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딥러닝 활용하는 알파고 의료기 시대, 한발 더 다가섰다

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    딥러닝 활용하는 알파고 의료기 시대, 한발 더 다가섰다

    빅 데이터 패턴화가 핵심

     

    바둑천재로 불리는 세계 챔피언 이세돌 9단을 올해초에 누르며 관심을 모은 구글의 인공지능 알파고는 딥러닝을 활용하는게 큰 특징이었다.

    딥러닝은 인간의 뇌가 수많은 데이터 속에서 어떤 패턴을 발견한 후 정보를 처리하는 방식을 컴퓨터가 모방해 사물을 분별하도록 하는 것으로 인공신경망 기술을 기반으로 한다.

    이세돌 9단은 알파고의 대국을 약 2주 앞두고 지난 2월 22일 열린 기자회견에서는 알파고의 딥러닝 수준에 대해 좀 낮게 평가했지만 대국 직전 기자회견에서는 긴장을 보이기도 했었다.

    알파고가 정보를 패턴화 하는 능력이 이 9단이 처음에 생각했던 것보다 더 강했기 때문이었던 것으로 보인다.

    5회 대국 가운데 한번만 지더라도 자신이 진 것이라던 이세돌 9단의 자신감과 달리 그는 반대로 이 9단은 대국에서 자신이 제 4국 1회만 이기고 나머지 4번의 대국에서는 모두 불계패 했다.

    알파고를 개발한 구글 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스는 이 승리 이후 알파고가 의료분야와 기상예측 등 수많은 데이터를 활용해야 하는 분야에 쓰일 수 있다고 밝힌바 있다.

    그런데 이렇게 알파고가 사용했던 딥러닝 기술을 세계에서 최초로 적용한 병원 영상의학과용 초음파 진단기를 삼성전자와 삼성메디슨이 만들어 냈다.

    기존의 초음파 진단기 RS80A에 딥러닝 기술을 접목한 'S-Detect'가 바로 그것이다.

    'S-Detect'는 한 번의 클릭으로 유방 병변의 특성과 악성양성 여부를 제시해주는 기능으로 초음파를 활용한 유방 병변 진단 분야에서는 세계 최초로 딥러닝 알고리즘이 적용됐다고 삼성전자는 소개했다.

    'S-Detect'는 약 1만개에 이르는 유방 조직 진단 사례가 수집된 빅데이터를 바탕으로 병변의 특성을 더 빠르고 정확하게 제시해 사용자의 최종 진단을 돕는다.

    특히 병변의 경계를 지정하는 단계, 선택한 부위의 조직적 특성을 추출하는 단계, 악성양성 판정 단계 등 진단 과정 전반에 걸쳐 딥러닝 기술을 적용함으로써 기존보다 정확도를 높인 것이 특징이다.

    삼성서울병원 영상의학과 한부경 교수는 CBS 노컷뉴스와의 전화통화에서 "임상테스트를 해 봤더니 조직 검사를 통한 병변 검출 결과와 'S-Detect'를 활용한 결과가 상당히 높은 수준의 일치도를 보였다"고 밝혔다.

    이 딥러닝 진단기를 활용한 결과와 조직검사를 한 결과가 80% 정도 일치했다는 것이다.

    이 정도 수치면 환자는 조직검사를 하는데 걸리는 시간과 비용, 고통을 줄일 수 있다.

    한 교수는 "'S-Detect'를 통해 불필요한 조직검사를 줄이고, 양성으로 잘못 진단할 가능성이 높은 악성 병변을 정확하게 진단해 내는 것은 물론,가장 의심스러운 병소가 어디인지를 결정하는 데 큰 도움을 받을 것으로 기대한다"고 말했다.

    알파고가 활용해 큰 관심을 모았던 딥러닝 기술이 초음파 진단기에 최초로 활용되고 그 효과가 입증된 사례로 볼 수 있다.

    빠르고 정확한 진단은 의료분야에서 필수적인 꿈이자 목표다.

    이 세상에서 바둑을 가장 잘 두는 사나이로 불렸던 이세돌 9단을 4대1로 눌렀던 알파고의 인공지능 기술이 이제는 바둑이라는 게임이 아니라 인간을 치료하는 의료기기로 한발자욱 더 바싹 다가선 것이다.

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