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구글 "언어 이해 시작한 AI, 헬스케어에도 혁신 가져올 것"

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패트리샤 플로리시 구글 클라우드 기술이사
‘글로벌 디지털 헬스케어 심포지엄’ 화상강연

"인공지능(AI)가 새로운 물체에 대한 의미를 이해하고 이를 기반으로 새로운 것을 생성하기 시작했다. 연합학습으로 전 세계 의료기관 사이에서 정보를 공유할 수 있게 되면 유의미한 변화와 발전을 또 한차례 이룰 수 있을 것이다."


패트리샤 플로리시Patricia Florissi) 구글 클라우드 기술이사가 30일 카카오헬스케어·연세의료원 공동 주최로 서울 서대문구 연세대에서 열린 ‘2023 글로벌 디지털 헬스케어 심포지엄’에서 화상강연을 학고 있다.[사진=이춘희 기자]

패트리샤 플로리시Patricia Florissi) 구글 클라우드 기술이사가 30일 카카오헬스케어·연세의료원 공동 주최로 서울 서대문구 연세대에서 열린 ‘2023 글로벌 디지털 헬스케어 심포지엄’에서 화상강연을 학고 있다.[사진=이춘희 기자]

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패트리샤 플로리시Patricia Florissi) 구글 클라우드 기술이사는 최근 들어 AI의 대혁신이 일어나고 있다며 이 같은 변화들이 헬스케어에까지 파급된다면 또 다른 대대적 혁신이 가져올 것이라고 강조했다.

30일 카카오헬스케어·연세의료원 공동 주최로 서울 서대문구 연세대에서 열린 ‘2023 글로벌 디지털 헬스케어 심포지엄’에 화상 강연으로 참여한 플로리시 이사는 "최근 들어 AI의 지능이 굉장히 고도화하면서 언어를 이해할 수 있도록 진화했고, 이는 굉장히 큰 돌파구"라고 강조했다. 그는 "기존의 AI는 사진을 보여주고 고양이인지 개인지 물어볼 수 있는 것이었지, 고양이나 개가 무엇을 의미하는지는 답하지 못했다"며 "이제 AI에게 새로운 고양이의 형상의 생성을 요청하는 등 새로운 물체의 의미를 이해하고 새로운 것을 생성하는 특징을 갖고 있다"고 설명했다.


변화의 시작점으로 플로리시 이사는 2013년 구글에서 발표된 한 논문을 짚었다. '벡터 공간에서 작업 표현의 효율적인 추정(Efficient Estimation of Work Representation in Vector Space)'이라는 이름의 이 논문에서 설명하고자 했던 건 단어가 갖는 유사성이었다. 예를 들어 바나나(banana)와 반다나(bandana)는 사전에서 붙어있을 뿐 아무런 의미적 유사성이 없다. 오히려 바나나는 맛, 식용성, 칼로리와 같은 단어와 유사성을 갖는다. 사람은 자연스레 후자를 떠올릴 수 있지만 컴퓨터는 오히려 반다나와의 유사성을 찾을 가능성이 높다. 그러나 바나나, 사과, 파인애플에 맛 등의 개념들을 숫자화해 부여하고, 반다나는 팔찌, 시계 등의 장신구와 엮을 수 있는 개념을 숫자화하면 컴퓨터는 이러한 표를 지속해서 생성해내면서 유사한 단어들을 묶어낼 수 있게 된다.


이 같은 사람이 쓰는 자연어를 기계가 이해할 수 있는 수학적 벡터로 바꾸는 '임베딩'이 가능해지면서 데이터의 의미를 파악해 다른 의미의 데이터를 형성해내는 걸 AI가 해낼 수 있게 됐다는 설명이다. 서로 다른 대명사들을 구분해 번역하는 기능이나 문장 작성 시 자동으로 다음에 어떤 단어가 나올지 예측하는 기능이 나올 수 있게 된 것이다. 이를 통해 현재의 생성형 AI 개념이 나오고, '챗GPT' 같은 거대언어모델(LLM) 서비스도 출현할 수 있게 됐다.

구글 클라우드 로고 [사진제공=구글]

구글 클라우드 로고 [사진제공=구글]

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플로리시 이사는 이 같은 AI가 헬스케어의 연구·개발(R&D)에도 얼마든지 쓰일 수 있다고 강조했다. 그는 "이 컨셉을 유전체학(genomics)에도 적용할 수 있다"며 "문장 뒤에 나올 단어를 예측하듯이 유전체 염기서열에서도 다음에 어떤 코드가 나올지 알 수 있게 된다"고 강조했다. 또한 코로나19 팬데믹(세계적 대유행) 과정에서 백신·치료제 개발 과정에 있어서도 AI가 쓰였다고도 설명했다.


AI 혁신을 위한 주요 과제로 투명성, 공정성, 보안 등을 꼽은 플로리시 이사는 특히 보안을 중요 요소로 꼽았다. 보안을 위해 데이터를 의료기관 외부로 가져오지 않는다는 점도 강조했다. 그는 "광범위한 데이터가 많은 곳에 흩어져 있기 떄문에 이를 중앙화해야 한다"면서도 "데이터가 한 지역 내에 머무는 것도 중요하다"고 강조했다.

이와 관련해 주창된 개념이 '연합학습(Federated Learning)'이다. 중앙 서버에서 직접 학습하던 기존의 기계학습(머신러닝)과 달리 각 병원에서 직접 학습이 이뤄지는 방식이다. 플로리시 이사는 "지역적으로 데이터 학습을 하고 플랫폼으로 전송되는 방식"이라며 "데이터는 절대로 지역 내 병원을 떠나지 않고 학습된 데이터만 플랫폼으로 전송된다"고 짚었다.


지난 4월 미국 보스턴에서 카카오헬스케어와 구글클라우드가 글로벌 사업을 위한 양해각서(MOU) 및 주요계약조건 합의서(Term Sheet)를 체결했다. 임인택 보건복지부 보건의료정책실장, 황희 카카오헬스케어 대표이사, 파트리샤 플로리시(Patricia Florissi) 구글 클라우드 기술이사, 차순도 한국보건산업진흥원장(왼쪽부터)이 기념 촬영을 하고 있다.[사진제공=카카오헬스케어]

지난 4월 미국 보스턴에서 카카오헬스케어와 구글클라우드가 글로벌 사업을 위한 양해각서(MOU) 및 주요계약조건 합의서(Term Sheet)를 체결했다. 임인택 보건복지부 보건의료정책실장, 황희 카카오헬스케어 대표이사, 파트리샤 플로리시(Patricia Florissi) 구글 클라우드 기술이사, 차순도 한국보건산업진흥원장(왼쪽부터)이 기념 촬영을 하고 있다.[사진제공=카카오헬스케어]

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최근 구글 클라우드는 카카오헬스케어와의 협력을 발표하기도 했다. 플로리시 이사는 그 의의에 대해 "언어의 개념, 의미에 대해 더 생각하는 동시에 세계적으로 의료기관 사이에서 정보를 공유할 수 있어야 한다"며 "카카오헬스케어와의 협력을 통해 의료체계와의 접근성을 높일 수 있고, 곧 혁신적인 방향을 목도할 수 있을 것"이라고 풀이했다.





이춘희 기자 spring@asiae.co.kr
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