눈 질환과 전신 질환을 예측하는 대규모 AI 파운데이션 모델

영국 무어스필드 안과 병원 (Moorfields Eye Hospital)과 유니버시티 칼리지 런던 (UCL) 안과의 연구팀은 현재까지 세계에서 가장 큰 안과 인공지능 시스템을 개발했습니다.

RETFound는 수백만 개에 달하는 눈 (망막) 스캔 데이터를 이용해 핫습한 대규모 AI 파운데이션 모델로 당뇨 망막 병변이나 녹내장 같은 흔한 안과 질환은 물론 심근 경색, 뇌졸중, 파킨슨병 같은 각종 질병을 조기에 진단하거나 예측할 수 있습니다.

RETFound은 오픈 소스로 누구나 사용할 수 있습니다. 연구팀은 ChatGPT 같은 AI 파운데이션 모델로 앞으로 안과 뿐 아니라 다른 질병을 조기에 진단하고 예측하는데 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다.

이렇게 대규모 데이터를 이용해서 인공지능을 훈련시키는 데 생기는 문제점은 사람이 각각의 이미지를 먼저 분석해 데이터를 먼들어 주어야 한다는 것입니다.

하지만 RETFound는 스스로를 지도 감독하는 능력을 통해 10% 정도만 라벨이 붙어 있는 데이터에서 자체 학습을 해냈습니다. 앞으로 더 대규모 의료 데이터도 분석할 수 있음을 시사하는 대목입니다.

의료용 AI는 초기의 관심이 사그러지고 난 후 한동안 잊혀지는 듯 했지만, 최근 인공지능의 눈부신 발전을 토대로 다시 주목 받고 있습니다. 의료 진단 부분에서 새로운 혁신이 될 수 있을지 주목됩니다.

깃허브 : https://github.com/rmaphoh/RETFound_MAE

https://medicalxpress.com/news/2023-09-world-first-ai-foundation-eye-supercharge.html

Yukun Zhou, A foundation model for generalizable disease detection from retinal images, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-06555-x. www.nature.com/articles/s41586-023-06555-x

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사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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