지난 10월말 11월초에 경주에서 APEC이 개최되었다. 각국 정상들이 참석하는 회의였기에 우리나라를 홍보하기에는 좋은 기회인 것은 사실이었고 결과는 훌륭했던 것 같다.

각 기업인들도 함께 방문한 자리에서 한국의 삼성 이재용, 현대 정의선 회장을 비롯한 NVIDIA의 젠슨 황과 치맥을 하면서 깐부 동맹을 하는 광경과 그런 분위기와 관련 한국에 AI의 핵심 부품인 GPU 26만개를 공급해 주겠다는 약속을 받을 만큼 주목할 만한 뉴스를 보았다. 평소에 잘 알지 못하고 단지 AI(인공지능)라는 용어를 들어보고 인간이 할 수 있는 영역과 할 수 없는 영역의 일부를 도와준다는 정도의 개념으로 생각했던 인식에서 구체적으로 GPU라는 용어에 관심이 가기 시작했고 그런 연유로 26만개라는 숫자에 감탄했다.

그럼 AI는 무엇인지 잠깐 언급을 해 보면 인간의 학습, 추론, 문제 해결능력을 컴퓨터가 모방하도록 만든 기술을 말한다고 한다. 특정 분야에 특화된 AI가 있고 인간처럼 다양한 지능을 가진 AI, 인간을 능가하는 지능을 가진 초지능 AI 등이 있다. 앞서 언급한 GPU는 그래픽 처리용으로 만들어진 칩인데 AI에서는 병렬연산이 중요하므로 꼭 필요한 핵심 부품이라는 것이다. 대표적으로 NVIDIA에서 시장 점유율이 90% 이상이므로 젠슨 황의 한국에서의 제스쳐는 감사하고 한국의 AI강국으로 가는 중요한 초석이 될 수가 있는 것이다.

우리나라가 앞으로 AI강국이 될 수 있는 가능성은 다음과 같은 강점을 가지고 있어서 관심을 가져야 하고 치과계의 미래와 결부시켜 생각할 수 있는 부분도 있다고 보기 때문이다.

첫째, 세계 최고 수준의 반도체 산업이다. 삼성전자나 SK하이닉스 등 반도체 개발의 기반이 튼튼하다는 것이다. 두 번째는 5G, 6G 인프라와 데이터 통신 기술로 AI서비스 확장에 유리한 측면이 있다. 셋째는 높은 교육 수준과 IT 인재풀이 많아 알고리즘, 소프트웨어 개발력이 강하다는 장점이 있다. 앞으로 AI 인프라만 구축이 된다면 자체적으로 AI 반도체를 성공시키고, 기업·대학·정부가 함께 생태계를 만든다면 5~10년 내 “AI기술 자립국”으로 도약할 가능성이 높다고 한다. AI와 치과의료와의 연관성에 대해 설명을 하자면 치과분야에서 진단, 치료계획, 예후예측, 교육, 행정자동화 등 거의 모든 영역에서 점차 자동화 되고 있을 거라고 생각하고 있고 실제적으로 일부 시행을 하고 있다. 영상 진단쪽을 보면 딥러닝으로 X-ray, CBCT, 구강스캔 이미지분석을 통한 충치, 치주염, 낭종, 임플란트 위치 자동검출을 할 수가 있다.

교정분야에서는 AI로 치아배열, 교정경로 예측을 할 수 있는데 invisalign 등에서 교정 시뮬레이션을 할 수가 있다고 한다.

