규칙 없음- 리드 헤이스팅스, 에린 마이어 많은 스타트업들이 자유와 책임, 성과 위주의 평가, 그리고 수평적인 문화를 강조한다. 하지만 이는 자칫 나태함과 방임, 잘못된 성과지표 설정, 그리고 건방진 태도로도 빠지기 쉽다. 이 책은 스타트업의 정점을 찍었다고 볼 수 있는 넷플릭스가 어떻게 구체적으로, 잘못된 방향으로 무너지지 않고 끊임없이 성장할 수 있었는지 엿볼 수 있다. "인재 밀도를 강화하라." … 9월의 독서 계속 읽기
[월:] 2020 9월
8월의 독서
딥메디슨- 에릭 토폴 의사의 미래는 어떻게 될 것인가? 전문직은 인공지능과 어떻게 공존할 것인가? 저자 에릭 토폴의 “청진기가 사라진다”는 의료의 디지털화를 다루고, “청진기가 사라진 이후”가 의료의 민주화를 다뤘다면, “딥메디슨”에서는 사람보다 뛰어난 의료 인공지능의 등장과 함께 의사가 나아가야할 방향을 제시하고 있다. 우리는 실력있는 의사라고 한다면, 공부를 오래하고 경험도 많은 의사를 떠올릴 것이다. 하지만 머지않아 모든 의사들이 인공지능과 알고리즘을 진료의 동반자로 삼는 날이 오게 된다면, 의학 지식 수준은 평준화될 것이다. 수술이나 예후판단도 기계가 도와줄 것이다. 결국의사의 역할은 환자와 깊은 공감을 형성하는 것이 위주가 될지도 모른다. 불과 몇십년 전까지만 하더라도, 의사는 환자의 설명을 끝까지 듣고 몸을 직접 여기저기 진찰해야만 진료가 가능했다. 하지만 영상의학및 진단의학의 눈부신 발전과 더불어 전자챠팅의 도입으로, 지금의 의사는 데이터를 입력하는 기술사가 되고 말았다. 그마저도 데이터가 부족하고, 시간이 부족하고, 정황 파악이 부족하고, 대면 접촉이 부족한 얕은 의학의 세상에서 살고 있다. 한 의사의 시간은 한정적이기에, 일시적으로 주어진 환자 자료를 바탕으로 빠른 진단을 내려야하는 상황이 대부분이다. 의사의 진단적 접근 방식은 자동적이고, 빠르고, 직관적인 사고의 일종으로 개인차가 생길 수 밖에 없다. 이 때 의료 인공지능이 가져올 혜택은 시간적 여유이다. 다만, 인간과 마찬가지로 편향적 사고를 나타낼 수도 있고, 한 가지의 오류가 전체 시스템의 오류로 이어질 수 있는 인공지능을 옆에서 지켜보아야할 의사도 필요할 것이다. 인공지능이 의사를 대체할 것인가 하는 의문은 사라진지 오래다. 패턴이 반복되는 전문분야는 인공지능보다 뛰어날 수 없고, 각종 오믹스와 식습관 등 방대한 데이터를 다루는 새로운 분야를 개척하는데에도 인공지능이 필수적이다. 다만 의료는 생명과 직결된다는 점에서 최종결정과 오류확인의 역할에서 지금의 의사라는 전문가가 필요하기 때문에, 결국엔 의사와 인공지능이 공존하게 될 것이다. “오늘날 의료에서 공감 부족은 심각한 상황이며 시간 부족은 많은 원인 중 하나일 뿐이다. 전체 의사의 절반 이상이 번아웃 상태이며, 이는 의료 과실을 초래한다. 하지만 외래 진료 시간이 길어질수록 의사소통이 강화되고 신뢰가 쌓일 뿐 아니라, 임상 경과를 개선해 추가 비용을 줄일 수 있다. 의학에서 인공지능이 줄 수 있는 가장 중요한 선물은 시간이다.” 책에 소개된 의료 인공지능의 실제 모습들을 나열해 본다. <의학적 진단 분야>Isabel Symptom Checker – 의사뿐 아니라 환자도 사용하는 조기 증상 진단 프로그램Ada, Your.MD, Babylon – 증상을 토대로 진단하는 모바일앱Buoy Health – 임상 의학 문헌, 질환 정보, 환자 데이터 보유한 모바일앱Figure One, HealthTap, DocCHIRP – 의학 영상 공유로 동료 의사의 진단 크라우드소싱Medscape Consult – 의사들이 가장 많이 사용하는 크라우드소싱 앱CrowdMed – 의사와 일반인이 까다로운 증례의 진단명을 찾기 위한 인센티브 경쟁 유도IBM Watson – Truven Health Analytics인수로 1억명의 의무기록 획득 <패턴 인식 영역(의료 영상, 병리 슬라이드, 심전도, 음성 인식)>FDNA – Face2Gene, 유전 질환을 얼굴 특징으로 인지해 진단AliveCor – ECG, 심전도로 혈중 칼륨 수치 측정Enlitic, Merge Healthcare, Zebra Medical Vision, Aidoc, Viz.ai, Bay Labs, Arterys, RAD-Logic, Deep Radiology, … 8월의 독서 계속 읽기