KISTI의 과학향기

Google社의 인공지능 플랫폼인 딥마인드(DeepMind)를 통해 초 단위의 안구스캔기술로 약 50가지 이상의 질병이나 이상징후를 진단할 수 있는 시스템이 구축되었다는 발표가 나와 인공지능을 활용한 건강진단솔루션 개발 동향을 살펴보기로 한다.

 

상기 시스템은 Google社와 안과전문병원인 Moorfields Eye社가 공동으로 협력하여 당뇨병으로 인한 망막변성 및 노후로 인한 황반변성과 같은 시력손상을 유발하는 조건들을 분석할 수 있는 방안을 개발하는데서 연구가 개시되었으며, 이들 양 업체에서 개발한 연구결과는 영국 내 약 62만 명의 사람들과 전 세계로는 약 1억 명에 달하는 사람들에게 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다.

 

현재 안질환 전문의들은 환자의 질병을 진단하는데 광간섭단층촬영기술(optical coherence tomography)을 사용하고 있는데, 이 기술을 통해 생성된 3차원 이미지들은 전문적인 훈련없이는 해석이 어려워 수동으로 분석하는데 많은 시간이 소요되는 단점이 있어 진단과 치료시간 과정에 상당한 시간손실을 발생시키는 단점을 보유하고 있다고 한다. 하지만 이번에 개발된 안구분석 기술은 DeepMind의 인공지능 기술을 활용해 불과 수 초 만에 안구질환의 특징을 발견할 수 있을 뿐 아니라 신속한 치료를 위해 우선순위를 결정해야 할 필요가 있는 환자를 결정할 수 있는 장점이 있는 것으로 알려지고 있다.

[참조: https://www.nature.com/articles/s41591-018-0107-6]

 

또한 현재 안질환 질병진단의 문제점을 해결하기 위해 2개의 다른 신경망 네트워크를 결합한 것으로 나타났는데, 소위 '분리네트워크'를 통해 광간섭단층촬영 스캔을 분석하여 안구의 손상된 부위를 작성해 전문가에게 식별가능한 정보를 제공하고, '분류네트워크'를 통해 안구지도를 분석해 질병진단 및 추천사항을 제공하는 기능을 도입하였다고 한다. 여기서 중요한 것은 분석시스템이 권장사항을 퍼센트에 기반해 제공한다는 것인데, 임상의들은 인공지능이 내놓은 진단결과와 제안사항에 대해 자체적인 판단을 내릴 수 있는 이점을 보유하고 있다고 한다.

 

하지만 위와 같은 시스템이 실질적으로 사용되기위해서는 엄격한 임상실험과 규제 관련 정부 허가가 필요한 상황이며, 이러한 과정을 통과하게되면 다양한 유형의 안구분석에 활용될 수 있을 것으로 예상되고 있다.

 

이처럼 인공지능을 활용한 기술접목이 비단 산업계와 소비재분야에 국한되는 것이 아닌 건강진단 관련 오랜시간과 비용이 소요되는 질병진단분야에도 접목되기 시작함에 따라 향후 보다 많은 분야로 서비스가 확대될 수 있는 여지가 생겨날 수 있을 것으로 예상해볼 수 있다.