좋은 글에 더 좋은 예리한 분석입니다. 두분께 모두 감사드립니다.

교수님들 중에 두리 뭉실 할 수 있는 현안을 정리해서 공감가는 글로 제시 할 수 있는 분도 많지는 않지.
– 알맹이는 글 곳곳에 있는데 유익하게 만드는건 독자의 몫이고,
– 지금 이글은 사업계획서가 아닌 칼럼이지.
– 게다가 60주년 학회지에 적는 글이라면 큰그림을 주제로 하는 건 좋은 선택이라고 볼 수 있지.

아마도 우리나라 수의사들이 원치 않는다고 해도 외국에서 먼저 만들어져서 나올거예요 .
왓슨이 성공한다면 그 모델을 모방하는건 비교적 쉬운일이 될 수도 있으니까.
“단지 우리나라 수의학계만 너무나 안일하게 생각”이라는 부분은 저로서는 공감가기에 충분합니다.
유럽, 중국, 미국 수의학계의 변화에 대한 적응을 보고 있자면 우리나라 수의사들이 미래의 변화에 대한 노력을 불필요하고 불편하게 생각하는 것들과는 많이 다르다는것을 느낄 수 있죠.

“의학에서 왓슨의 적용과 활약은 동시에 수의학에서도 동일하게 활용된다는 의미이다. 단지 우리나라 수의학계만 너무나 안일하게 생각하고 아직도 우리와는 멀리 있는 현상으로 보는 게 아닌지 답답할 뿐이다.”

답답해할 수준은 아니라고 생각합니다.
인공지능이 수의계에, 특히 임상에 영향을 끼치려면 ‘데이터’가 필요합니다. 그것도 엄청난 양의 ‘빅데이터’가 필요합니다.
의학계에서는 국가기관에서 주도해서 방대한 양의 임상 빅데이터를 수집해서 왓슨 같은 것이 개발될 수 있습니다.
수의계에서는 단기간에 절대 따라갈 수 없는 양입니다.
심지어 같은 대학동물병원 내에서도 임상데이터를 서로 공유하지 않으려고 하는데 인공지능 알고리즘을 설립하기 위한 수준의 데이터 수집 자체가 어렵습니다. 국가적 차원에서 나서지 않는다면 말이죠. 국가적 차원에서 데이터를 수집한다 하면 또 다른 문제가 생기겠죠.
예를 들어 왓슨포옹콜은 암 진료를 위해 개발되었습니다. 알고리즘 개발을 위해 사용된 데이터 양은 천문학적 임상 데이터입니다.
한국 수의분야에서는 암을 비롯해 노령성 질환에 대해 구축된 데이터베이스 자체는 커녕 연구 자료 자체가 없습니다.
시스템의 나라 미국도 수의 분야에서는 데이터 베이스 구축에 어려움을 겪고 있습니다.
더군다나 시스템 구축을 위해선 수의사가 반드시 나서야 됩니다.
그런데 수의사가 합력해서 구축하면 그것이 수의사의 역할을 축소시킬지도 모르는 위험을 스스로가 초래하는 것이 되겠죠.
그렇기 때문에 현 시점에서 수의계가 인공지능에 대처해야 한다는 것이 추상적으로 들릴 수밖에 없습니다.