빠르게 발전하고있는 AI(인공 지능)이지만, 특히 의료용 AI의 가능성은 환영받고있다.
의료용 AI에 의해 진료 부담이 경감되면, 의사는 환자와 마주하는 시간이 증가하고, 환자 개개인에게 맞는 치료를 할 수있게 될지도 모르기 때문이다. 그런 중에서도 급성장하고있는것이 이 이미지 분석에 이용되는 의료용 AI이다.
이 분야는 딥 러닝(심층 학습)이라는 기계 학습법에 의해 눈부신 발전을 이루고 있고, 그 성과는 암과 눈의 증상 등 질병의 진단에 응용된다.
이미지를 사용한 질병의 진단에 한정한다면, AI는 이미 인간의 의사에 필적 할 정도의 성능을 갖추고 있다고한다.
- 의료용 AI는 인간과 동등한 진단 능력을 가지고 있음을 확인
이미지 분석을 위한 의료용 AI에 의한 최신의 성과 중에는 질이 낮은 연구도 있다고하는 것에서부터, 한정된 연구로 인해 기초에 불과하다고 경종을 울리는 의견도 있다.
또한 AI의 성능 평가는 아직 정해지지 않았고, 딥 러닝 학습에 의한 화상 분석 기술이 인간의 능력을 따라 잡았다는 여부는 아직 의문시되고 있다.
이번에 소개하는 연구는, 이 문제에 대해 처음으로 포괄적 인 리뷰이며, 결과적으로 AI는 인간과 동등한 진단 능력을 가지고 있음이 확인되었다.
첫째, 관련 연구를 먼저 검색 한 시점에서 2만개 이상이 히트...
그러나, 제대로 인간의 질병을 대상으로 한 양질의 데이터를 보고 단일 데이터 세트의 이미지를 이용하여 훈련 된 시스템을 평가하고, 또한 인간의 의사에게 같은 이미지를 진단 받았고, 그 결과를 비교 한 연구는 단 14개 밖에 없었다.
그 14개의 연구에서 가장 유망한 결과를 모으니, AI는 질병을 87%의 정답률로 검출 할 수있는 것으로 나타났다. 반면 인간의 의사가 같은 이미지로 진단 된 경우는 86%였다.
또한 건강한 사람의 이미지 인 경우는, AI와 의사에서 각각 93%와 91%의 정답률이었다.
- 심층 학습에 의한 AI의 분석 능력을 제대로 검증 한 연구는 소수
그러나 이러한 연구에서, 의사는 실제 현장이라면 얻을 수 있었던 이미지 이외의 환자 정보를 전혀 부여하지 않았다는 점에 주의해야한다.
현실이라면, 의사는 이러한 정보도 또한 질병 진단의 단서가 될 것이다. 언론에서는 딥 러닝에 의한 AI의 분석 능력이 활발히 거론되고, 인간을 크게 능가 할 것으로 언급되는 경우도 많다.
그러나,, 이번 연구에서 뜻밖의 결과로 나온것처럼 그 힘을 제대로 검증 한 연구는 매우 제한되어있다.
연구의 중심 인물 인 영국 버밍엄 대학 병원 NHS 재단 트러스트의 류 샤오슈안 박사는....
"AI가 인간을 넘어섰다는 뉴스를 자주 볼 수있지만, 우리가 말하고 싶은 것은 고작 동등하다고 말할 것이다"라고 말했다.
딥 러닝은 강력하고 유망한 기술이지만, 의료 현장에서 일하는 사람들은 제대로 현실적인 눈으로 그것이 실제 현장에 어떤 가치를 줄 것인지 생각해야한다는 것 같다.
이 연구는 "Lancet Digital Health"에 게재되었다.
