인공지능(AI)의 끝을 모르고 진화 중이다. 헬스케어 분야 역시 그 중심에 선 AI는 데이터, 디지털기술을 더해 ‘디지털 치료기기(Digital Therapeutics, DTx)’에 대한 연구 및 개발에  대한 관심도 또한, 전 세계적으로 높아지고 있다. 국내도 여러 의료기기 제품들이 식품의약품안전처(이하, 식약처)의 임상시험 허가를 받아 시장 진입 단계에 있다.  

디지털 치료는 질병이나 장애를 치료, 관리 또는 예방하기 위해 고품질 소프트웨어 프로그램에 의해 구동되는 증거 기반 치료 개입을 환자에게 제공하는 것으로 이들은 독립적으로 사용되거나 약물, 장치 또는 기타 요법과 함께 사용되어 환자 치료 및 건강을 최적화 하는 것을 말한다.

디지털 치료기기는 2012년 미국특허와 상표사무소(USPTO)가 ‘디지털 치료기기’라는 용어를 공식적으로 사용하기 시작했고, 산업적·사회적 요구에 따라 2017년 ‘디지털치료기기연합(Digital Therapeutics Alliance, DTA)’이 결성되어 새로운 분야에 대한 글로벌 표준을 제시하고 협력방안 등을 찾고 있다.

DTA는 디지털 치료기기를 “질병이나 의료적 장애를 예방, 관리 또는 치료하기 위하여 소프트웨어로 환자에게 행해지는 근거기반 치료 중재”로 정의하였다. 우리나라는 식약처가 2020년 8월에 발표한 ‘디지털 치료기기 허가 심사 가이드라인’에서는 디지털 치료기기를 의학적 장애나 질병을 예방, 관리, 치료하기 위해 환자에게 근거 기반의 치료적 개입을 제공하는 '소프트웨어 의료기기(Software as a Medical Devices, SaMD)'를 사용 목적에 부합하는 기능을 가지며 독립적인 형태의 소프트웨어만으로 이루어진 의료기기로 정의하고 있다.

이 또한 의약품의 구성요소처럼, 디지털 치료기기도 크게 치료 효과를 가지는 ‘디지털 활성 성분’과 환자가 치료기기를 더 오래 사용할 수 있게 하는 ‘디지털 첨가제’로 구분하여 설명될 수 있다. 이 중 디지털 활성 성분은 인지행동치료(Cognitive Behavioral Therapy, CBT) 나 동기부여 인터뷰 등 이미 임상효과 있는 것으로 밝혀진 ‘치료적 개입’들을 디지털 형태로 전달하는 것으로 이해할 수 있다.

이에 본지는 고려대학교 의과대학 인간행동과 유전자연구소 소장이자 고려대학교 의료원 의학연구처장으로 정신건강의학 분야 국내 최고의 전문의 중 한명으로 환자가 제공하는 데이터 및 치료경과와 관련된 데이터를 활용하여 개인별 치료를 적절하게 맞춤화하여 제공하고, 더불어 더 똑똑해지는 인공지능 챗봇 기반 디지털 치료제의 연구 및 개발을 통해 임상적용에 박차를 가하고 있는 고려대안암병원 함병주 교수를 만났다.<편집자 주>

Q . 챗봇 기반 디지털 치료제를 지금 연구하고 계시는 것으로 아는데 그것의 의미와 지금 연구 상황이 어디까지 와 있는지..

A . 요즘 디지털 헬스케어 쪽에 상당히 관심이 많아지고 있는데, 저희 정신건강의학과가 이 분야에서 핵심이 되고 있습니다. 미국 통계를 보면 상당수 디지털 치료기기가 정신 건강을 다룹니다.

제 주변 정신건강의학과 의사들만 해도 최근 5~6명이 창업을 했습니다. 디지털치료기기 개발의 흐름이 정신건강의학과로 몰리면서 많은 사람들이 이 분야를 하려고 하고 저희 고려대학교 안암병원도 이번에 디지털 치료기기 하시는 교수님을 새로 영입하기도 했습니다.

