의학계 학술대회에서 인공지능(AI)의 활용이 단순한 소개 수준을 넘어 본격적인 검증 및 실용 단계로 접어들고 있다.

최근 열린 주요 학술대회에서는 다양한 질환에 대한 AI 검진 모델의 정확도와 임상 적용 결과가 공유되고 있으며, 일부 학회는 강연 현장에 AI 실시간 번역 시스템을 도입해 청중 편의성을 높였다.

25일 대한중환자의학회는 마곡코엑스에서 국제학술대회 KSCCM 2025 연례회의를 개최하고 AI 검진 시스템의 적용 사례와 각 강연의 실시간 다언어 번역 서비스를 선보여 호평을 받았다.

ChatGPT와 같은 대규모언어모델이 2022년 11월 공개된 이후 의학계에서는 논문 작성이나 환자 안내에 활용하기 위한 접점을 찾는 작업을 지속하는 한편, 건강검진 데이터를 딥러닝 방식으로 학습해 질환 발병률을 예측하는 검진/판독 AI가 의료기관에 속속 적용되고 있다.

최근 1~2년새의 의학계 학술대회의 트렌드는 생성형 AI 활용법과 이를 통한 논문 작성, 논문리뷰·검색을 위한 AI 활용법 등에 집중됐지만 올해부터는 의료기관 별 검진 AI 도입 성과 등으로 초점이 바뀌고 있다.

학술대회 운영 방식에도 AI 기술이 도입되고 있다. 영어로 진행되는 강연 내용을 실시간으로 다국어로 번역하는 AI 시스템이 일부 국제학회에서 시범 적용되면서, 기존의 동시통역 인력 없이도 자막 및 오디오로 다국어 서비스를 제공하는 사례가 나타나고 있다.

이상민 학술이사는 "이번 학회는 현재 국내의 중환자 치료에 심각한 영향을 미친 의료위기를 극복하기 위해, Reviving ICUs, Restoring Hope를 슬로건으로 했다"며 "중환자의학에서 새롭게 제시되고 있는 주제들뿐 아니라 강의장 내 실시간 AI 통역서비스를 통해 강의에 대한 집중도와 이해의 폭을 높이고자 기획했다"고 설명했다.

실제로 강연장 곳곳에서는 "언어 장벽을 깨기 위해 최첨단 AI 번역 시스템을 도입했다"는 문구를 안내했다.

한국어 강연의 경우 프리젠테이션 화면 오른쪽에 연자의 언급이 실시간으로 영어로 번역돼 소개됐고, 영어 강연의 경우에도 다국적 참가자들을 배려해 슬로바키아어, 스와힐리어, 타갈로그어, 네팔어, 힌디어, 히브리어 등 총 38개 언어로의 번역 서비스가 제공됐다.

QR 코드를 스캔하면 스마트폰 브라우저를 통해 선호하는 언어를 선택하는 화면이 뜬다. 원하는 언어를 선택하면 강연에 맞춰 실시간으로 번역된 텍스트를 제공하고, 텍스트 외에 음성 듣기 기능도 지원했다.

이같은 AI 실시간 번역은 이달 개최된 GBCC 2025에서도 선보인 바 있지만 영어 환경에 익숙치 않은 환우들을 대상으로 제한적으로 적용된 바 있다.

GBCC 환우 세션은 AI 통역 서비스를 도입하여 3개 언어로 실시간 통역을 제공하고, 유방암 관련 전문 용어를 사전 학습시켜 통역의 정확도를 높였다.

또한 사전 홍보물과 행사 운영 자료는 AI 번역 기술을 활용해 영어, 아랍어, 중국어, 일본어, 베트남어, 튀르키예어, 러시아 등 7개 언어로 제공하며, AI 아바타와 자동 번역 기능을 활용해 환우 세션 홍보 영상과 국가별 맞춤 환영만찬 조직위원장 인사말 영상을 제작·선보인 바 있다.

이와 관련 대한유방암학회 김성용 회장은 "대만에서 개최된 학술대회에 참석했더니 모든 세션이 실시간 영어 자막으로 변화되고 이후 중국어로 변환되는 걸 보게 됐다"며 "여기에서 영감을 받아 GBCC에도 도입하게 됐다"고 말했다.

그는 "제한적으로 환우 세션에만 적용했지만 향후 이와같은 AI 번역, 통역 서비스는 학술대회에서 보편화될 수밖에 없다"며 "실제로 영어 통역사를 불러 학회장 여러곳에 배치할 경우 하루 서비스요금만 1천만원에 달해 운영비 측면에서 부담이 만만찮다"고 귀띔했다.

■의료기관 AI 적용 본격화…"유용한 툴, 도입 미룰 이유없어"

의료계는 AI 기술을 연구와 진료 보조 수단으로 적극 도입하는 동시에, 그 효과와 안전성을 과학적으로 검증하고 평가하는 방향으로 전환 중이다.

실제로 심혈관, 폐암, 간질환, 당뇨병 등을 조기에 진단하거나 예후를 예측하는 AI 기반 모델들이 다수 개발돼 학계에 보고되고 있으며, 이들 모델의 민감도와 특이도, 실제 임상 적용 성과를 중심으로 한 연구 발표가 증가하는 추세다.

이날 AI 기반 소아 환자 위험 관리 시스템 적용례를 발표한 장원경 서울아산병원 소아중환자과 교수는 "도입한지 최근 몇달밖에 안 됐지만 AI가 환자의 활력징후를 기반으로 24시간 이내 심정지 발생 위험도를 안내해 초기에 빠른 대응이 가능했던 사례들이 있었다"며 "의료진이 충분한 예방조치를 취할 수 있는 시간 내에 심정지 예측 정보를 받아볼 수 있다면 환자 예후에 큰 도움이 될 수 있다"고 했다.

그는 "AI가 곧 인간을 대체할 수 있으리라고 말하기도 하지만 아직까지는 분명히 사람이 해야 하는 부분이 있다"며 "특히 현 의료 환경과 상황과 같이 제한된 인력 구조에서는 가장 효율적인 운영이 가능한 방법을 모색해야 하는데 그런 부분에서 AI의 역할이 있다"고 말했다.

그는 "상태가 돌이킬 수 없을 만큼 나빠지기 전에 즉각적인 개입의 필요성을 안내받는 것은 소아 환자들에 있어 좀 더 효율적인 의료 인력의 운영과 환자의 예후 향상에 상당한 도움이 된다"며 "AI가 유용한 보조 도구로써 편하고 정확하고 안전하게 목적지를 향해서 길을 찾아갈 수 있도록 도움을 주는 내비게이션이라고 생각한다면 도입을 주저할 이유가 없다"고 평가했다.

한편 그랜드하얏트호텔에서 춘계학술대회를 개최한 뇌졸중학회도 이날 ▲중증 뇌졸중 치료를 위한 디지털대전환: AI, 로봇, IoT 및 스마트병원 ▲연합학습 AI와 의료데이터의 미래 가능성과 도전 과제 ▲디지털 의료 2025: 생성형 AI의 시대 ▲뇌졸중 진단보조 AI와 법적 규제 등의 세션을 마련하고 임상 영역에서의 AI 도입 및 활용 가능성을 점검했다.