인간 의사처럼 스스로 공부해 질병 발생 여부를 진단할 수 있는 인공지능 X선 판독 기술이 나왔다.

카이스트 김재철AI대학원, 서울대병원, 서울 아산병원, 충남대병원, 영남대병원, 경북대병원 공동 연구팀은 흉부 X선 영상을 이용해 폐 질환의 자동 판독 능력을 스스로 향상시킬 수 있는 자기 진화형 AI 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다.

현재 쓰이는 대부분 의료 AI 기술은 전문가들이 축적한 빅데이터가 필요하고, 빅데이터 내에서도 전문가들이 중요하게 생각하는 부분들에 대한 라벨 표시를 해야 한다. 임상 현장에서 쓸 수 있는 인공지능이 되기 위해서는 전문가가 개입해 만든 라벨링된 대규모 데이터를 지속적으로 입력해야 한다는 것이다. 문제는 이런 과정은 비용과 시간이 많이 든다는 점이다.

이에 연구팀은 병원 현장에서 영상의학과 전문의들이 영상 판독을 학습하는 과정과 유사하게 자기 학습과 교사-학생 간 지식전달 기법을 활용한 ‘자기 지도학습 및 자기 훈련 방식’(DISTL) AI 알고리즘을 개발했다.

자기 지도학습은 질병에 대한 특이 정보를 일일이 학습시키는 것이 아니라 의료 영상을 크게 잘라낸 부분과 작게 잘라낸 부분이 서로 같은 영상이라는 것을 인식할 수 있도록 하면 AI가 스스로 학습해 다른 영상에서도 같은 방법으로 질병을 파악하고 인식할 수 있게 하는 것이다. 실제로 이번에 개발한 인공지능은 적은 수의 데이터로 초기에 학습시켜놓으면 시간이 지남에 따라 해당 모델이 스스로 성능을 향상해 나갈 수 있다. 실제로 이렇게 학습한 AI가 결핵, 기흉, 코로나19 환자의 X선 영상을 정확히 판정하는 것을 확인했다.

연구를 이끈 예종철 카이스트 교수는 “이번에 개발한 AI는 전문가들이 데이터를 만들어 내고 입력하는 수고를 덜면서도 다양한 영상을 빠르게 인식하고 진단할 수 있다는 점에 의미가 크다”고 설명했다.