정신건강의학과 영역 내에서 살펴보면 디지털 치료기기로 임상 진행이 되고 있는 질환이 불면증, 알코올 중독, 불안장애 등인데 대부분이 인지행동치료(CBT, Cognitive Behavioral Therapy)를 기반으로 하는 앱을 개발하고 있습니다.

디지털 치료기기에서 인지행동치료가 각광받는 이유는 디지털 치료기기가 사람의 일상 생활, 습관, 행동 등을 조절함으로써 이루어지는 기전이기 때문입니다. 정신건강의학과에는 생활 습관이나 일상생활을 조절하는 게 치료에 도움 되는 병이 많습니다.

여기에 가장 기본적인 이론이 인지행동치료라는 치료 기법이고 이를 응용하면 쉽게 앱을 통해서 환자의 생활 습관, 일상 생활을 조절할 수 있다는 겁니다. 외국의 사례들도 대부분 인지행동치료 기반입니다.

인지행동치료 기반 치료 이론에 입각해서 앱으로 환자에게 특정 태스크, 즉 숙제를 하도록 하는 것이 기존의 접근 방식인데, 정신건강의학과는 의사와 환자 사이의 대화가 진료 프로세스에서 상당히 큰 비중을 가집니다.

그래서 인공지능 챗봇을 떠올리게 된 것입니다. 챗봇을 통해 1차적으로 문진을 해볼 수 있고, 환자 스스로 자기 증상에 대해 평가를 해 볼 수도 있을 것입니다. 예를  들어, 제 전공인 우울증의 경우 우울증 의심 환자가 쉽게 우울증 평가를 해 볼 수 있을 것입니다. 일반적인 인지행동치료 기반 보다는 챗봇 기반으로 새롭게 도전 해 볼 만 하다 생각하는 이유입니다.

Q . 챗봇을 이용했을 때와 의사와 직접 상담하는 것과 어떤 차이는... 그리고 챗봇을 사용하게 되면 자기 진단을 할 때 의료진이 상담을 하는 것만큼의 효과가 있는지?

A . 당연히 직접 면담하는 것과 다를 수 있습니다. 그러나 현재 수준에서도 예진이나 스크리닝은 챗봇도 가능하다고 봅니다. 의료진과 직접 상담을 해서 완전히 치료를 진행하는 것까지는 어렵겠지만 어떤 문제가 있고 어느 정도 증상이 있는가를 파악하는 데 도움이 될 수 있죠.

의사가 환자와 챗봇의 대화 내용을 다 봐야한다면 매우 비효율적일 겁니다. 자동적으로 환자의 증상이나 평가가 나올 수 있게 만들어야겠죠. 처음에는 예진 기능과 환자가 증상을 스크린을 하는 역할 정도로 봅니다.

그 다음 단계로는 환자의 순응도를 높이는 역할을 생각하고 있습니다. 예를 들어 우울증 환자는 대체로 한 달이나 두 달에 한 번 의사를 만나는 데 의사가 환자의 상태를 보고 다음 진료 전에 어떤 태스크를 드립니다.

행동활성화(BA, Behavioral Activation)라고 하는 치료 전략인데 운동이라든지 어떤 활동을 하도록 권유를 합니다. 그런데 권유를 받은 환자들이 한 달이나 두 달 뒤에 진료 받으러 오시면 상당수는 태스크를 수행하지 않은 상태입니다. 그래서 의사와 만나는 시점 중간에 태스크에 대한 리마인드, 피드백을 주고 동기 부여를 할 수 있도록 챗봇이 도와줄 수 있게 할 생각합니다.

또 우울증 환자분들이 챗봇하고 대화를 하는 패턴이나 데이터로 증상의 정도를 모니터링 할 수도 있을 것입니다. 주어진 태스크 수행 여부나 활동 기록 등을 챗봇으로 환자에게도 알려주고, 의사가 데이터를 확인하면서 긍정적인 부분과 부족한 부분에 대한 쉽게 알 수 있으니 치료적으로도 활용할 수 있게 발전시켜 보려 합니다.

또한 챗봇을 기반으로 하지만 센서 수집 데이터 등을 포함함으로써 기능이 강화될 수 있을 것입니다.

