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추천! 더중플 - 국가대표 의료AI 개발하는 루닛 유동근 CAIO

"숨을 쉴 수가 없어요."

국민건강보험공단 일산병원 응급실에 실려 온 30대 남성. 기도가 막혀 생사가 오가는 절체절명의 순간, 단 몇 초 만에 '급성후두개염'을 찾아낸 것은 사람이 아닌 AI였습니다. 루닛이 개발 중인 의료 특화 파운데이션 모델(특파모)을 기반으로 만든 AI 임상 의사결정지원시스템인데요. 전문의들조차 "당장 현장에 투입해도 될 수준"이라는 94%의 진단 정확도. 어떻게 가능했을까요.

오늘의 추천! 더중플은 진단부터 신약 개발까지, 전 세계 의료 판도를 뒤집고 있는 의료 AI 관련 리포트를 준비했습니다. 생명을 살릴 미래 의료 시스템에서 AI는 어떤 존재감을 키우고 있을까요. 우리의 생명 AI에 믿고 맡길 수 있을까요. 국가대표 의료AI를 개발 중인 루닛 유동근 최고AI책임자(CAIO)에게 의료AI의 현주소와 미래를 샅샅이 물었습니다. 더 자세한 내용은 더중앙플러스(The Joongang Plus) 구독 후 보실 수 있습니다.

김혜미 디자이너

54세 남성 A씨는 2013년 건강검진에서 흉부 X선을 찍었다. 결과는 정상. 이듬해 검진받을 때쯤, A씨는 가끔 마른기침이 나오기도 했지만 대수롭지 않게 여겼다. X선 결과 역시 정상이었다. A씨는 2016년 폐암 진단을 받았다.

진실은 이렇다. 암은 3년 전에 이미 시작됐다. 다만 의사의 눈에 보이지 않았을 뿐이다. 훗날 같은 X선을 루닛의 암 진단 AI ‘인사이트’에 돌리자 2013년 영상 폐 우측 하단에서 희미한 음영이 포착됐다. AI가 암일 가능성을 수치로 나타낸 값, 즉 AI 스코어는 16.7%였다. 이듬해 같은 자리의 음영은 더 짙어져 있었다. AI 스코어 43.1%, 암은 거기 있었다.

AI는 어떻게 인간이 보지 못한 것을 볼 수 있을까. 지난달 29일 서울 강남구 본사에서 만난 유동근 루닛 CAIO는 “5㎜ 폐암을 X선으로 잡아내려면 인간의 눈으로는 거의 불가능하다”며 “AI는 데이터의 정확한 숫자 값을 기준으로 계산하기 때문에 학습만 잘 시켜준다면 아주 작은 밝기 차이나 미세한 패턴도 잘 인식할 수 있다”고 말했다.

2020년 루닛의 자체 진행 연구에 따르면 흉부 X선 판독에서 AI 단독의 정확도(ROC AUC)는 0.95로, 의사 단독(0.82)보다 높게 나왔다. ROC AUC는 암 환자와 정상인을 얼마나 정확하게 구별하는지를 0~1 사이 값으로 나타낸 수치로, 1에 가까울수록 정확하다. 유방촬영술에서도 AI 단독의 정확도는 0.95로, 의사 단독(0.81)을 웃돌았다.

의료계에서 AI의 역할은 넓어지고 있다. 루닛의 치료 예측 AI ‘스코프’는 항암제에 반응할 환자를 미리 추려낸다. 같은 폐암이라도 모든 환자에게 같은 약이 듣지 않는데, 스코프는 100명 중 반응할 것 같은 20명을 골라내는 역할을 한다.

AI 시대 병원이 달라지고 있다. 응급실에서 진단을 보조하고, 인간 의사가 놓친 암을 잡아내고, 신약 개발까지 손을 뻗는다. 유 CAIO는 “진단 분야에서 AI가 인간 의사를 앞지른 건 현재 기술 수준에서 다툼의 여지가 없다”고 말했다. 의료 특화 AI는 어떻게 학습했길래, 의사의 영역에 성큼 들어갈 수 있었을까. AI는 의사를 대체할 수 있을까. 챗GPT에 물어보는 것과 의료 AI에 물어보는 것은 뭐가 다를까. 진단부터 신약 개발까지, 의료의 전 과정을 AI가 보조하는 K의료 에이전트 시스템을 만들어지면, 우리 삶은 어떻게 변할까.

