구글이 Chat GPT보다 생성형 AI 시장 출시에서 뒤쳐지는 바람에 비슷하거나 그 이상의 성능을 보여주는 Bard를 출시했지만 아직은 그 명성이 Chat GPT만큼만 못합니다.
그럼 이런 Lesson Learned를 한 구글이 다음 보여줄 행보는 분명합니다.
다양한 영역에서의 AI를 보다 빨리 시장에 선보이고 그 입지를 분명히 할 것으로 보입니다.
이런 행보는 벌써 시장에서 보입니다.
올해 구글 Health팀이 기존 의료생성형 AI인 Med-PaLM을 진일보시킨 Med-PaLM2를 시장에 선보였습니다.
그러면서 시장에 주는 메시지는 두 가지로 요약됩니다.
USLME라는 소위 의사고시 시험을 풀게 했고, 합격선인 60%를 훌쩍 넘는 85.4%의 정확도를 보여줄 정도로 입력된 정보를 통해 보다 정확한 의학정보 제공을 해 줄 수 있다는 점입니다. 올해 선보인 Med-PaLM2의 정확도 수준이니 앞으로 꾸준히 개선이 될 건 분명하겠죠.
하지만, 이보다 더 관심을 끄는 건 바로 이 두 번째 혁신입니다.
기존의 Med-PaLM은 문답 형식으로 이뤄졌다면, Med-PaLM2는 이미지, 전자건강기록, 센서, 유전정보 등 다양한 정보를 통합해서 이를 바탕으로 한 의료 정보제공을 계획하고 있다는 점이죠.
아직은 일상의 생활 안으로까지 Med-PaLM2가 들어오지 않았지만 조만간 우리 주변으로 이 서비스가 온다면 아마도 펼쳐지는 일상의 모습은 많이 바뀔 게 분명합니다.
예를 한번 들어볼까요?
어느 날 몸에 작은 발진이 나게 된 겁니다.
'어, 이게 뭐지?'하는 놀란 맘으로 사진을 찍어 Med-PaLM2에 질문을 합니다.
그러자, "보다 확실한 진료를 위해 근접사진을 찍어 올려 주세요."라는 주문을 받고 사진 몇 장을 더 찍어서 올립니다.
그러자, "열이 나나요?", "몸 상태는 어떤가요?" 등의 추가 질문이 있고 그에 대해 답변을 하니,
Med-PaLM2는, "예상되는 병명은 풍진입니다."라고 얘기하면서 보다 정확한 진찰을 위해서는 풍진 전문의로 어느 병원이 좋은지를 추천하고, 방문해서 진료를 받으라고 조언합니다.
그래서, "풍진이 맞다면, 어떻게 해야 하나요?"라고 문의하니, 약처방, 증상별 대처방법에 대해 추가 설명을 받습니다.
다른 사례도 있을 수 있죠.
유방에 작은 혹이 만져지는 겁니다.
'어, 이거 유방암 아닌가?'해서 병원에 가서 조직검사와 MRI, CT 등을 촬영을 합니다.
병원에서 촬영한 해당 MRI, CT 등의 영상자료를 공유 받아, Med-PaLM2에 올리니 해당 병원에서 판정한 내용과 비교를 할 수 있게 됩니다.
예를 들어, 병원에서는 유방암은 아니라고 판정해 줬는데, Med-PaLM2는 "지금은 유방암이 아닌 게 맞지만, 식습관 개선이 되지 않으면 유방암으로 2년 이내 진전될 가능성이 70% 이상입니다."라고 추가 정보를 제공해 주면서 식습관 개선, 운동 등을 조언합니다.
상상으로 의료생성형 AI가 보여줄 가까운 미래의 모습을 그려봤습니다.
분명한 건, 병명을 몰라 여기저기 병원을 다니면서 제대로 된 병명을 확인하는 데 들어가는 비용과 시간은 많이 줄어들게 분명합니다.
그리고, 확인한 증상이 실제 병으로 진전되기 전에 예방의학으로 관리하는 방식으로 미래 의료서비스는 변화되지 않을까 싶어요. 실제 병이 들어 치료하는 성격의 의료서비스가 아니라, 징후를 보고 미리 관리하는 방식의 예방의학으로 진전되는 미래가 되지 않을까 조심스럽게 예측해 봅니다.
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