Q . 챗봇은 알려주거나 행동을 하도록 고취하거나 하지만 실제 행동을 했는지에 대한 점검은 안되는데, 일정한 시간대별로 알람을 주듯이 하는 건가요? 아니면 환자 상태를 좀 더 파악할 수 있는 다른 방법도 있는 것인지...

A . 하루에 한 번씩 ‘오늘의 활동은 목표가 어디입니다.’ 하고 알려 줄 수 있을 겁니다. 아무리 좋은 앱을 만들어도 사용을 안 하면 소용없는 것이라서 저희는 아주 간편하게, 태스크를 많이 안 주면서 심플하게 하려 합니다. 

그 다음 목표는 대화 속에서 환자의 증상을 평가하고 환자의 생각을 의사가 파악해서 좋은 방향으로 유도하는 겁니다. 정신과 의사들이 환자와 상담하면서 이런 생각도 해볼 수 있지 않냐라고 추천을 하거든요. 챗봇의 장점인 대화를 하루에 5분, 10분이라도 한다면 그 자체가 치료적으로 이용되고, 치료적인 가이드라인을 줄 수도 있습니다. 그 단계까지 생각하면서 구성하는 중입니다.

Q . 국내에서 지금 이런 정신건강의학과 계통의 디지털 치료제를 개발하고 있는 의료기관 및 회사들도 여럿 있는데요. 교수님이 보시는 디지털 치료제는?

A . 최근에 임상시험 승인받은 것들로 뇌 손상 후에 시야 장애 개선하는 프로그램, 만성 폐쇄성 질환 환자 용 디지털 치료제 등이 있는데 이외의 것들의 대부분은 정신건강의학과 쪽입니다. 불면증, 약물 중독, 범불안장애, 공황장애 이런 것들이고 대개 인지행동치료 기반입니다.

뭐든지 흐름이 있는데 지금은 흐름을 탄 것 같습니다. 국가에서도 관심을 많이 갖고 있고 연구비도 많이 나오니까 많은 분들이 참여하거든요. 장밋빛 전망도 있고 미국에서 여러 빅테크 기업들도 관심이 많아지고 있지만 투자를 많이 받은 회사도 실제 환자 이용은 기대에 못 미친다는 회의론도 있습니다. 아무리 좋은 걸 만들어도 환자가 사용 안 하면 무의미한 것입니다. 그런 관점으로 회의론과 좋게 보는 양쪽이 다 있는 것 같습니다.

아울러 좋은 결과가 나와도 막상 의료 현장에서 채택해서 쓰려면 건강보험심사평가워에서 수가를 결정해야 하고 병원에서 실제로 활용을 해야 하거든요. 이것도 식약처나 복지부나 어떻게 숙제를 풀어나갈까 고민하는 걸로 알고 있습니다.

그러나 수가 등재가 큰 과제입니다. 지금은 시작이니까 그런 장애물이 있는 거라고 보지만 앞으로 10~20년 후에 보면 많은 것들이 디지털화 돼서 집에서도 편하게 치료할 수 있는 시대가 올 거라고 생각합니다.

Q . 우울증이나 정신건강의학과에 관련된 질환에 대해 챗봇을 활용하신다면 그 기대 효과와 과정에 대해 치료비를 청구하는 게 가능할까요?

A . 사업화와 관련된 질문인데요, 저도 이쪽으로 창업을 해서 수익화 하는 방향을 생각하기도 했는데 우선은 어떻게든 내 환자들한테 실제적으로 도움 되는 걸 만드는 게 중요하다는 결론에 이르렀습니다. 잘 만들어서 어느 의사가 써도 도움이 되겠다 싶을 때는 임상 시험으로 본격화 하겠지만 지금은 제가 환자를 보면서 환자에게 꼭 필요한데도 제공 못하는 것을 만들어 보자는 생각입니다.

병원에 있는 의료진들은 당연하고 평범한 것들도 병원 밖에서 기술을 다루는 분들은 모든 것이 생소합니다. 그래서 진료 프로세스부터 시작해서 의사가 어떤 대화를 하고, 환자의 증상을 어떻게 알아내고 어떤 처방을 하는지 모든 것들을 데이터 관점에서 처음부터 알아야 하기 때문입니다. 현재는 작업 설계가 어느 정도 마무리 되어 IRB 심사를 받을 예정입니다.

