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바이오에 인공지능의 날개를 달다
바이오에 인공지능의 날개를 달다
인공지능, ICT를 넘어 바이오로
  • 장재빈 전문기자
  • 승인 2020.05.11 07:13
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IBM은 고성능 컴퓨팅 분야의 기술을 앞세워 다양한 슈퍼컴퓨터를 활용한 인공지능 개발 전략을 보이고 있다. (출처: 게티이미지뱅크)

인공지능(AI), 전 분야로 영역 넓히는 중


인공지능의 사용처가 점차 증가하고 있다. 정보통신기술(이하 ICT)의 총아로 불리는 인공지능 기술은 출발선이 ICT였을 뿐, 지금은 순수과학에서부터 응용과학에 이르기까지 전 분야에 걸쳐 영향력을 펼치는 중이다. 약간의 과장을 보태면 현존하는 모든 사업 분야에서 인공지능과의 접목이 이뤄지지 않는 분야가 없을 정도이다.

인공지능이 이렇듯 파급력을 갖는 이유는 명확하다. 인간의 인지가 따라갈 수 없는 수준의 업무를 수행할 수 있으며, 충분한 리소스가 주어진다면 쉬는 시간도 필요하지 않기 때문이다. 보기에 따라서는 인간을 대체하는 정도가 아니라 인간의 능력을 상회하는 수준으로 업무를 처리하고 있다.

인공지능이 전 분야로 영역을 넓히고 있는 대표적인 사례는 법무 분야다. 2019년 11월 미국의 변호사가 인공지능과 법률 자문 대결을 펼쳤다. ‘알파로(Alpha Law) 경진대회’로 명명된 해당 행사에서 인공지능과 변호사로 구성된 혼합팀이 인공지능 팀을 이겼다.

이 사례는 시사하는 바가 크다. 인공지능은 미국 내 전체 주에서 발생한 판례에 대해 전부 ‘인지(cognition)’하고 있으며, 실시간으로 갱신되는 전체 사례를 수집하고 즉시 적용할 수 있는 능력이 있다. 또한, 각각의 사례에 대한 충돌점을 발견해 변호사에게 의견을 제시하거나, 기존 판례에 반하는 사례를 만들어 낼 능력도 있다.

인공지능을 학습하는 방법인 생성적 적대 신경망(Generative adversarial networks•이하 GAN)이 더욱 일반화됨에 따라 비(非)지도학습이 가능해지고, 분류 용도로 사용되던 기존의 기능에서 벗어나 이제는 새로운 문제에 대한 해답을 스스로 내릴 수 있게 된 것이다.

특히 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 제시한 위조지폐범과 경찰의 게임에서, 위조지폐범이 생성모델을 수행하고, 경찰이 분류 모델을 수행하는 적대적 학습 방법은 이전까지의 인공지능이 보조적 의미의 지능이었다면, GAN이 적용된 인공지능은 주도적 의미의 지능으로 변모해 나아가고 있다는 것을 알 수 있다.

 


바이오 분야로 점차 영역을 확장 중인 인공지능


인공지능의 진출은 순수과학과 법학을 지나 인간의 생명과 밀접한 영향력을 가지는 바이오 분야로도 가속화되고 있다. 한국과학기술원의 융합연구정책센터가 지난해 8월 발표한 바에 따르면, 인공지능 헬스케어 시장 규모는 2015년 7,130만 달러에서 2020년 7억 5,470만 달러에 이를 것으로 예상돼 5년간 100배가 넘는 성장세를 기록할 것으로 전망된다.

또한, 국내 인공지능 헬스케어 시장 규모는 2015년 17억 9천만 원에서 2020년 256억 4천만 원에 달할 것으로 전망돼 글로벌 인공지능 헬스케어의 성장세를 능가하는 모습을 보일 것으로 예측된다.

