IBM 슈퍼컴퓨터 '왓슨' 환자를 만나다
출처 : http://www.koreahealthlog.com/news/newsview.php?newscd=2012092600018
슈퍼컴퓨터 왓슨, 그(?)는 누구인가
IBM의 슈퍼컴퓨터 '왓슨'은 지난해 2월 16일 미국의 퀴즈 프로그램인 '제퍼디(jeopary)' 게임에 참여해 우승을 차지했다. 왓슨의 기능시험의 일환으로 진행된 대회는 제퍼디 역사상 최고득점을 얻었던 브래드 러터(Brad Rutter)와 74회 연속 우승한 켄 제닝스(Ken Jennings)가 도전자로 참가했다. 제퍼디 퀴즈쇼는 일반적으로 말장난, 반어법, 유머 등의 언어의 미묘한 차이에 대한 질문을 통해 답을 찾아내는 인간적인 방식의 퀴즈쇼다.
퀴즈 중에 숨겨 있는 '더블 제퍼디'가 있는데 이를 선택한 사람은 문제를 듣기 전에 자신의 상금 일부를 베팅할 수 있다. 정답을 맞추면 베팅액만큼 가산되고, 틀리면 그만큼 빠져나가는 방식이다. 주제별 문제를 모두 풀고 나면 사회자가 보여주는 최종 퀴즈 문제 주제를 보고 최종 베팅을 하게 된다. 역시 정답을 맞추면 그만큼 얻게 되고 틀리면 그만큼 잃게 된다. 최종 우승자는 퀴즈가 끝났을 때 가장 높은 금액을 가진 사람이 된다.
왓슨은 경기가 치러지는 동안 인터넷에 연결되지 않고, 4테라바이트의 디스크 공간에 2억 페이지의 구조화·비구조화 콘텐츠에 접근해 답을 찾아냈다. 각 단서마다 왓슨이 생각하는 가장 가능성 있는 응답 세 개가 텔레비전 화면에 표시됐다. 이날 퀴즈쇼가 끝났을 때 왓슨은 100만 달러를 차지해 최종 우승자로 결정됐다. 반면 도전자인 켄 제닝스와 브레드 러터는 각각 30만달러, 20만달러를 받는 데 그쳤다.
당시 사람들은 왓슨이 인간들이나 할 수 있는 퀴즈쇼에 참가했다는 것에도 놀랐지만, 제퍼디 퀴즈쇼의 역대 우승자들을 꺽고 우승을 했다는 점에서 또한번 놀랐다.
자연어를 알아듣는 왓슨, 의료와 만나다
▲ 지난해 2월 IBM의 슈퍼컴퓨터 '왓슨(Watson)'이 미국의 퀴즈프로그램 '제퍼리(jeopary)'에 참가해 다른 출연진과 실력을 겨루고 있다.
이처럼 왓슨은 사람들이 쓰는 자연어를 알아듣고 원하는 답을 극히 짧은 시간 내에 찾아낸다. 또 학습을 통해 다양한 분야에 전문성을 강화할 수도 있다.
자연어를 알아들어 원하는 대답을 낼 수 있는 왓슨은 어디에 활용될 수 있을까. 답은 '어느 분야든 가능하다'이다. 왓슨은 학습이 가능한 컴퓨터이기 때문이다.
어떤 분야든지 방대한 지식을 토대로 해 답을 내야 하는 경우 왓슨은 자신의 능력을 발휘할 수 있다. 간단한 예로 농부가 왓슨에게 '언제쯤 옥수수를 심어야 하느냐?'고 묻는다면 왓슨은 농부의 현재 위치와 기후, 역사 등 과학적 요소를 분석해 '언제 옥수수를 심는 것이 좋다'고 추천한다. 이처럼 왓슨은 기존 인간들이 고려하지 않았던 지식들을 바탕으로 가장 합리적인 대답을 찾도록 해 준다.
