습니다. 365mc는 전자부품연구원과 협력해 의사가사용하는 수술 도구에 부착할 센서를 개발했습니다. 이를 통해서 수술시 의사들의 움직임을 체크했습니다. 의사들이 어떻게 움직이고 있는지 구체적인 수치, 즉 데이터로 파악할 수 있습니다. 그러나 365mc는 난관에 빠졌습니다. 센서에서 너무 많은 데이터가 쏟아져나온 것이죠. 수술 한 건에 쏟아지는 데이터가 수십만 건이라고 합니다. 전국 병원에서 발생하는 수술의 데이터를 모으면 수십억 건의데이터가 발생합니다. 이 데이터들도 각각 환자의 체중, 혈액검사 수치 여러 변수와 상관관계에 따라 달리해석해야 합니다. 너무 많은 데이터는 그냥 눈으로 봐서는 아무런 가치도 찾아낼 수 없습니다. 쓸모없는 디지털 쓰레기일 뿐이죠. 빅데이터는 적절한 기술로 분석을 해서 패턴과 유형을 구별해내야 쓸모가 있어집니다….