▲ 안과용 인공지능 진단 솔루션을 개발한 IDx

최근 몇 년새 인공지능(AI)이 질병의 상태 예측과 진단에서 인간 의사와 동등하거나 심지어 월등하다는 각종 실험 결과들이 나오고 있다. 그러나 이같은 평가의 대부분은 전문가가 수집하고 검토한 깔끔한 데이터베이스와 이미지를 사용해 잘 통제된 실험실에서 이뤄진다. 기업들은 이제 AI를 실제 의료환경에 도입하기 위해 연구실에서 나와 복잡하고 통제가 어려운 현실 상황에서 노력을 기울이고 있다.

‘IEEE 스펙트럼’은 이처럼 의료 현장에서 상용화되고 있는 인공지능 진단기술에 대한 소식을 전했다. 지난해 미국 식품의약국(FDA)은 최초의 의료용 머신러닝 애플리케이션인 아터리(Arterys)의 카디오DL(Cardio DL)을 승인했다. 카디오DL은 딥러닝 알고리즘을 사용해 심장의 MRI 이미지를 분석한다. 과정을 감독하는 전문가없이 질병을 진단하는 다른 AI 애플리케이션과는 달리 카디오DL은 의사가 문제를 인식하고 진단하는데 도움을 주는 역할을 한다.

아이오와시티에 본사를 둔 IDx는 당뇨병 환자 실명의 주요 원인인 당뇨 망막 병증의 조기 발견을 위한 자율 인공지능 시스템을 개발했다. FDA가 이 기술에 대한 신속한 검토에 들어간 것으로 알려진다.

지난 20년 이상 IEEE의 시니어 멤버로 활동하고 있는 마이클 아브라모프(Michael Abramoff)가 개발한 IDx-DR 시스템은 안과 전문의의 개입없이도 환자 진료와 진단을 도와줄 수 있다. 안과 전문의를 만나기 위해 몇 주 혹은 몇 달을 기다리다가 치료 시기를 놓쳐 실명에 이르는 상황을 방지할 수 있다는 것이다.

아브라모프는 “AI시스템의 자율성이 처음에는 의료 규제 당국을 불편하게 만들었다”면서 “그러나 IDx와 FDA가 시스템을 평가하는 방법을 7년 동안 검증하면서 안전성이 입증됐다”고 말했다. 규제 당국에 설명 가능한 알고리즘을 만드는 것이 제품 승인의 관건이었고 긴 여정 끝에 이제는 결과가 보인다는 것이다.

인공지능 진단 기술 안과 분야에서 효과

IDx는 실험실 단계를 실제 진료 환경으로 옮기기 위해 필요한 몇 가지 조정 작업을 수행했다. 특히 AI에 대화식 구성 요소를 추가함으로써 충분한 품질의 진단을 위해 의사나 간호사에게 망막 이미지를 찍을 것을 요청하기도 한다. 아브라모프는 "알고리즘은 이미지를 다시 찍을 필요가 있는지 아닌지를 운영자에게 알려주는데 이것이 큰 차이를 만들었다"고 말했다.

공개적으로 사용 가능한 데이터 세트에 대한 초기 테스트를 마친 IDx는 지난 여름 900명 규모의 임상 실험을 완료했다. 4시간 시스템 교육을 받은 1차 진료 직원이 제공한 진단을 10년 이상 훈련 및 경험을 갖춘 망막 전문가의 진단과 비교한 것이다. 아브라모프는 실험 결과를 공개하지는 않았지만 "의학 저널 게재를 검토하고 있으며 매우 기대된다"고 전했다.

AI 진단은 선천성 백내장 및 녹내장과 같은 질병 진단을 포함해 안과에서 도입이 확산되고 있다. 구글은 딥마인드를 훈련시켜 일반적인 안 질환의 징후를 찾아낸다. 안과 분야는 진단 및 치료를 위해 잘 정의된 기준을 갖고 있으며 눈은 비교적 쉽게 접근할 수 있어 신기술 적용이 용이하다. FDA에서 승인한 최초의 유전자 치료법 중 하나도 선천성 시력 손실에 관한 내용이다.

AI는 정의가 잘되어 있지 않은 문제를 푸는 것보다 잘 정의된 문제보다 더 적합하다. 따라서 병리학 이미지와 같이 하드 데이터가 있는 의학 영역은 일반적인 전자 의료기록의 소프트 진단 데이터가 있는 영역보다 AI 적용이 어렵다.

아브라모프는 하드 데이터로 갈수록, 증상과 치료가 일정하지 않은 분야일수록 AI를 진단 도구로 사용하는 것이 어려워 질 것이라고 말한다. 객관화된 분야일수록 중간자를 빼는 것이 더 쉬워진다는 것이다.