의사의 신체기억을 지키다.
"도공은 가마에서 구워낸 도자기를 보고 곧바로 무엇이 잘못했는지 판단해 다음 도자기를 만드는 데 반영한다고 합니다.
우리는 이 도공의 자세를 떠올렸습니다.
지방 흡입술이 끝나고 나면 수술 부위가 부어오르기 때문에 곧바로 수술의 결과를 확인하기 어렵습니다. 그런데 메일 시스템을 활용하면 의사들은 시술 과정에서 일반적이지 않은 캐뉼라의 움직임을 읽어들일 수 있습니다. 따라서 수술 직후에 혹시라도 일어날 부작용 등을 파악하고 바로잡을 수 있습니다." 김남철 회장은 데이터가 쌓이고 빅데이터 기반의 이뤄지면 수술이 끝난 뒤 곧바로, 혹은 수술 중간에도 수술 결과를 파악할 수 있게 되는 것을 기대하고 있다.
이제까지 지방 흡입술의 결과는 몸의 부기가 빠진 뒤에야 파악할 수 있었다. 그 과정에서 대개 8주 정도의 시간이 필요했다.
경과나 부작용을 파악하는 데도 그만큼의 시간이 걸린다는 뜻이다. 매일 수많은 환자를 만나는 의사가 8주 전에 했던 수술의 손끝 느낌까지 정확히 기억하기는 어렵다.
메일 시스템은 빅데이터로 그 과정을 압축한다. 자연스럽게 지방 흡입술은 더 안전해진다. 또한 결과에 대해서 의사 스스로가 수술의 과정을 데이터 기반으로 빨리 판단할 수 있기 때문에 숙련도를 높이는 데에도 큰 도움이 된다.
메일 시스템이 보여주는 데이터는 꽤 구체적이다. 수술 직후에 방금 진행한 수술이 어떤 부분에서 어느 정도 수준으로 이뤄졌다고 알려준다. 덕분에 어떤 부분에서 지방 흡입이 얼마나 균일하게 이뤄졌는지, 피부 유착이나 요철이 생길 확률은 얼마나 되는지 등을 한눈에 파악할 수 있다. 의사 입장에서도 수술에 대한 피드백이 바로 이뤄지면 방금 어떤 행동이 어떤 결과로 이어지는지에 대해서 곧바로 파악할 수 있고, 문제점을 바로 잡을 수 있다.'환자의 회복 시간이 긴 탓에 지방 흡입술은 의사로서도 숙련도를 높이기가 상당히 어렵습니다. 이 수술의 특수성이지요. 수술이 잘 되었는지 직후에는 명확하게 판단이 어렵고 감각에 의존할 수밖에 없습니다. 신체기업이 남아 있는 상태에서 피드백을 볼 수 있다면 더 정교한 수술을 할 수 있도록 스스로를 발전시키는 기회가 될 수 있어서 의사들의 반응이 좋습니다.
결국 이는 애초 365mc가 목표로 했던 수술의 안전성에도 직접적으로 관계가 있다. 데이터가 쌓이면 수술의 어떤 동작이나 과정이 부정적인 결과로 연결되는지 파악하기 쉬워지기 때문이다. 센서 데이터가 빅데이터와 머신러닝을 만나는 사례는 보통 기계의 예지 정비와 연결되는데, 365mc는 이를 의료 분야에 접목했다
예지 정비의 가장 유명한 사례는 티센쿠루프의 엘리베이터 정비 시스템이다. 티센크루프는 엘리베이터에 달린 수많은 안전 관련 센서들을 실시간으로 수집한다. 몇몇 데이터는 그 자체의 값 변화로 엘리베이터의 고장이나 불안정한 부분을 짚어낼 수 있다. 한발 더 나아가 티센크루프는 전 세계의 엘리베이터에서 쏟아지는 막해한 데이터를 수집하고, 빅데이터와 머신러닝 분석을 더하면서 엘리베이터의 미묘한 상태 변화를 짚어낼 수 있게 됐다.
이유를 정확히 짚어내지 못했더라고 특정 센서 데이터가 변화하기 시작하면 어떤 유형의 고장으로 이어지는 경우가 많다는 통계 데이터가 기반에 깔린다. 따라서 엘리베이터에 특정 고장이 일어나기 전에 문제를 인지하고 해결할 수 있다.
또한 정비해야 할 부분이 실시간으로 파악되므로 정비사들은 미리 교체할 부품과 관련 장비를 준비할 수 있고, 정비 매뉴얼도 생길 수 있다.
