하지만 왓슨은 국내 상륙한지 2년차에 접어들면서 더이상 세력을 넓히지 못하고 있다. 왓슨이 한국인의 유전적 특성이나 의료보험 제도 등 국내 의료환경을 반영하지 못해 활용에 한계가 있다는 이유에서 많은 병원들이 도입을 꺼리고 있는 탓이다.

왓슨은 의료진이 환자 상태나 진료 정보 등을 입력하면 관련 문헌과 최신 연구자료 등을 분석해 참고가 될 만한 치료법을 '강력추천' 또는 '추천' '비추천'으로 구분해 제시한다. 지난해 12월 길병원이 왓슨 도입 1주년을 맞아 발표한 연구결과에 따르면 의료진과 왓슨의 '강력추천' 분야의 의견 일치율은 55.9%였다. 지난 4월 건양대병원이 공개한 유방암 환자 100명에 대한 연구에서도 일치율은 48%에 머물렀다.

이같은 차이는 암의 인종적 특성을 감안하지 않은데서 비롯된 것으로 분석되고 있다. 특히 왓슨은 위암 등 동양인에게서 많이 발병하는 암에 대한 정확도가 상대적으로 낮다. 왓슨은 주로 북미 환자들의 데이터들로 학습했기 때문이다. 왓슨이 제시한 치료법이 국내에선 허가되지 않거나 의료비가 과도해 선택되지 않는 경우도 발생했다.

제가 자주 AI에 관련되서 말했지만, 학습한 데이터 부적합하면 아무리 좋은 AI도 무용지물입니다. 이것 때문에 국내 개발을 목표로 연구중이라고 하네요
http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&oid=421&aid=0003411792&sid1=001

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