의료 분야의 인공지능(AI)을 언급하면 주로 의료 영상을 떠올린다. 관련 기업과 제품이 자주 눈에 띄기 때문이다. 하지만 의사들이 가장 원하는 인공지능은 바로 '디지털 병력 AI 음성 기록'인 것으로 나타났다.

의료 영상 처리 기술은 일찌기 식별 기술로서 지난 20년 간 발전해왔다. 의료 영상 처리는 의료 진단과 직접적인 관련이 있는 기술로서 중국 내외의 관련 기술 연구가 활발히 이뤄졌다. 최근 데이터의 축적과 딥러닝 알고리즘의 응용을 통해 이미지 식별 정확도가 매우 높아졌으며 많은 이들에게 그 효용성이 알려지고 있다.

중국의 음성 식별 기술은 최근 2~3년 간 빠르게 발전해 정확도가 80%에서 95% 이상까지 높아져 실용화 수준에 이르렀다. 점차 의료 등 업계에 맞춤형 모델로 진화하고 있다. 최근 중국 내 음성 기술 기업 역시 늘어나고 있다. 아직 핵심 기술을 장악한 기업 수는 많지 않다.

디지털 병력 음성 기록이 필요한 이유는 크게 세 가지다.

첫번째는 의사가 병력을 손수 쓰는 시간을 줄일 수 있다. 의사는 매우 바쁘다. 환자와 소통하는 일 이외에도 많은 시간을 들여 따로 병력과 의료 문건을 작성해야 한다. 음성식별 기술을 이용하면 의사와 환자의 대화를 자동으로 기록해 문서로 만들 수 있다. 의사는 환자 서비스를 더욱 높이는데 집중하면서 업무 효율이 높아질 수 있다.

두번째는 의료 분쟁에 대한 자료로 쓰일 수 있다. 의료 분쟁은 의료 업계의 중요한 문제로 꼽힌다. 분쟁이 발생하면 자료가 부족한 병원이 약세에 몰릴 수 있기 때문에 다양한 진단 및 처방 등 과정에서 오류가 없었는지를 증명할 자료가 필요하다. 의사들은 현재의 HIMSS(Healthcare Information and management Systems)로 환자의 기록을 관리하는데 충분치 않다. 간단히 환자의 기본 상황과 약 처방 내용만을 적으면 자료로 불충분할 때가 많다.

이에 최근 많은 보험회사가 '양측의 기록'을 요구하기도 한다. 녹음, 영상 등이 분쟁의 자료로 등장한다. AI를 적용함으로써 음성 녹음을 통해 의사와 환자의 대화를 문자화하고 구조화한 이후 이를 데이터화해 저장해 분석하는 데 이용할 수 있다. 이러한 자료는 모두 의료 분쟁을 위한 유용한 데이터가 될 수 있다.

세번째는 음성 녹음 내용의 데이터 구조화를 통해 병원별 자료 불균형과 결핍 문제를 해결할 수 있다. 중국 내에서 이같은 의료 시설의 불평등은 매우 심각하다. 의료 자원의 부족 때문이다. 주요 대도시와 지역 의료 설비이 차이가 심각하며 경험있는 의사 역시 찾기 어렵다.

의사들의 경험은 주로 선배로부터의 학습에서 나오는데 결국 한계가 있다. 이를 데이터화하고 플랫폼화하면 경험이 부족한 의사도 학습을 통해 전문가 처럼 진단할 수 있고 의료 인재 양성에도 도움이 된다. 결국 중국의 의료 자원 결핍 문제를 해결할 수 있을 것이란 기대다.

중국의 많은 의사들은 해외의 음성 병력 시스템을 동경하는 것으로 나타났다. 이미 해외 상당 수 국가에서 관련 기술이 응용되고 있기 때문이다. 의사가 태블릿PC와 마이크와 지니고 있으면 환자와의 대화가 바로 시스템 허브로 전달된다. 이 허브에서는 음성 식별 기술을 거쳐 내용을 문자화하고 사람이 직접 내용을 정리한 이후 의사들이 필요로 할 때 찾아볼 수 있게 한다. 이러한 서비스가 음성인식 서비스 기업 '누앙스(Nuance)'의 전체 매출 중 절반을 차지할 정도다.

아직 타 국가대비 낙후한 이 분야가 향후 중국에서 개척될 가능성과 잠재력이 매우 큰 상황이다. 하지만 문화와 습관을 바꾸면서 태블릿PC 보급과 와이파이(WiFi) 조건 등 다양한 기반 환경을 개선해나가기 위한 노력도 필요한 상황이다.