무엇보다 기존에는 엘리베이터의 안전이 정비사의 숙련도에 따라 결정되는 일이 많았고, 고장 역시 상당 부분이 진행된 뒤 사후에 처리해야 하는 일이 잦았다. 하지만 빅데이터와 머신러닝 기반의 예지 정비 솔루션이 더해진 뒤로는 엘리베이터의 안전을 정비사의 실력에만 의존하지 않을 수 있게 됐다. 덕분에 머신러닝과 관련된 고장 파악의 정확도를 높일 수 있었고, 정비사는 더욱더 정비 그 자체에 집중을 할 수 있는 작업 환경이 되었다.
김남철 회장은 메일 시스템을 지방 흡입술에만 그치지 않고 다양한 의료 분야에 접목하는 것을 검토 중이라고 한다. 의사의 손 감각에 결과와 안전이 좌우되는 의료 수술과 시술이 아직 많은데, 이 부분에 적용할 수 있도록 시스템화할 계획이다. 더 나아가 데이터 기반의 지방 흡입술을 해외 진출의 발판으로 삼을 계획으 가지고 있다고 한다.
참고로 세계 지방 흡입 시장 규모는 22조 1천억 원 규모에 달한다. 세계 미용 성형학회 통계에 따르면 현재 미국 100만 건, 브라질 100만 건, 중국 90만 건, 한국 13만 건 등 해마다 전 세계에서 총 600만 건의 지방 흡입 시술이 이뤄지고 있다. 갈수록 비만 인구가 늘어나면 세계 지방 흡입 시장 규모는 더 확대될 전망이다. 이에 365mc는 마이크로소프트와 힘을 모아 매일 시스템을 세계지방흡입 의료기관에 보급하는 등 글로벌 비즈니스를 꾀하고 있다. 2018년 개원하는 글로벌 365mc병원과 부속 스마트 인공지능 지방흡입연구 등을 통해 메일 시스템의 고도화와 세계 진출에 박차를 가할 계획이라고 한다
365mc가 이처럼 데이터 기반의 진료에 다양한 시나리오를 검토하고 확장해나가는 이유는 데이터에 대한 경험이 있어서다. 365mc는 일찍이 비만 진단과 치료에 데이터를 도입하고자 했다. 웨어러블 기기Wearabke Device를 직접 개발해 비만 치료 환자들에게 스스로 적절한 운동량을 판단할 수 있도록 솔루션을 제공하기도 했고, 개개인이 체중 조절이나 식단 기반의 다이어트에도 데이터를 이용해왔다. 체계적인 관리가 수월하고, 그만큼 안전성과 효과를 높일 수 있기 때문이다.빅데이터에 기대를 거는 기업은 그만큼 걱정도 한다. 무엇이 쓸모있는 데이터인지 인지하는 것, 이를 적절한 시스템으로 수집하고 분석하는 것에 대한 경험이 부족하기 때문이다. 이 때문에 막연히 데이터 관련 담당자를 따로 선정해 모든 것을 맡기는 경우가 많다. 하지만 데이터를 가장 잘 이해하는 것은 데이터로 업무를 개선하려는 실무자들이다. 365mc는 김남철 회장을 비롯해 의사들 스스로가 가장 필요한 데이터가 무언인지에 대해 정확히 인지하고 있었다. 또한 이를 어떻게 하면 분석 가능한 데이터로 모일지 잘 파악하고 있었다.
인지와 파악, 그 뒤에는 이미 대중화된 빅데이터 분석 솔루션을 잘 접목하기만 하면 된다. 이 역시 클라우드를 통해 큰 부담없이 시작할 수 있다. 데이터를 잘 활용하는 사례들도 늘어나고 있다. 365mc의 메일 시스템도 시스템 구축의 비슷한 예를 의료 분야에 접목하는 아이디어에서 시작됐다
데이터를 제대로 써야겠다는 의지도 365mc의 차별성을 만들어내는 중요한 요인이다. 어떻게 보면 메일 시스템의 빅데이터 분석은 의사의 숙련도를 측정 가능한 수치로 해석하는 도구가 될 수 있다. 수술 이후의 징후 판단 역시 의사의 전문성이 드러나는 부분이다. 그래서 데이터가 의사의 전문 영역을 침해한다고 생각하는 것도 충분히 가능한 일이다. 실제로 많은 현장에서 일어나는 갈등이기도 하다.
하지만 365mc는 메일 시스템을 통해 의사의 숙련도와 정확도를 높이는 도구로 활용하기로 합의를 이뤘다. 의사들 역시 데이터를 진료의 수준을 높이는 목적으로 적극 활용하고 있다. 빅데이터와 인공지능을 공포의 대상이 아닌 또 하나의 도구로 인정하고, 이를 통해 더 나은 의료서비스를 제공할 수 있도록 다양한 부분의 연구를 이어가고 있는 것이다. 데이터가 꿈꾸는 세상 역시 사람을 대체하는 것이 아니라 각 개인의 역할과 그 본질에 더 집중할 수 있도록 하는 데에 있다.인공지능, 빅데이터, 클라우드로 바꾸는 기업의 미래, 서울산업진흥원
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