노바티스의 AI: 암조직 사진으로 환자 5년 생존율 예상하는 실험 중

암 세포 진단도 AI…패턴 분석 넘어 치료제 개발까지 - 2019.8.31

• 노바티스와 스타트업 PathAI가 합작한 병리분석 AI시스템. 
• "AI를 활용해 어떤 병변 구조가 치료제에 대한 민감도나 생존율과 연관되어 있는지 알아낼 것"
• 현미경사진에서 종양세포를 구별해내는 일은 매우 피곤하며 수련이 필요한 일. 하지만 이만큼 계산기가 하기에 어울리는 작업도 없음. 훈련용 AI슬라이드 사진상에 있는 1만 개 정도 되는 샘플을 학습시킴.
• 암조직은 같은 종류라도 환자마다 약간씩 다름. 수많은 샘플을 학습시킨 AI는 고해상도로 쵤영된 환자의 많은 검체 사진(=매우 많은 데이터)에서 암으로 의심되는 세포와 조직을 빠른 시간 내 구별해낼 수 있음. 
• 보여준 환자 샘플 사진을 이미 학습한 내용과 비교해, 암이 의심되는 부위와 정상부위를 표시해 병리학자가 보는 화면에 표시.
• 스위스 대학병원에서 익명화한 환자샘플, 유방암과 폐암조직 400여건으로 테스트. 샘플에 보이는 병변 구조와 이 환자의 5년 생존율간의 관계를 예측하고 검증하는 실험 중.

헬스케어 AI

• 논문 데이터 검색형: 입력한 데이터로 규정한 환자타입에 맞는 약물 추천
• 패턴 분석형: 수천만장의 영상 판독 자료를 기반으로 의심부분을 표시해 조언
• 약물분석 플랫폼: 신약개발 화합물 조합을 추천하고 그 효과를 시뮬레이트

기사 자체만으로는 두루뭉실한 데가 많네요.

기사에 나온 이것 자체는 의사 책상 앞에 올라올 그런 물건은 아니군요. 하지만 의료용 인공지능 또는 의사의 판단을 돕는 프로그램은 전에도 있었고 지금도 계속 만들어지고 있습니다. 최종결정에 대한 책임은 아직 의사에게 있기 때문에 이런 것이 의사를 대신할 수는 없지만, 잘 사용하면 의사의 바보같은 실수는 줄일 수 있을 테고, 병원마다 제각각인 의사 실력차와, 특정 상황에서 의사도 인간이기 때문에 할 수 있는 실수를 어느 정도 보완해 의료사고나 억울한 환자를 줄일 수 있겠군요. (쉽게 말해, 워드프로세서SW나 프로그래밍 환경의 문법검사기와 디버거를 생각하면 됩니다)

처음 널리 알려진 왓슨이 유명하지만, 이제 전세계 여러 곳에서 의사를 보조하는 인공지능을 만들고 있습니다. 이런 추세는 막을 수 없습니다.