Q . 1965년 MIT의 컴퓨터 과학자 조지프 와이젠바움이 엘리자(ELIZA)라고 하는 컴퓨터 프로그램은 오늘날 챗봇의 시조로 자기 비서가 여기에 빠져서 몇 시간씩 대화를 하는 걸 보고 굉장히 위험해질 수 있다라는 생각에 사로잡혔는데요... 사람들이 갖고 있는 의인화하는 성향, 뭐든지 살아 있는 상대라고 생각해서 그 대화에 너무 몰입하는 경우가 생길 수 있는 가능성이 있거든요. IRB 하실 때 그런 부분도 검토와 환자에게 이것에 대해서 충분한 사전 설명이 되는지...

A . 종종 받는 질문입니다만... 현재, 계획은 대화로 모든 것을 다 하자는 게 아닙니다. 중장기적으로도 우선은 대화를 통해 증상 평가하고 가볍게 공감을 해 주고 지지해 주는 수준으로, 과몰입 문제는 통제 가능할 것으로 봅니다.

앞서 말씀드린 것처럼 이번 IRB는 데이터를 확인하는 단계이고, 추후 환자 상호작용이 포함되는 경우에는 IRB 자체에 절차적인 권리 보호가 되는 구조입니다. 

Q . ‘허(HER)’와 같은 SF 영화를 보면 나랑 의사소통을 할 수 있고 대화를 할 수 있는 인공적인 존재와 얘기를 하는 게 과연 사람들의 일상이나 생활이나 정서에 얼마나 긍정적일 수 있을 것인가. 그리고 챗봇이 정서적으로 도움이 될 수 있다고 보시는지...

A . 저는 AI가 가장 늦게 적용될 분야가 정신건강의학과라고 생각을 했는데 지금은 생각이 바뀌었습니다. 최근 지역 노인들 대상으로 대화하는 서비스를 만든 사례도 있는데 혼자 사는 노인들이 얘기하는 것 자체가 애완동물 처럼 외로움을 달래는 기능은 충분히 할 수 있다고 보거든요. 심리적인 지지 역할이 가능하다고 생각합니다.

다만 어디까지 하느냐가 중요하겠죠. 너무 깊게 들어가는 것도 문제가 될 수 있습니다. 가벼운 수준은 문제가 없겠지만 너무 몰입하는 상황이 된다면 정신 건강에 어떤 영향을 줄 것인지 예상하기 어렵기 때문입니다. 치료적인 부분에 국한될 수 있도록 한계를 확실하게 정하고 가야 합니다.
Q . 2022 인공지능 학습용 데이터 구축 지원 사업으로 한국어 블렌더봇 데이터에서 어떤 데이터를 이 연구에 활용할 가능성이 높은지...

A . 한국어 블렌더봇 데이터 과제의 3개 세부 데이터 중에서는 당연히 공감형 대화 데이터가 가장 활용될 가능성이 높습니다. 특히, 구축하는 데이터는 레퍼런스로 삼았던 페이스북(현 메타)이 생각하지 못했던 공감의 유형 라벨링이 추가 되어 있습니다. 동조, 조언, 위로, 격려, 총 4가지로 구분하는데 이것은 정신건강의학과 쪽에서 지지적 정신치료(Supportive Psychotherapy) 이론과 대단히 잘 맞아 들어갑니다.

제가 생각하는 것도 인지행동치료 그 자체보다는 지지적 정신치료의 방향인데 지지 치료 중에 가장 중요한 게 공감입니다. 

제가 항상 학생들한테 정신건강의학과 의사에게 가장 중요한 것은 공감이라는 얘기를 하고요, 공감을 했을 때 내가 공감을 했다는 걸 상대가 알 수 있게 말해 주는 것이 중요합니다. 그래야 상대방이 내가 공감 받았다는 걸 알기 때문에 내가 공감하는 걸로 충분한 게 아니라 반드시 알려줘야 합니다.

