[서평] 닥터, 코드를 만나다

닥터, 코드를 만나다 - 코드를 직접 작성하여 익힐 수 있는 의료인을 위한 실무형 워크북
유준일.박현우.김현수 지음 / 군자출판사(교재) / 2025년 3월

- 본 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 읽고, 주관적으로 작성한 서평입니다.

의료 AI에 관심있는 사람이라면 잘 알만한 루닛이란 회사가 있다. 한때 만원 언저리에 있던 주가가 13만원대까지 상승하며 텐베거로 일찌기 자리매김한 회사로, AI 의료 이미지 분석으로 암 진단 및 치료 솔루션을 개발, 제공하는 회사이다. 일반적인 사람들에겐 잘 알려지지 않았지만, 세계 100대 AI 기업에 선정되었고 특히 의료 AI분야에선 Top7에 오르는 기염을 토하기도 했다. AI 이미지 분석은 어느 교재에나 나올법한 기본적인 툴인데 과연 어느정도의 기술수준이길래 그 정도인지 가늠이 되지 않았다. 한편 의료현장에선 과연 어떻게 AI를 활용하고 있는지, 또다른 기회는 없을지 궁금하기도 했다.

이번에 읽은 책은 '닥터, 코드를 만나다'란 책이다. 최근 각 업계에서 AI를 활용한 사례를 담은 책이 많이 나오고 있지만 개인적으로 아직 의료현장과 관련된 책은 만나보지 못해 궁금했다. 한편 의학 하나만 알기도 벅찬데 코드까지 알기란 더 어렵기에 관련 책을 찾아보지 못하는 것도 이해가 되었다.

이번 책은 개인적으로 뜻밖의 수확인 것 같다. 책을 읽기 전엔 의료현장에선 어떤 식으로 AI가 활용되는지, 파이썬 코드는 어떤 식으로 활용하는지처럼 '의료현장 코드 간략히 알아보기'가 주목적이었는데 이번 책은 보다 훨씬 자세한 내용들을 들려준다.
요즘 CT나 X-ray 결과를 이미지 분석해 질병여부를 판단해주는 알고리즘은 익히 알려졌지만, 질병 진단시 정확한 진단을 위해 알고리즘이 존재하고, 코드를 통해 이전보다 정확하고 빠른 진단이 가능해졌다던가, 의료 영상, 데이터 생성 및 증강, 시계열 의료 데이터 분석에 각각 CNN, GAN, RNN, LLM 등이 주로 활용된다는 등 실무자가 아니면 잘 모르는 이야기들이 많이 담겨 있어 유익하게 읽었다. 여기에 기존 널리 활용되는 텐서플로우나 사이킷-런이 아닌 MONAI, NIbabel, Pydicom과 같은 의료 데이터 처리 전용 라이브러리가 있다는 것도 처음 알았고, 질병의 특성상 시간일 지날수록 호전되는지 악화되는지가 중요하기에 시계열 방법론에 대해 많은 진전이 있었다는 것도 이번에 처음 알았다.
생명과 돈, 기술이 집약된 의료산업이니만큼 AI가 많이 침투해 있을 것이라 생각했는데, 이번 책을 통해 눈으로 확인할 수 있어 좋았고 의료 진단 관련해선 좀 더 알아보고 싶다는 생각도 들었다. AI에 관심있다면 꼭 한번 읽어보아야 할 책이다. 강력 추천한다.

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