인공지능(AI)과 건강, 인공지능의 의학 활용 방법
4차 산업혁명의 시대에 인공지능(AI)에 대한 이야기를 하지 않을 수가 없다. AI는 가상 비서부터 안면 인식 소프트웨어, 자율 주행 자동차, 번역, 데이터 분석 등 어디에나 빠지지 않고 있다. 이 기술은 공학자 뿐 아니라 의학에도 많은 도움이 되고 있다. 인공지능(AI)을 어떻게 잘 활용 하느냐에 따라서 미래의 기술의 방향성이 달라질 것이다. 의학 분야도 인공지능의 더 넓게 활용해야 하는 시대가 다가오고 있다. 인공지능(AI)과 건강, 인공지능의 의학 활용 방법에 대해서 알아보자.
인공지능(AI) 이란? 인공지능(AI)이 과학 발전에 어떤 도움이 되나 ?
컬럼비아 대학의 AI 연구원인 Despina Kontos 박사는 인공지능(AI)은 기본적으로 컴퓨터에게 인간 두뇌와 같은 방식으로 생각하도록 가르치려고 노력하고 있다고 말한다. 즉 인공지능이란 말 그대로 사람이 아닌 컴퓨터가 단순한 계산 방식을 벗어나 사람의 두뇌와 같이 생각하도록 하는 것이다.
인공지능(AI)에 대한 한 가지 접근 방식은 기계 학습이라는 프로세스를 사용한다. 머신러닝에서는 현실 세계에서 일어날 수 있는 일을 예측하기 위해 컴퓨터 모델이 구축된다. 컴퓨터 모델은 데이터 세트의 패턴을 분석하고 인식하도록 학습됩니다. 이 훈련을 통해 모델은 새로운 데이터에 대해 예측할 수 있다. 이러한 훈련을 통한 모델의 예는 한국 이세돌과 인공지능 바둑 대결이다. 일부 AI 프로그램은 스스로 학습하여 새로운 질문을 하고 정보 사이에 새로운 연결을 만들 수도 있다.
Grace CY Peng 박사는 컴퓨터 모델과 인간은 실제로 협력하여 인간의 건강을 개선할 수 있다고 설명한다. 또한 컴퓨터는 대규모 계산을 수행하는 데 매우 능숙하지만 우리가 갖고 있는 직관적인 기능은 없다. 그들은 강력하지만 얼마나 도움이 될지는 우리 손에 달렸다고 말한다. 여기서 말하는 직관적인 기능이란 생각할 틈도 없이 인간에게 어떠한 단답형의 질문을 했을 때 1초도 안되는 시간에 예 또는 아니오라고 대답할 수 있는 것을 들 수 있다. 또한 이세돌이 인공지능과 바둑 경기에서 1판을 이겼는데, 그때 이세돌이 직관적으로 둔 마지막 한 수가 그 예이다. 사람은 당장은 말로 설명이 안되지만, 엄청 빠른 시간 안에 직관적으로 옳은 판단을 할 수가 있다.
인공지능 연구자들은 인공지능의 힘을 활용하여 의료 서비스를 개선하는 방법을 모색하고 있다. 여기에는 질병 진단 및 치료 지원, 치료 제공이 포함된다.
의료 이미지 마이닝
인공지능(AI)가 이미 매일 사용되고 있는 분야 중 하나는 의료 영상이다. 컴퓨터는 의사가 CT 및 MRI 스캔을 통해 심장 질환 및 암과 같은 문제의 징후를 찾아내는 데 도움을 줄 수 있다.
인공지능(AI)은 인간의 눈으로 볼 수 있는 것보다 훨씬 더 세부적인 방식으로 이미지를 매우 자세히 볼 수 있다. 이는 사람이 놓칠 수 있는 미묘한 부분을 컴퓨터가 포착할 수 있다는 의미이다. 그렇다, 바로 이런 부분이 인공지능이 인간보다 뛰어날 수 있는 분야이다. 인공지능에 의해 먼저 빠른 속도로 데이터를 처리한 후에 전문의가 다시 확인하는 과정을 거치면, 진단 실수를 줄일 수 있다.
의학에서는 특정 질병의 초기 징후를 포착하는 것이 삶과 죽음을 가를 수 있다. Kontos 박사팀은 AI를 사용하여 유방암 발병 위험이 높은 여성을 식별할 수 있는 방법이 연구 중에 있다. AI를 사용하여 유방 조영술(예: 유방 X선 사진)의 다양한 특징(예: 유방 밀도)을 분석하고 있다. 유방암 발병 위험이 높은 여성은 더 자주 검사를 받는 등 예방 조치를 취할 수 있다. 이러한 접근법은 병의 조기 진단과 보다 성공적인 치료로 이어질 수 있다.
인공지능 연구팀은 또한 유방 종양이 어떻게 반응하는지 보여주는 영상 결과를 바탕으로 AI를 사용해 유방암 치료를 개별화할 수 있는지 테스트하고 있다. AI는 화학 요법과 같은 더 집중적인 치료가 필요한 사람과 안전하게 건너뛸 수 있는 사람을 더 잘 밝힐 수 있다. 이렇게 하면 집중 치료가 필요하지 않은 여성에게 불필요한 부작용이 발생하지 않도록 할 수 있다고 한다.