한국과학기술원이 밝힌 인공지능 헬스케어의 장점은 ① 신속하고 정확한 정밀 진단과 치료, ② 일관성 있는 개인별 맞춤형 질병 예측 및 예방, ③ 시공간의 제약이 없는 측정과 진료 세 가지다. 이런 장점을 바탕으로 진단영상, 헬스케어 정보기술(IT), 의료기기, 의약품 등의 영역에 인공지능 기술이 주로 적용되고 있다. 이를 바이오에 맞게 다시 분류하면 진단, 의약품 개발, 의료보조 분야로 구분할 수 있다.

우선 진단 분야에서의 활약을 살펴보면, 인공지능의 확산속도가 예상을 훨씬 상회하는 수준으로 나타나고 있다. 특히 이번 신종 코로나바이러스(이하 코로나19) 사태를 겪으며 인공지능을 활용해 신종 코로나바이러스 감염증(이하 코로나19) 해당 여부를 판단하고, 확진 여부를 제언하는 형태의 프로그램들이 다양하게 나타났다. 

코로나19 감염 진단에는 실시간 유전자 증폭기술이 사용되고 있다. 이 경우 전체가 수행돼 완료되기까지 최소 6시간가량 소요되는 것으로 알려졌다. 또한, 확진자의 질병 진행 수준은 폐를 촬영한 컴퓨터단층촬영사진(CT)을 기준으로 판단하는데, 영상의학전문의가 직접 판단하기 위해서는 수많은 사진을 비교 분석해야 하기에 약 15분 이상의 시간이 필요한 것으로 알려져 있다.

이때 인공지능를 활용해 학습을 진행하면 컴퓨터단층촬영사진을 기반으로 코로나19의 확진 여부를 판단할 수 있다. 실제로 중국 원주우의과대학병원 등의 연구진은 폐를 촬영한 컴퓨터단층촬영사진을 가지고 확진 여부를 판단하는 인공지능 기술을 제시했다. 또한, 중국의 알리바바가 개발한 인공지능 기술은 이와 유사하게 컴퓨터단층촬영 사진을 가지고 20초 만에 96% 수준의 정확도로 확진 여부를 판단할 수 있는 기능을 제공하고 있다.

두 번째로 의약품 관련 영역이 있다. 의약품 관련 영역은 이번 코로나19 사태에서 더욱 명확하게 그 사례가 발생하고 있다. 바이러스는 일반적으로 치료제가 없다고 알려져 있다. 그 이유는 바이러스의 변이가 발생하기 때문인데, 이에 대응하기 위해 바이러스의 단백질 구조를 보다 빠르고 효율적으로 분석하기 위해 인공지능 기술이 다방면으로 활용되고 있다.

이 분야는 ICT 분야의 대형 글로벌 기업들이 주로 진출하고 있는데, 구글의 모회사 알파벳의 자회사인 딥마인드(DeepMind)가 분석을 시작했다는 것이 가장 잘 알려진 사례다. 이 외에도 ▲미국의 신약개발 인공지능 기업인 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)이 신약 후보 물질을 발굴하고 이에 대한 검증까지 가능한 인공지능 시스템인 젠틀(GENTRL)을 개발한 사례 ▲동사가 섬유증 등을 치료하기 위해 발굴한 디스코이딘 영역 수용체1(Discoidin domain receptor1•DDR1) 억제제 타깃 물질 6개에 대한 시험 및 검증 프로세스가 단 46일만에 종료된 사례 등이 있다.

마지막으로 의료보조 분야가 있다. 의료보조는 의료 행위를 보조하는 전 분야를 의미하는데, 국내에서 진행된 네이버 클로바의 음성인식 기술 활용 인공지능 비서 서비스나, 미국 백악관이 도입한 구글의 머신러닝 기술 캐글(Kaggle)을 활용한 자료 분석 등의 사례가 있다.

또한, 팬데믹(Pandemic•세계적 대유행) 현상이 일어날 수 있는지 여부를 판단하기 위해 전염병의 확산 예측을 실시하는 인공지능도 있다. 캐나다의 인공지능 의료 플랫폼 개발 기업인 블루닷(BlueDot)이 개발한 시스템은 세계보건기구(WHO)보다 앞서 코로나19의 확산에 대해 경고했으며, 지난 2016년에는 지카 바이러스의 창궐을 찾아낸 사례도 있다.

