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36th Issue (February 2018) |
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인공지능의 시대, 영상의학과 의사 (심장혈관영상)의 새로운 역할은?
기획연재를 시작하며
심장혈관영상회 기획이사
전은주
2016년 3월 서울의 한 호텔에서 이세돌 9단과 알파고(AlphaGo)의 바둑대결이 시작되었을 때, 인간의 머리로 할 수 있는 고차원적인 오락인 바둑만은 아직 인공지능(Artifical intelligence, 이하 AI) 이 인간을 대신할 수 없을 거라며, 이세돌은 4대 1 혹은 5대 0으로 인간이 승리할 것으로 자신하였습니다. 그러나, 정반대의 결과가 일어났을 때 사람들의 충격은 상당하였으며, 어느새 AI는 영화가 아닌 현실이 되었음을 절감케 하였습니다.
같은 해, 12월. 인천 길병원에 의학저널 290종, 의학교과서 200종을 비롯한 광범위한 데이터를 학습한 IMB사의 인공지능 ‘Watson for oncology (이하 왓슨)’를 이용한 환자의 진료가 이루어졌고, 왓슨에 의해 진단된 대장암의 병기와 적절한 치료방법으로 제시한 항암제가 기존의 경험 많은 의료진이 예상했던 결과와 일치한다고 발표하며, AI가 이제는 서비스나 단순업무를 대처하는 수준을 지나, 인간을 치료하는 의료산업의 영역에까지 성큼 다가왔음을 알렸습니다.
AI. 이는 우리가 단순히 CT나 MRI의 기술발전에 따라 진단을 높이는 것과는 전혀 다른 파라다임을 보입니다. 그러나, AI가 우리 생활 전반에 스며드는 지금, 의료산업에 적용되는 것을 완전히 막을 수는 없어 보입니다. 따라서, 현명한 방향을 잡기 위해서는 의료 AI에 대한 보다 현실적인 시각이 필요하다는 의미에서 올해 뉴스레터에서는 4회에 걸쳐 다음과 같이 AI에 관한 간단한 정보를 전달하고자 합니다.
- • 1회. 기획위원회 연중 기획 의도와 소개 글 ; AI의 세계적 동향 및 의료 AI review article 소개
- • 2회. AI관련 서적 (초보자 위주)이나 칼럼 등의 소개
- • 3회. 실제 AI관련 연구 paper소개 및 review
- • 4회. 현재 국내에서 시행되고 있는 AI 연구 소개
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- AI의 세계적인 동향
- . 현재 AI의 일상적 이용; self-driving car, facebook의 facial recognition system, Apple의 Siri등의speech recognition
기능, Google의 무료어학학습기 Duolingo
- . 보건의료 분야의 AI이용;
- - IMB의 Watson ; 딥러닝을 통해 수백만 건의 임상사례를 검색하여 암환자의 치료에 이용.
- - Deep Genomics ; 인간의 유전자 정보를 해석하여 유전적 변이가 어떤 영향을 주는지 예측함으로써 좀 더 구체적인
‘personalized medicine’을 제공할 수 있을 것으로 기대됨.
- - 23andMe 및 Rthm; 유전정보를 이용하여 엡등을 통해 개인의 생활습관을 개선시킬 수 있도록 유도하고자 함.
- - Atomwise; 신약개발에 사용하는 시험관을 슈퍼컴퓨터로 대체한 캘리포니아의 스타트업 기업으로 머신러닝과
3D 인공신경망으로 새로운 화합물의 효과를 식별하고 기존 약물을 어떻게 적용할 수 있는지 찾기 위해 분자 구조
데이터베이스를탐색하여 에볼라 감염성을 낮추는 신약개발에 성공함.
- - BenevolentAI; 인공지능 문헌검색 시스템으로 전 세계적으로 30초
- - Freenome; 적응 유전 엔진을 개발하여 혈액에서 질병 징후를 동적으로 찾아냄
참고>> https://techcrunch.com/2017/03/16/advances-in-ai-and-ml-are-reshaping-healthcare/
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맺음말; 최근 (2017년 6월), 시카고에서 열린 미국 임상 종양 학회 (ASCO)에서 왓슨을 실제 진료에 이용하고 있는 태국 범룽랏 병원, 인도 마니팔 병원, 대한민국의 가천 길병원의 자료를 통해 왓슨의 의 정확성에 대한 발표가 다음과 같이 되었습니다. 암종별로, 같은 암종이라도 병원별, 혹은 국가별로 왓슨의 정확도는 다르다-
이렇게 왓슨의 정확도가 일치하지 않은 이유는, 아마도 미국인에게 맞게 개발된 왓슨이 다른 인종, 다른 보험 가이드라인, 다른 치료 옵션에서는 의사와의 일치율이 낮아지기 때문일 것으로 짐작하며, 여기에서 우리의 역할은 의료 AI결과를 어떻게 유용하게 해석할 것인가에 못지 않게 어떻게 유용한 데이터를 수집하고, 어떤 방법으로 분석할 것인가에도 관심을 가져야 할 것임을 시사합니다. 따라서, 도도한 AI 물결을 거스를 수 없는 이 시대에, 비록 미미하나마 이 기획연재를 통해 사라지는 역할과 남겨질 역할, 그리고 우리에게 새로 부여될 역할이 무엇인지 조금씩 고민해 보는 장이 되었으면 합니다.
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