사람들을 배려하고 연결하기
2023년에 Open AI에서 만든 ChatGPT와 같은 고급 챗봇이 등장했다. 이러한 AI 프로그램은 사람들과 현실적인 대화를 나누도록 설계되었다. 사람들은 건강 정보를 찾기 위해 기술을 사용하기 시작했다.
챗봇은 생성 AI의 한 형태이다. 이러한 유형의 AI는 기존 데이터를 분석하여 학습한 내용을 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들 수 있다. 이러한 챗봇은 인터넷을 통해 수집된 거대한 데이터 세트에 대해 훈련된 대규모 언어 모델을 사용한다. 훈련에서는 어떤 단어가 다음에 나타날 가능성이 가장 높은지 예측하도록 가르친다.
의학적 질문에 답하기 위해 이러한 도구를 사용한다면 많은 편의성이 있다. 그러나 이러한 챗봇은 사용자가 요청하는 내용을 실제로 이해하지 못한다. AI는 단지 문구를 보고 다음에 무엇이 나올지 예측하고 있을 뿐다.” 따라서 건강 관련 조언을 구하기 위해 이 제품을 사용하는 경우 주의를 기울이는 것이 중요하다.
세인트루이스에 있는 워싱턴 대학의 정신 건강 연구원인 Ellen Fitzsimmons-Craft 박사는 이러한 도구에는 맥락이 많지 않다고 한다. AI는 일반적인 의미에서 올바른 의학적 조언을 말할 수 있다. 하지만 그것이 질문자 개인적으로 올바른 의학적 조언이 아닐 수도 있다.
Fitzsimmons-Craft는 ChatGPT와 같은 도구가 어떤 정보에 대해 교육을 받았는지 항상 알 수 없다고 덧붙인다. AI가 평판이 좋은 출처로부터 정보를 얻고 있는지 여부는 알 수 없다. 그럼에도 불구하고 의학 분야에서 챗봇을 사용한다는 아이디어는 가능성이 있다고 한다. 현재 정신건강을 포함한 많은 분야에서 의료 제공자가 부족한데, 챗봇은 일부 공백을 메울 수 있다. 정신 건강 검진 후 제공된 권장 사항을 따르는 사람은 많지 않으며, 우리는 그 모든 사람들과 연결될 수 있는 충분한 공급자가 없다고 말한다.
위 연구팀은 섭식 장애가 있는 사람들이 치료를 받을 수 있도록 안내하는 데 도움이 되는 챗봇을 개발하고 있다. 그들의 챗봇은 AI가 제한된 규칙 기반 모델을 사용하여 만들어졌다. 규칙 기반이란 인간 전문가가 전체 대화를 미리 작성한다는 것을 의미한다. 그러면 챗봇은 이를 사용하는 사람의 반응을 바탕으로 무슨 말을 할지 선택한다.
Fitzsimmons-Craft는 챗봇이 말하는 어떤 것도 놀랄 일이 아니며, 이는 가드레일을 구축하기 위해 훨씬 더 열심히 노력해야 하는 생성 AI와는 대조적이다고 설명한다.
연구팀은 이제 어떤 대화 부분이 가장 효과적인지 확인하기 위해 챗봇을 테스트하고 있습니다. 그런 다음 섭식 장애 검사 후 도움을 구하는 사람들의 수를 늘릴 수 있는지 테스트할 예정이다.
인공지능(AI)과 의학의 미래
AI가 의료의 더 많은 영역으로 이동함에 따라 많은 윤리적 문제를 해결해야 한다고 Kontos는 설명한다. 이러한 시스템은 인간의 데이터를 통해 학습하므로 우리의 편견을 학습할 수 있다고 말한다.
예를 들어, 과거에는 연구에 여성보다 남성이 훨씬 더 많이 포함되었습니다. 이는 결과 데이터가 여성 건강 관리를 안내하는 데 정확하지 않을 수 있음을 의미합니다. 따라서 이 정보가 AI 모델에 입력되면 해당 편견이 따르게 된다는 것이다.
편견이 기계에 도달하기 전에 이를 인식하면 이 악순환을 깨뜨릴 수 있는 기회가 될 수 있다. Grace CY Peng 박사는 우리 사회에서 사람을 훈련하는 데 있어서, 저지르는 실수로부터 교훈을 얻었기 때문에 기계를 더 잘 훈련할 수 있을까라는 의문을 품는다.
연구자들은 이러한 문제 뿐만 아니라 의학에서 AI를 사용하는 다른 많은 방법을 연구하고 있다. 여기에는 국가 간에 바이러스가 확산되는 방식을 모델링하고 신약이 안전한지 예측하는 것이 포함된다.
이 모든 프로젝트에는 인간의 상상력과 컴퓨팅 능력이 필요하다. 따라서 AI는 사람을 대체할 수 없고 AI는 도구 상자의 또 다른 도구일 뿐이며, 또 다른 형태의 도움을 제공하는 것이라고 Fitzsimmons-Craft는 말한다.
*출처 : 미국 국립보건원(NIH News in Health)