개인 맞춤형 서비스를 제공하는 기업도 이 분야로 구분할 수 있다. 미국 센스리(sense.ly)의 경우 퇴원 후 집에서 환자를 도와주는 음성인식 인공지능 기술인 몰리(Molly)를 개발한 바 있으며, 스마트폰으로 환자의 정보를 연결하는 디지털 헬스플랫폼 관련 기술 역시 다양하게 개발되고 있다.

인공지능은 법무 분야로도 뻗어나가고 있다. (출처: 게티이미지뱅크)

글로벌 ICT 기업, 바이오 분야 진출 교두보로 인공지능 활용


앞서 살펴본 바와 같이 인공지능 기술은 바이오 분야로 넓게 적용되는 양상을 보이고 있다. 이는 기술력을 갖춘 글로벌 ICT 대기업의 바이오 분야 진출이 수행된다는 의미와도 일맥상통한다. 실제로 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google), IBM, 삼성전자, 텐센트, 알리바바 등의 기업이 인공지능을 무기로 바이오 산업으로의 진출을 모색하고 있다.

IBM은 고성능 컴퓨팅(High Performance Computing•HPC) 분야의 기술을 앞세워 다양한 슈퍼컴퓨터를 활용한 인공지능 개발 전략을 보이고 있다. 특히 ‘왓슨(Watson)’ 으로 알려진 인공지능 모델은 미국 백악관에 납품돼 코로나19의 예상에 사용되고 있으며, 종양학 전문 인공지능 의사로 ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’를 개발하고, 암센터에서 인공지능을 기반으로 개인화된 치료방안을 제시하고 있다.

구글은 앞서 언급한 딥마인드와 함께 안과 질환 판별을 위한 인공지능 기술을 개발 중이며, 3차원 영상인 광간석 단층촬영(Optical Coherence Tomography)을 활용하는 딥러닝 모델을 개발하고 있는 것으로 알려졌다.

그리고 마이크로소프트는 자체 빅데이터 관련 브랜드인 ‘애저(Azure)’의 서브 브랜드로 개발한 인공지능 머신러닝 프로그램인 ‘애저 머신러닝(Azure Machine Learning)’을 활용해 모션 캡쳐 지방흡입술 보조도구인 ‘M인공지능L(Motion Capture and Artificial Intelligence assisted Liposuction)’을 개발해 성형외과 관련 의료기술로 발전하고 있는 중이다.

한편, 삼성전자는 기존에 제공하던 영상의과학용 초음파 진단기기에 딥러닝 기술을 접목하는 신기술을 개발해 유방 병변의 특성과 악성, 양성 여부를 판별하는 초음파 기술을 제공하는 중이며, 빅데이터를 기반으로 사용자의 최종 진단에 의견을 제시하는 인공지능 기술도 개발하고 있다.

알리바바는 앞서 언급한 바와 같이 인공지능을 활용한 코로나19 진단 폐 컴퓨터단층촬영판별기를 개발하고 있으며, 텐센트(Tencent)는 의학 영상 분석 및 보조 인공지능인 ‘미잉(Mying)’을 개발해 중국 내 대형 병원에 공급하고, 700여 종 수준의 질병에 대해 의사의 진단을 보조하는 중이다.

이 외에도 미국의 에이다(Aida)는 증상을 입력하면 질병의 진단과 치료방안을 알려주는 애플리케이션을 개발했으며 일본의 프론테오(Fronteo)는 자체 개발 인공지능 기술인 ‘키빗(KIBIT)’을 활용해 정신질환 여부를 판단하는 음성 데이터 분석 인공지능을 출시하기도 했다.

