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인공지능이 암을 정복할 날이 올 수도 있을까? 본문
인공지능으로 암세포를 진단하기 위한 연구가 진행중입니다.
현재 인공지능이 가장 잘하는 분야 중 하나는 화상 해석입니다. 정상적인 세포를 촬용한 많은 표본 화상을 이용해서, 먼저 인공지능이 표본 화상의 색과 모양 등의 특징을 독자적으로 수치화 합니다 그렇게 얻은 '특징량'을 좌표축으로 해서 공간상에 각 화상을 배치해 나가면, 정상적인 세포를 찍은 화상은 곧 정리가 됩니다. 이러한 특징량은 300개 이상을 사용합니다.
그후 암세포와 정상인 세포를 촬영한 표본 화상에 대해 특징을 수치화해서 각각 같은 공간에 배치해 보면, 암세포를 포함한 화상은 정상적인 세포를 정리한 것에서 벗어나 배치됩니다. 정상적인 세포를 정리한 그룹과의 차이는 암세포일 가능성을 나타냅니다.
일본 산업기술종합연구소에서 병리진단을 인공지능에게 맡기는 연구를 하고 있는 무라카와 박사는 "암세포의 모양은 다양하기 때문에 그 특징을 말로 정의하기는 어렵다. 진단을 하는 병리과 전문의는 수많은 암세포뿐만 아니라 정상적인 세포도 매우 많이 본다. 따라서 이상한 모양을 한 암세포를 직감적으로 찾아낸다. 인공지능에게도 세포의 '정상 상태'를 많이 학습시키면 암세포를 발견할 수 있게 된다"고 합니다.
다시 말하면 전문의가 진단한 정상 조직 표본의 화상을 인공지능에게 분석시켜 정상적인 세포의 특징을 추출합니다. 이렇게 학습한 인공지능은 정상적인 세포가 무엇인지 특징을 수치화 합니다. 다음 단계로 암세포가 있을지 모르는 표본을 분석시킵니다. 인공지능은 세포의 특징을 수치화해서 학습한 정상세포와 수치를 비교하여 이상한 세포를 암세로로 의심이 든다는 진단을 하게 됩니다.
인공지능에 의한 병리진단의 약점은 인공지능이 이상하다고 결론 내린 세포가 왜 이상하다고 했는지 기본적으로 인간은 알 수 없습니다. 인간이라면 어떤 이유로 이 세포를 이상하다고 판단했는지 논리적으로 설명을 듣는 것이 가능하지만, 인공지능의 판단 과정은 인간이 알 수가 없습니다. 몇몇 화상에서 결론을 도출한 것이 아니라 수백, 수천만 가지의 화상에서 상호 수치화된 결과이기 때문입니다. 그렇기 때문에 인공지능이 도출한 결론에서 인간도 동일한 판단을 내린다면 더욱 더 정확한 병리진단을 내릴 수 있겠지만, 수천번의 병리진단을 성공한 인공지능이 인간과 다른 결론을 내린다면 이에 대한 판단은 의사에게 또 다른 과제가 될 것입니다.
내시경 검사에 인간의 진단을 지원하는 인공지능 시스템을 도입해 이미 높은 비율로 이상을 찾아내는 것이 확인 되었습니다.
내시경 검사는 몸 속에 카메라를 넣어 위와 장 등의 소화관 내부를 촬영하는 검사입니다. 주로 암 등의 조기 발견이나 예방에 큰 역할을 하고 있습니다. 의사는 내시경으로 촬영 되는 동영상을 자신의 눈으로 보면서 이상이 없는지 판단합니다. 그러나 내시경 검사의 중요도에 비해서 일손이 부족하고 의사의 경험차이로 인해 이상을 놓치는 경우도 발생합니다.
내시경 검사로 발견할 수 있는 것 중에 하나는 대장용종입니다. 용종은 대장 표면에 솟아오른 돌기로, 대장암은 이반적으로 폴립에서 발생합니다. 이 때문에 내시경 검사로 발견된 용종은 바로 제거합니다. 용종의 제거는 대장암의 발생을 76~90%나 억제한다고 합니다.
그러나 용종을 세세하게 찾아내기는 쉽지 않습니다. 모양이 뚜렷한 용종이 있는 반면에 납작하거 발견하기 어려운 부분에 있는 용종도 있습니다. 또한 의사의 역량에 따라서 발견 확률이 달라집니다. 실제로 20%에 달하는 용종을 찾아내지 못한다고 합니다. 또 내시경을 계속 받았지만 대장암이 생겼다는 사례 중에 58%가 내시경 검사때 용종을 찾아내지 못한 것 때문이라는 보고도 있습니다.
일본의 전기회사 NEC가 개발한 인공지능 'NEC the WISE'에 대장암이나 용종이 찍힌 영상이 약 5천 건 제공됩니다. 이 영상을 기반으로 인공지능은 딥러닝을 합니다. 학습시킨 후 이번에는 인공지능에 약 5천건의 새로운 내시경 영상을 진단 내리게 했습니다. 결과는 98%의 비율로 용종을 찾아냈습니다.
이에 더해서 고속으로 영상 처리를 하는 장치가 장착되었습니다. 인공지능이 이 장치를 처리하는 시간은 약 33밀리초라는 짧은 시간밖에 걸지 않았습니다. 이러한 인공지능을 활용하면 의사는 내시경을 움직이면서 실시간으로 결과를 알 수 있게 되는 것입니다.
앞으로는 여기에 더 나아가서 인공지능으로 이제까지 발견하기 어려웠던 유형의 용종까지 빠지지 않고 발견할 수 있으라 기대합니다. 이 기술은 경험이 부족한 의사도 전문의 수준의 분석을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 보입니다. 또한 발견하기 어려운 유형의 용종을 학습시켜 발견의 정확성을 올려나갈 예정입니다.
여기에 내시경의 성능을 올려서 용종 표면의 세세한 모양까지 볼 수 있는 신형 내시경이 등장하고 있습니다. 인공지능과 신형내시경이 결합되면 그 동안 쉽지 않았던 전이의 예측을 보다 정확하게 진단할 수 있을 것입니다.
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