즉, 왓슨은 인간이 만들어 놓은 의사결정지원시스템(CDSS)을 이해하고 이를 실시간으로 취합 현실에 적용할 수 있는 답들을 내놓을 수 있는 컴퓨터인 셈이다.
의료분야에서의 활용을 주목하는 이유도 여기에 있다. 복잡하고 어려운 의사과정을 거쳐야 하는 의료진들의 결정에 도움을 줄 수 있다고 보고 있는 것이다.
실제로 일부 전문가들은 2015년 왓슨이 본격적으로 상용화되면 의료 환경도 급격히 변화될 것으로 내다보고 있다. 정형화된 진단과 처방은 충분히 가능할 것이란 예상이다.
진단의 영역에서는 의사가 환자 증상, 약물치료 및 의료 기록에 따라 더 나은 진단을 내리도록 도움을 주고, 치료의 영역에서는 임상의가 알고 있는 약물 상호작용 등 이상의 정보를 제공하고 적절한 치료법을 조합토록 도움을 준다는 이야기다.
예를 들면 '연쇄상구균으로 인한, 붉은 발진 및 높은 온도가 특징인 이 소아 열병의 원인은'이라고 물으면 왓슨은 '98% 성홍열, 15% 류머티스성 열, 8% 패혈성 인두염'이라고 답했다. 또 '이 질병은 원형 발진, 발열 및 두통을 나타내는 관절염 가족력이 있는 환자에 포도막염을 일으킬 수 있다'라고 질문하면 왓슨은 '76% 라임병, 1% 베체트병, 1% 유육종증'이라고 답한다.
이처럼 간단한 Q&A를 통해서 의사는 환자에게 내릴 수 있는 최적의 진단을 고찰할 수 있는 것이다.
▲ '왓슨'은 사회자의 언어를 알아듣고 자신의 메모리에서 가장 합리적인 것을 골라 답변하는 식으로 퀴즈를 풀었다. 결과는 왓슨의 압도적 우승. 그의 경쟁자는 퀴즈쇼 역사상 최고득점자와 최장 연속 우승자도 있었다.
왓슨과 구글 차이점은
여기서 이런 의문이 든다. 구글 검색을 통해서도 어지간한 전문적인 지식이나 의문 등은 해소할 수 있다. 굳이 왓슨에게 물어보지 않아도, 컴퓨터나 스마트폰과 같은 간단한 기기를 통해 확인할 수 있는 사항이 적잖다.
IBM은 왓슨과 구글 검색의 가장 큰 차이에 대해 사용자의 질문에 응답할 수 있다는 점을 꼽는다. 구글 검색은 키워드 검색 엔진으로 사용자가 원하는 대답을 찾기 위해 다양한 관련 키워드를 조합해 검색해야 한다.
또 검색 결과에 사실적인 답변들을 모아 분석하고, CDSS 과정을 거쳐 최종적인 결론을 내려야 한다. 이 과정에 시간과 정신적 에너지가 많이 소모된다는 것. 그러나 왓슨은 구글 검색 과정을 기본으로 하되 사용자가 원하는 질문에 가장 가까운 답을 바로 찾아준다는 차이점이 있다.
이는 검색 엔진 위에 자연어와 시맨틱 웹을 추가했기 때문에 가능하다. 대표적인 예로 '패리스 힐튼'을 검색한다고 했을 때 구글 등 키워드검색과 왓슨을 이용한 검색이 확연이 구분된다. 구글과 같은 키워드 검색엔진은 그것이 프랑스에 있는 호텔을 의미하는 것인지, 아니면 유명인의 소문을 찾는 것인지 알지 못한다. 그러나 왓슨은 자연어 질문에 원하는 답을 바로 찾을 수 있다. 자연어 분석을 통해 맥락을 이해하기 때문이다.
▲ 왓슨은 지난 2010년 '제15회 The Webby Awards'에서 대상을 수상했다.
오진율의 획기적 감소에 주목
의료계에서 왓슨을 주목하고 있는 또다른 부분은 의사의 인식적 오류를 막을 뿐더러 다양한 가능성을 열어둔 치료가 가능할 것이라는 전망이다.