국내의 뷰노(Vuno)는 뼈의 연령을 측정하는 소프트웨어를 개발해 성장기 청소년의 다양한 이슈를 측정하는 소프트웨어를 개발했으며, 제이엘케이인스펙션(JLK Insperction)은 인공지능 기반 자기공명영상(MRI) 진단 시스템을 개발해 뇌경색의 원인 정보를 분석하고, 환자 맞춤형 서비스를 제공하는 기능을 선보이고 있다.

 


인공지능 기술의 다변화와 GAN의 일반화로 바이오 분야에서의 활용 사례 확대 전망


이전의 인공지능은 학습(Learning)으로 대표되는 모델을 차용하고 있었기 때문에 그 한계가 명확하게 존재했다. 학습되는 형태에서는 답을 찾아가는 과정이 아니라 답을 분류하는 과정에 가깝다는 특징이 존재한다.

따라서 이전에 주로 사용되던 영역은 분류 체계가 중요한 생물학 분야와 데이터를 처리, 저장하기 위한 데이터 사이언스와 관련된 분야에 국한됐다. 이는 최근 유행했던 챗봇(Chatbot)의 경우에서 두드러지는데, 세계적으로 가장 많이 사용된다고 알려진 챗봇서비스 ‘인터콤(Intercomm)’은 핵심 질문과 그에 대한 답변 한 쌍을 보유하고, 이와 유사한 질문 10개 내외를 수집해 비교 분석 후 사용자가 문의하는 질문에 답변하는 형태로 구성돼 있다.

이 방법은 인공지능이 자동으로 채팅을 수행하는 자동화 챗봇의 형태를 가지고 있지만, 실제로는 단어 단위의 의미를 바탕으로 가장 유사한 정보를 보여주는 형태에 머무를 수밖에 없다. 반면, 최근 개발이 진행되는 챗봇의 경우는 이를 벗어나 조금 더 답을 찾아가는 형태의 답변을 제공한다. 즉, 저장된 답변이 아니라, 다양한 질의응답 속에서 실제로 유의미한 답을 찾기 위한 노력이 내재돼 수행되는 것으로 볼 수 있다.

바이오 분야에서도 이런 모습은 더욱 두드러질 것으로 보인다. 이전의 인공지능 모델과는 다르게, 답을 찾아가는 방법으로 인공지능이 사용됨에 따라 타깃 단백질 유전자의 공략 방안을 찾거나, 전염병의 유행 경로를 사전에 예측해 진정한 의미의 질병 제어(disease control)가 가능해질 수도 있다. 최근 유행한 인기게임 ‘전염병주식회사(Plaegue Inc.)’처럼 전염병이 퍼지는 경로를 직접 예측하고 제어하는 것도 가능해질 전망이다.

가장 기대되는 분야는 신약 개발 분야다. 신약 개발은 후보 물질 선정에서부터 임상까지 굉장히 오랜 기간이 소요되고, 천문학적인 비용이 든다. 최근 주목을 받은 바이오 분야의 투자 열풍은 이러한 신약 개발의 단계 중 임상이 완료되는 단계에 접어듦에 따라 해당 분야에서의 수익률이 예상돼 진행된 사례가 많다.

이런 단계를 진행하기 전에 인공지능으로 실제와 유사한 시뮬레이션을 수행할 수 있을 것으로 보인다. 결국 신약 개발이 대형 제약사의 영역에서 기술기반 의료전문회사의 영역으로 확대될 여지도 충분해 보인다.

현재까지의 모습으로 봤을 때, 인공지능의 확산은 이제 시작 단계에 불과하다. 국내 기술기반 스타트업에게는 인공지능를 활용한 바이오 분야에서의 활용 방안은 상상을 초월할 수준으로 나타날 것이다.

이미 유전자를 기반으로 개인화 맞춤형 바이오•뷰티 서비스는 다양하게 출시됐으며, 의료정보를 바탕으로 의료정보 개인화 서비스 역시 다양하게 출시됐다. 앞으로 기술력을 갖춘 인공지능 기업이 바이오 분야로 진출하는 사례는 더욱 증가할 것이며, 국내외 다양한 스타트업에는 기회의 땅이 될 것으로 보인다.


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