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X레이 보고 “폐암 5㎜”…의사도 3년 놓친 암 찾아낸 비결
https://www.joongang.co.kr/article/25429293

더중앙플러스: 팩플

인간이 못 푼 희귀 유전질환, 단 며칠만에 찾아낸 ‘AI 과학자’
AI가 인간처럼 생각하고 추론하게 되면 가장 큰 변화가 일어날 곳은 어디일까. 최근 빅테크들이 보여준 행보에서 그 답을 찾는다면 바로 과학이다. 구글은 지난 19일 열린 연례개발자 회의 I/O에서 AI가 인간 과학자들이 오랫동안 풀지 못했던 희귀 유전질환의 원인을 AI가 단 며칠 만에 찾아낸 사례를 공개했다. 하지만 가능성이 커질수록 우려도 커진다. 신약을 설계하는 AI가 독성 물질도 설계할 수 있는 것 아닌가. 생명 현상을 꿰뚫어 보는 AI는 인류를 위협할 바이러스의 제조 매뉴얼까지 순식간에 써내려갈 수 있다. AI는 과학자의 가장 강력한 도구가 될까, 혹은 인간 지능을 압도하는 첫 번째 비(非)인간 연구자가 될까. 빅테크 ‘AI 과학자’ 경쟁의 숨겨진 이면과 실체를 마운틴뷰 현장에서 파헤쳤다.
https://www.joongang.co.kr/article/25431071

개발자 답답해 직접 만들었다…현직 의사의 AI ‘만능 활용법’
오전엔 흰 가운을 입고 환자를 진료하는 의사, 오후엔 책상 앞에 앉아 논문을 파고드는 연구자. 한지원 서울성모병원 소화기내과 교수의 하루는 몸이 열 개라도 부족하다. 밀려드는 최신 논문을 읽고, 새로운 연구를 하고 싶어도 시간은 늘 모자랐다. 해결법을 찾은 건 AI를 본격적으로 파고들면서다. 필요한 논문·리포트·기사 같은 자료를 AI로 수집해 차곡차곡 저장하고, 이를 자동 분석 후 요약·정리한 내용을 메신저 텔레그램으로 받는다. 논문 속 복잡한 분석 알고리즘을 직접 짜고, ‘이런 기능이 있으면 좋겠는데’ 싶은 도구도 AI에 질문에 질문을 거치며 만들어낸다. 의사인 지원은 어떻게 AI를 썼길래 이런 논문 쓰기, 자동화 시스템을 구축할 수 있었을까. 퇴근 시간을 미뤄가며 수십 장의 논문과 보고서를 일일이 읽고, 밑줄 치고, 요약하고 있다면. 기껏 시간 내 읽은 자료가 기존 것과 크게 차이 없어 아까운 시간을 버리고 있다면. 지원의 AI활용법을 통해 시간을 아껴보자.
https://www.joongang.co.kr/article/25430266

카톡·슬랙·회의록 다 넣어라…컬리 전 PM이 만든 김슬아 봇
좋다고 소문난 비법 프롬프트(명령문)는 다 구해다 붙여넣었는데, 왜 내 AI는 여전히 멍청한 답변만 늘어놓을까. AI 덕 좀 보려다 오히려 검증하느라 일이 더 늘어나는 ‘웃픈’ 상황들. 10년 차 마케터인 김동현 전 컬리 해외사업PM도 지난해까지 같은 고민을 해 왔다. 하지만 AI에 대한 접근법을 바꾸고 나선 180도 달라진 업무 환경을 경험하고 있다. 비개발자 출신이지만 김슬아 컬리 창업자의 업무 스타일을 학습시킨 ‘슬아봇’을 만들어 보고서를 사전 검토하게 하고, 유명 마케터들의 톤앤매너를 학습한 ‘AI 페르소나’와 함께 전략을 짠다. 도대체 무엇이 동현의 AI를 특별하게 만들었을까. 그는 어설픈 코딩 지식과 화려한 프롬프트가 오히려 AI 활용의 발목을 잡는다고 단언한다. 동현의 AI 활용법, 뭐가 다를까. 판교 일대에서 ‘비(非)개발자를 위한 AI에이전트 활용법’ 일타 강사로 꼽히는 동현의 영업비밀을 단독 공개한다.
https://www.joongang.co.kr/article/25428356

스페이스X 최종 목표 여기다…투자설명서 170번 나온 이 말
스페이스X가 6월 12일 나스닥 상장을 앞두고 있다. 기업공개(IPO) 공모 규모만 최대 750억 달러, 기업 가치는 2조 달러에 달할 것이란 전망이 나온다. 자본시장 역사상 가장 뜨거운 데뷔전이다. 도대체 스페이스X, 어떤 회사길래 이 정도로 주목받는 걸까. 화려한 데뷔 이후 반짝하고 사라진 스타 기업들과 다르려나. 장기적 관점에서 증시를 주름잡는 빅테크 거인들과 어깨를 나란히 할 수 있을까. 그간 베일에 싸여 있던 스페이스X의 재무구조는 물론 사업 구상과 리스크(risk)까지 S-1에 담긴 내용을 조목조목 분석했다.
https://www.joongang.co.kr/article/25432038