보철 및 임플란트 치료시 CAD/CAM+AI로 맞춤 디자인을 하여 임플란트 위치 자동 설계 및 보철물을 자동으로 제작하고 있다. 또한 환자의 데이터를 기반으로 질병 위험도를 예측해 충치나 치주염 발생 가능성을 조기에 경고할 수가 있다. 한편 치과 경영 및 행정적인 부분을 살펴보면 AI 챗봇, 일정관리, 보험청구 자동화 등 진료효율 및 환자 만족도를 향상 시킬 수 있다. 그리고 치의학 교육 및 연구라는 교육 보조를 통한 학생 실습평가 자동화나 학습 피드백을 제공할 수 있다고 말한다. 앞으로 AI가 가져올 변화를 보면 사람의 눈으로 놓칠 수 있는 병변도 AI가 정밀하게 탐지를 하게 되어 진단의 정확도를 향상 시킬 수가 있게 되고 환자의 구강구조 및 습관 데이터에 맞춘 맞춤 치료를 하여 치료 계획의 개인화를 구축할 수 있다. 또 영상판독, 설계, 행정 자동화로 진료 효율이 향상되어 시간과 비용이 절감 될 수 있다.

AI상담, 치료 시뮬레이션으로 불안감 감소, 이해도가 향상되고 지방, 고령층 지역에서도 원격 진단 지원이 가능해서 의료격차를 해소 할 수 있다. 항상 긍정적인 면만 있는 게 아니고 부정적인 요소도 있게 마련인데 첫째 의료인 역할이 축소되고 특정 인종이나 연령대에서 오진을 할 수 있는 데이터 편향성이 우려가 된다. 둘째, AI가 오진 시 법적, 윤리적 책임문제가 정확하지 않다는 것이다. 셋째, 의료데이터 보안이 핵심인데 환자 개인 정보 유출 위험이 상시 존재하며 마지막으로 기계에 대한 신뢰가 과도해지면 임상 판단력이 약화될 가능성도 있다는 것이다. 미래의 치과의료 패러다임을 생각해 본다면 환자별 유전, 생활습관, 구강데이터를 통합 분석하고 맞춤형 치료계획과 예후 예측이 가능한 정밀 의료가 필요하게 될 것이고 구강스캐너, 캐드캠, 3D프린팅 + AI결합으로 완전히 디지털화된 진료 흐름이 이어지게 될 것이다.

AI 칫솔, 구강센서 등으로 실시간 구강건강 모니터링 클라우드 기반으로 치과, 병원, 보험이 연동된 통합시스템이 진행될 것이다. AI가 치과의사를 대체하지는 않지만 오히려 더 정밀하고 효율적인 진료를 돕는 파트너로 자리잡을 것이고 치과의사는 AI의 판단을 해석하고, 환자의 인간적인 공감과 윤리를 책임지는 역할로 진화할 것이다. AI는 반복적이고 정량적인 작업을 대신 수행하며 인간은 고도의 판단과 소통에 집중할 수가 있다. 치과의사 입장에서는 날로 디지털화 되고 있는 이런 시스템에 적응하기 위해 지속적인 학습을 해야만 환자의 요구에 부응할 수 있으므로 끊임없이 공부하고 시대를 따라가야 하는 우려가 있다. 개원하고 있는 치의나 개원을 하려고 하는 치의들의 디지털화 하는 준비 작업으로 투자 비용이 계속 상승하게 되고 개원 환경이 점차 더 어려워져 가는 경향이 있을 수 있다. 투자 비용 회수를 위한 과잉진료, 과잉진료로 인한 환자의 진료비에 대한 무게감 존재, 치의에 대한 신뢰도 약화 그리고 경영악화의 우려, 부채로 인한 폐업 및 신용불량자 양산을 예측할 수 있다.

새로운 기계나 시스템이 등장하면 항상 장점과 단점의 양면성이 존재하게 된다. 단점 보다 장점이 많다면 그 점을 접목시키되 단점을 보완하여 실생활에 이용하지만, 치의 입장에서 그 만큼 시대 변화에 적응하려면 노력과 비용을 아끼지 않아야 함을 느끼게 된다.

물질문명의 발달과 함께 찾아오는 인간의 편리함과 어려움은 늘 상존하게 될 것이다.

※ 이 글은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.