예를 들어 환자가 과식 이후에 가슴이 불편하다며 병원을 찾았을 때 의사는 가슴 쓰림이라고 진단해 가슴 쓰림에 대한 간단한 약물 치료를 처방한다. 하지만 나중에 환자 상태가 악화돼 심장 마비의 분명한 징후를 보일 때도 의사는 가슴 쓰림 약물 치료가 왜 효과가 없었는지 당황해 다시금 환자에게 가슴 쓰림 약물 치료를 처방하게 된다. 이는 의사가 인식적 오류에 빠져 심장마비 가능성을 고려할 수 없게 된 상황이다.
이런 진단 오류 유형은 의사의 판단이 잘못된 결론에 '고정'될 때 발생한다. 왓슨에서 가슴 쓰림 약물 치료가 효과가 없는지를 질문했다면 낮은 확률이지만 '심장마비' 가능성에 대해 조언할 것이다. 잠재적으로 위험한 케이스를 고려하도록 상기시킨다는 점도 왓슨이 의료계에 주는 매력이라고 할 수 있다.
▲ 왓슨은 2,880개의 CPU와 16TB의 메모리를 사용하는 강력한 컴퓨팅 시스템을 갖추고 있다.
왓슨을 핸드폰으로 만난다?
IBM은 왓슨이 적용되는 시장이 오는 2015년에는 160억달러 규모에 달할 것으로 내다보고 있다. 현재 왓슨은 시티그룹의 재무 정보 분석 서비스와 의료보험회사 웰포인트의 컨설팅 업무 활용되고 있다.
또 헬스케어분야에서 뉴욕 소재 메모리얼 슬로안 케터링 암센터에서 의사들의 암 진단 및 치료방법 선택을 돕는 데 사용되고 있다. 슬로안 케터링 암센터는 1884년 세워진 세계에서 가장 오래되고 규모가 큰 민간 암 전문병원이다. 현재 왓슨은 암 진단 및 치료와 관련된 텍스트북, 의학저널, 허용된 개인 의료 기록 등을 학습하고 있다.
IBM 측은 왓슨의 기능들이 모바일 등 다양한 형태로 활용될 수 있다고 강조한다.
이른바 '왓슨2.0'이라고 불리는 시스템은 개인용 스마트폰이나 태블릿에서도 활용가능하도록 지원할 예정이다. 이는 애플의 시리(Siri)와도 비교되는데, 왓슨은 좀 더 전문적인 비즈니스 분야에 특화된 응답서비스로 진화한다는 계획이다.
정리하면, 왓슨은 의사들이 질병의 원인을 찾기 위해 많은 시간을 할애하지 않아도 될 것이라고 말한다. 간단하게 증상을 이야기하면 그 증상에 해당 가능한 질환들이 열거될 것이기 때문이다.
정지훈 관동의대 융합의학과 교수는 "왓슨이 도입되기 위해서는 법적인 문제 등 해결해야 할 부분이 많기 때문에 언제 도입될 지는 알 수 없다"면서도 "만약 왓슨이 의료계에 도입돼 활용된다면 의사의 역할은 기존에 질병 진단 및 치료의 방식이 방대한 지식을 갖고 질병을 찾아내는 과정에 집중되기보다는 컴퓨터가 할 수 없는 논리적인 판단, 윤리적인 판단, 환자들과의 관계, 치료의 과정 등으로 바뀔 것"이라고 전망했다.
이어 "왓슨은 학습이 가능한 컴퓨터로 현재는 헬스케어분야에서도 암 분야를 공부하고 있지만, 앞으로 다양한 질환을 공부할 수 있어 가능성이 무궁무진하다"며 "병원의 컨설팅 업무를 담당할 수도 있고, 건강보험심사평가원 등에서 심사기능 강화를 통해 보험사기를 사전에 예방하는 역할을 맡을 수도 있을 것"이라고 덧붙였다.