AI가 폐암검사 판독의 정확도를 높인다-NYT

뉴욕타임즈(NYT)는 구글과 몇몇 의학 센터의 연구원들이 실시한 연구에서 CT 영상에서 작은 폐암을 진단하는데 인공지능(AI)이 의사 못지않게 훌륭하거나 더 뛰어났다고 전했다.

이 기술은 아직 개발 단계에 있지만 의학 분야에서 인공지능의 미래를 엿볼 수 있다. 가장 유망한 분야 중 하나는 패턴을 인식하고 이미지를 해석하는 것인데, 이는 사람들이 현미경 슬라이드, X-ray, M.R.I , 기타 의료 영상 자료를 판독할 때 사용하는 기술과 같다.

매체에 따르면 의료 영상(medical imaging)의 방대한 데이터를 인공 신경망이라 불리는 시스템에 적용하고, 연구원들은 컴퓨터가 폐렴, 암, 손목 골절과 같은 특정 질환과 관련된 패턴을 인식하도록 훈련시켰다. 이 시스템은 알고리즘이나 명령 집합을 따르고 계속 학습하며 데이터를 더 많이 받을수록 해석이 더 정확해진다.

딥러닝(deep learning)으로 알려진 이 과정은 이미 컴퓨터가 말을 이해하고 물체를 식별하여 자율주행차가 정지 신호를 인식하고 보행자를 전봇대와 구별할 수 있도록 하는 등 이미 많은 분야에서 사용되고 있다. 의료 분야에서, 구글은 이미 병리과 전문의가 암을 진단하기 위해 현미경 슬라이드를 판독할 수 있도록 돕고, 안과 전문의가 당뇨환자의 눈병을 발견하도록 돕는 시스템을 만들었다.

구글의 프로젝트 매니저이자 저널 기사의 저자인 다니엘 쎄(Daniel Tse)박사는 "우리는 세계에서 가장 큰 컴퓨터를 가지고 있다"며 "흥미롭고 멋진 응용 프로그램을 찾아내기 위해 기초 과학의 경계를 확장하기 시작했다"고 말했다고 매체는 전했다.

이번 연구에서 연구원들은 지난해 전 세계적으로 170만 명의 사망자를 낸 폐암의 진단에 사용되는 CT에 AI를 적용했다고 매체는 보도했다. CT검사는 장기간의 흡연력을 가진 고위험군의 환자검진에 권장되며 그 동안의 연구에서 CT를 이용한 폐암의 조기검사로 폐암으로 인한 사망률을 줄일 수 있다고 알려져 왔다. 이 방법은 확실한 암을 찾아 낼 뿐 아니라 암으로 진행될 수 있는 병변을 식별하여 영상의학 전문의들이 환자를 위험군으로 분류하고 의심스러운 부위를 추적하기 위한 조직 검사가 필요한지 또는 더 빈번한 추적검사가 필요한지를 결정할 수 있다는 것이다.

AI망을 이용한 연구에서 6716명의 환자에 대해 테스트한 결과, 이 시스템은 94%의 정확도를 보였다고 NYT는 보도했다. 6명의 영상의학 전문의와 맞붙은 결과, 딥러닝 모델이 의사들을 이겼다는 것이다. 방대한 양의 데이터를 처리하는 능력을 가진 AI가 단순히 인간이 볼 수 없는 미묘한 패턴을 인식하는 것을 가능하게 할 수도 있다는 사실을 알 수 있었다고 매체는 전했다.

하지만, 의학분야에 AI 적용을 오랫동안 연구한 에릭 토폴(Eric Topol) 박사는 "AI 기술이 유용할 것이라고는 확신하지만, 아직은 그것이 의사를 대신하는 것이 아니라 의사를 돕는 것"이라고 말했다고 매체는 보도했다. 토플 박사는 "잘못된 판독을 한 영상의학 전문의는 한 명의 환자에게 해를 끼칠 수 있지만 결함이 있는 AI시스템은 많은 사람들을 다치게 할 수도 있기 때문에 의술을 AI에 의존하기는 위험이 따른다"고 경고했다. 폐암을 조기 진단하는 신경망 시스템이 임상에 적용하기에는 아직 시기가 이르다는 것이다.

다니엘 쎄 박사는 "우리는 어떻게 기술이 생산적인 방법으로 임상에 구현될 수 있는지에 대한 감각을 얻기 위해 전 세계의 기관들과 협력하고 있다"고 밝혔다고 NYT는 덧붙였다.

출처:https://www.nytimes.com/2019/05/20/health/cancer-artificial-intelligence-ct-scans.html?action=click&module=Discovery&pgtype=Homepage