흉부 X선 이미지로 폐부종을 진단하는 인공지능

(MIT scientists have developed a new machine learning tool that assesses fluid buildup in the lungs. Credit: MIT)

(A new machine learning algorithm was shown to be capable of classifying severe cases of pulmonary edema with high accuracy. Credit: MIT)

의료 분야에 인공지능을 도입하려는 시도는 초기에 지나친 기대 때문인지 생각처럼 널리 사용되지는 않고 있습니다. IBM 왓슨의 경우 초기에 기대한 성과를 거두지 못한 반면 비용은 상당히 많이 들었습니니다. 하지만 많은 연구자와 의료진이 이미지 판독 분야에서 인공지능의 미래를 기대하고 있습니다. 결국은 사람이 판독해야 하는 이미지라도 인공지능이 더 정확하고 신속한 진단을 도와주기 때문입니다.

MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소 Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL)의 과학자들은 30만개의 흉부 x선 이미지를 학습해 위험한 상황 중 하나인 폐부종 (pulmonary edema)을 신속하게 진단할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 개발했습니다.

폐부종은 쉽게 말해 폐에 물이 차는 상태로 여러 가지 원인에 의해 생길 수 있으나 가장 대표적인 이유는 심장 기능이 떨어진 심부전입니다. 아무튼 폐에 물이 차 부종이 생기면 당연히 호흡 곤란이 생기면서 산소 포화도가 떨어질 수 있습니다. 폐부종 자체는 질병의 원인보다는 결과이지만, 심각한 상황에서는 이로 인해 사망할 수 있습니다.

연구팀이 개발한 머신러닝 알고리즘은 폐부종의 단계에 따라 0 (정상) 에서 3 (가장 심각한 수준)까지 90% 이상의 정확도로 분류할 수 있습니다. 물론 의사의 확진 판독이 필요하지만, 인공지능의 장점은 막대한 양의 이미지도 순식간에 판독할 수 있다는 것입니다. 통상 의료진은 서로 다른 다양한 환자를 동시에 진료하게 되므로 이미지 촬영에서 판독까지 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.

물론 상태가 위중한 환자의 경우 빠른 판독이 이뤄지는 경우가 대부분이지만, 찍자 마자 몇 초 이내로 판독하고 위험한 경우 의료진에게 바로 알려줄 수 있다면 신속한 진단과 치료가 이뤄질 수 있을 것입니다. 인공지능이 의사를 대체하지는 않지만, 큰 도움을 줄 수 있는 것입니다. 앞으로 인공지능 판독의 활약을 기대해 봅니다.

참고

https://newatlas.com/medical/machine-learning-lungs-signs-heart-failure/

https://arxiv.org/pdf/2008.09884.pdf

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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