한국어 블렌더봇 데이터의 공감형 대화와 병원에서 이루어지는 진료 프로세스에서 나오는 대화는 다른 점이 있을 수 있습니다. 하지만 앞서 말씀드린 것처럼 데이터 구성으로 볼 때 유사한 면이 있고, 저희 계획 내에 있는 챗봇과 환자 대화에서 가볍게 지지를 해주고 공감을 해주는 기능을 구현하고자 한다면 한국어 블렌더봇 데이터에서 구축된 대화가 유용하리라고 봅니다.

Q . 정부가 AI 학습용 데이터셋을 만든다면 이런 것도 좀 만들었으면 좋겠다 하는 데이터는 무엇인지... 또한, 현재의 데이터가 교수님이 활용하기에는 좀 부족한 면이 있다라고 하면 어떤 것들이 더 보완되어야 할지요

A . 객관적인 데이터 즉 환자의 생활 습관, 활동 관련 데이터가 있으면 빅데이터로서 가치가 있을 수 있습니다.

보통 정신건강의학과에서 객관적인 데이터라고 하면 MRI와 혈액을 기본으로 합니다. 여기에 치료 과정에서의 기록들과 환자의 생활 습관이나 활동 데이터 같은 것들이 세트로 만들어지면 연구하기가 훨씬 좋으리라 생각합니다. 유전자와 뇌와 행동 데이터가 모두 연결되어 있으면 그 환자의 병을 연구하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

치료적으로 할 수 있는, 공감할 수 있는 역할을 한번 만들어보자는 겁니다. 일상 생활의 공감도 개념은 같지만 치료적인 관점에서 필요할 때 바로바로 도움을 줄 수 있는 정신건강의학과 의사에 가까운 AI 챗봇으로 가보자는 거였습니다.

일반인과 의사는 오랫동안 얘기를 할 수가 없습니다. 워낙 환자들이 몰리고 수가 체계 등 제도적인 문제도 있어서 짧은 시간에 많은 환자를 봐야 합니다. 저의 경우도 1시간에 20명을 넘게 보곤 합니다. 개인 병원도 한 10분에서 20분 정도 할 겁니다. 미국은 50분에서 한 시간 얘기하는 데 말이죠.

데이터 관점에서 보면 환자가 처음 왔을 때 한 10~20분 얘기하는데 그런 것들을 많이 모아야 될 것 같아요. 처음에 와서 평가하고 얘기 들어주고 하는 데서 가치 있는 내용이 많이 있을 겁니다.

Q . 마지막으로 대화가 아닌 다른 것 중에서 특히 우리의 디지털 활동 중에서 더 유용한 데이터가 있을지, 아울러 IRB 진행 과정과 향후 비전을... 

기본은 액티비티 즉 활동입니다. 활동 자체가 그 사람의 기분을 반영하거든요. 기분이 저하되면 활동이 줄어들게 되니까요. 이 부분을 당연히 저희가 써야 되는 거고요. 추가적으로 말씀하신 것은 디지털 피노타이핑(Digital Penotyping)이라고도 하는데 이미 보편화 되어 있는 스마트폰 만으로도 많은 요소들이 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 우리가 텍스트를 입력할 수 있는 앱을 만든다고 하면 입력 패턴이나 내용 가지고도 많은 것을 알 수 있을 겁니다.

IRB에는 최대 200명을 보고 있고 기간은 대략 6개월을 잡고 있습니다. 지금은 앱을 만들어서 쓰는 환자와 안 쓰는 환자를 비교하는 건 아니고 기본 데이터를 얻는 단계라고 보시면 됩니다.

기초자료를 바탕으로 데이터 설계를 고도화 하고, 앱이 개발되면 실제 환자한테 적용해 볼 겁니다. 이 과정에서 환자에게 확실하게 예후를 좋게 한다거나 경제적 효용이 있다라고 했을 때는 보조적으로 수가를 받을 수 있는 단계로 가게 되겠죠. 비즈니스 모델도 생각해야 되겠지만 저는 현재 꼭 필요한 부분 한번 만들어보자는 거고 그게 정말 효과를 나타낸다면 비즈니스 모델을 생각할 수 있을 것입니다.