여성 건강, AI로 남녀 편견 없는 의료 분야 새 지평 열까?

여성은 남성보다 건강 상태가 좋지 않은 채로 더 오랜 시간을 보내지만, 의학 연구는 오랫동안 남성 중심적으로 이루어져 왔다. 이러한 성 편견은 질병 진단과 치료 과정에서 여성에게 불리하게 작용하며, 심각한 경우 생명을 위협하기도 한다.

최근 ‘글로벌 여성 건강 연합’에 따르면, 의료 분야에서 AI 기술 도입이 활발해지면서, AI가 여성 건강 증진에 기여할 수 있을 것이라는 기대가 높아지고 있다. 하지만 AI 알고리즘이 과거의 성 편견을 반영한 데이터로 학습될 경우, 오히려 여성 건강 불평등을 심화시킬 수 있다는 우려도 제기된다.
AI는 의료 분야에서 이미 다양한 방식으로 활용되고 있다. 영상 진단 분야에서는 AI가 의사의 판독 속도와 정확도를 높이는 데 도움을 주고 있으며, 방사선 치료에서는 주변 장기를 보호하면서 암세포만 정밀하게 타격할 수 있도록 지원한다. 또한, AI는 방대한 의료 데이터를 분석하여 질병 진행 예측, 감염병 발생 예측 등에도 활용되고 있다.

하지만 AI 알고리즘은 학습 데이터의 품질에 따라 성능이 좌우된다. 과거 남성 중심적인 의학 연구 데이터를 기반으로 학습된 AI는 여성의 질병을 제대로 진단하지 못하거나, 잘못된 치료법을 제시할 수 있다.
실제로 한 연구에서는 혈액 검사를 통해 간 질환을 예측하는 AI 모델이 남성보다 여성의 간 질환을 놓칠 가능성이 두 배 더 높은 것으로 나타났다. 또한, 최근 연구에서는 생성 AI GPT-4가 의학적 작업에서 인종과 성별에 대한 편견을 보이는 것으로 밝혀졌다.

전문가들은 AI가 여성 건강 증진에 기여하기 위해서는 성별, 연령, 민족, 질병 유형 등 다양성을 반영한 데이터로 알고리즘을 학습시켜야 한다고 강조한다. 또한, 데이터 품질 관리 및 투명성 확보를 위한 규제 프레임워크 마련도 시급하다.

세계경제포럼은 올해 초 여성 건강 증진을 위한 글로벌 연합을 출범시키고, 여성 건강에 대한 투자가 사회·경제적으로 막대한 혜택을 가져다줄 것이라고 강조했다.

AI는 여성 건강 관리의 접근성과 질을 향상할 수 있는 잠재력이 있다. 하지만 과거의 편견을 반복하지 않도록 주의해야 하며, 다양성과 투명성을 확보한 데이터를 기반으로 AI 기술을 개발해야 한다.

엘리자베스 슈타우딩거 지멘스 헬시니어스 이사회 멤버가 제기한 'AI를 활용한 여성 건강 증진' 이슈는 한국 사회에도 중요한 시사점을 던진다. 한국 역시 남성 중심적인 의료 현실, 여성 건강 데이터 부족 등 해결해야 할 과제를 안고 있기 때문이다.

AI는 의료 영상 분석, 질병 진단, 치료 계획 수립 등 다양한 분야에서 활용되며 의료 서비스의 질을 향상하고 있다. 특히, 여성 질환 진단 및 치료, 산부인과 진료, 유방암 검진 등 여성 건강 분야에서 AI 기술 도입은 진단 정확도를 높이고 환자 맞춤형 치료를 가능하게 할 것으로 기대된다.

하지만 AI 알고리즘이 남성 중심적인 데이터로 학습될 경우, 여성의 질병을 정확하게 진단하지 못하거나 적절한 치료를 제공하지 못할 수 있다. 따라서 성별, 연령, 질병 종류 등을 고려한 다양한 데이터 확보와 알고리즘 개발 과정에서의 성 편견 방지 노력이 중요하다.

한국은 건강보험 시스템과 IT 인프라가 잘 갖춰져 있어 의료 데이터 확보에 유리한 조건을 갖추고 있다. 하지만 여성 건강 데이터는 상대적으로 부족한 실정이다. 정부와 의료계는 여성 건강 데이터 구축 및 활용에 적극적으로 나서야 한다.

AI 기술 개발과 활용 과정에서 개인 정보 보호, 알고리즘의 투명성 확보, 책임 소재 규명 등 윤리적 문제도 해결해야 할 과제다. AI 윤리에 대한 사회적 합의를 통해 AI 기술이 여성 건강 증진에 기여할 수 있도록 노력해야 한다.

AI 기술은 여성 건강 증진을 위한 새로운 기회를 제공한다. 한국 사회는 AI 기술의 잠재력을 적극적으로 활용하면서도 잠재적인 위험 요소를 경계해야 한다. 데이터 다양성 확보, 알고리즘 투명성 제고, AI 윤리 마련 등 지속적인 노력을 통해 AI 기술이 여성 건강 증진에 기여할 수 있도록 힘써야 할 것이다.


박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com