실생활에 더 파고드는 인공지능

24~48개월 아동 자폐증 여부 진단
98.5% 정확도… 조기 치료 길 열어
일반 흉부 엑스레이 사진 활용해
비흡연자의 ‘폐암 발병 위험’ 예측

10억개 넘는 파도 빅데이터 분석
‘이상파랑’ 발생 수학적 모델 개발

2016년 봄, 구글 딥마인드의 바둑 인공지능(AI) 알파고가 이세돌 9단에게 완승을 했을 때도 AI의 발전이 지금처럼 빠를 것이라고 예상한 사람은 많지 않았다.

미국 스탠퍼드대 ‘AI 100’ 연구팀은 몇 년 전 ‘인공지능과 2030년의 삶’이라는 보고서를 통해 SF 작가들이 예측한 우주탐사 로봇, 범죄 예방 프로그램 등이 2030년부터는 가능해질 것이라는 예측을 내놨다. 현재 과학기술자들은 스탠퍼드대 연구팀이 예측했던 시기가 더 빨라질 것으로 전망한다.

미 보스턴대 의대, 매사추세츠 종합병원 공동 연구팀은 일반적인 흉부 엑스선 사진을 활용해 폐암 위험이 큰 비흡연자를 구분해 낼 수 있는 AI 도구를 개발했다. 이 연구 결과는 오는 26~30일 미 시카고에서 열리는 ‘북미 방사선학회 연례회의’(RSNA 2023)에서 발표될 예정이다. 흡연 인구는 줄고 있지만 비흡연 폐암 환자는 늘고 있다. 실제로 국내 여성 폐암 환자의 90% 이상이 비흡연자라는 보고도 있다.

연구팀은 비흡연자 4만 643명의 흉부 엑스선 사진 14만 7497장으로 AI를 학습시켜 폐암 발병 위험을 예측할 수 있는 ‘CXR-폐-위험’ AI를 개발했다. 그다음 2013~2014년 비흡연자 1만 7407명의 흉부 엑스선 사진을 평가시켰다. 그 결과 인공지능은 28%를 고위험군으로 평가했으며 이 중 2.9%는 실제 폐암 진단을 받은 것으로 확인됐다. 미 국립종합암네트워크 지침에 따라 고위험군으로 평가받은 환자는 1.3%에 불과해 AI의 진단 정확도가 높은 것으로 나타났다.

그런가 하면 미 켄터키 루이빌대, 루이빌 아동 자폐 연구센터 공동 연구팀은 ‘뇌 확산 텐서 자기공명영상’(DT-MRI)을 분석해 자폐 징후가 보이는 24~48개월 아동을 정확히 예측할 수 있는 AI 시스템을 개발했다. 이 연구 결과도 RSNA 2023에서 발표될 예정이다.

연구팀은 자폐증이 있는 아동 126명과 정상 아동 100명의 DT-MRI를 무작위로 골라 새로 개발한 AI에게 자폐증 여부를 진단하도록 한 결과 98.5%의 정확도로 자폐증 아동을 찾아냈다. 3세가 넘어서 자폐 스펙트럼 징후가 나타나는 경우가 많고 8세까지도 정식 자폐 진단을 받지 못해 치료 시기를 놓치는 경우가 많다. 이번에 개발된 AI는 2세 아동에 대해서도 자폐 여부를 진단할 수 있어 뇌 가소성을 이용한 조기 치료 개입이 가능하게 해 줄 것으로 기대된다.

한편 덴마크 코펜하겐대, 캐나다 빅토리아대 물리천문학과 공동 연구팀은 AI의 도움을 받아 대양 158개 지점에서 측정한 10억개가 넘는 파도 빅데이터를 분석해 ‘이상파랑’(Rogue wave) 발생을 예측할 수 있는 수학적 모델을 만드는 데 성공했다. 이 연구 결과는 미 국립과학원에서 발행하는 국제 학술지 ‘PNAS’ 11월 21일자에 실렸다.

이상파랑은 대형 선박도 침몰시킬 정도로 파괴력이 엄청난 파도로, 여러 자연현상이 맞물린 조건에서 바다 한가운데서 갑자기 발생하기 때문에 예측이 쉽지 않다. 이 때문에 과학이 발전하지 않았던 시기에는 바다 괴물이 일으키는 현상으로 생각하기도 했다.

연구팀은 다양한 AI 기법으로 10억개 이상의 파도 빅데이터를 분석해 이상파랑 현상을 설명하고 예측할 수 있는 수학 방정식을 만들었다. 연구팀은 AI와 함께 만든 방정식으로 이상파랑 현상이 두 파동 시스템이 교차하면서 짧은 시간 동안 강화되는 선형 중첩 현상으로 나타난다는 사실을 확인했다. 또 이 방정식으로 이상파랑이 특정 장소와 시간대에 발생할 가능성을 어느 정도 예측할 수 있게 됨에 따라 대양을 운항하는 선박에 도움이 될 것으로 연구팀은 기대하고 있다.