몸의 '신호'를 인공지능(AI)으로 분석해 수 초~수 분 만에 암을 조기 진단해내는 기술이 홍콩의 한 대학에서 나왔다. 암의 조기 발견시 치유율이 65%에 이른다는 의학계 분석이 있는 만큼 이같은 AI 기술의 파급효과는 매우 클 것으로 보인다.
홍콩중문대학 연구팀은 AI 영상 식별 기술을 통해 폐암과 유방암 환자의 의료 영상을 판독 및 식별해 낼 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 식별 정확도는 91%에서 99%에 이른다. 식별에 소요되는 시간은 30초에서 10분이면 된다.
이 기술을 통해 임상진단 효율을 높이는데 효과를 얻을 수 있으며 오진율도 크게 낮출 수 있는 것으로 나타났다.
홍콩중문대학에 따르면 이 기술은 주로 딥러닝 기술을 통해 CT 촬영 이미지를 판독해내는 것이 핵심이다. 더불어 심층 신경망 네트워크 자율 검측 식별 작업을 거쳐 폐의 소결절 위치까지 파악해낼 수 있다. 여기에 소요되는 시간은 30초에 불과하며 정확도는 91% 수준이다.
폐암 초기 환자의 대다수가 소결절의 형성을 보이는데 의사들은 지금까지 주로 흉강 CT 영상을 통해 직접 검사 후 소결절의 유무를 판단해 냈다. 하지만 매번 검사시에 의사들은 수 백 장의 CT 영상을 보면서도 육안에 의지해 판단해야 하기에 시간과 노력이 적지 않게 들었다.
유방암의 진단도 마찬가지다. 기존에 의사들은 유방 X레이 혹은 자기공명영상을 통해 덩어리의 위치를 파악해냈다. 이 과정에서 진단 검사해야 할 부위가 많으면 의사들은 하나의 작은 조직만 샘플로 떼 내어 마이크로 현미경으로 임파 전이 여부를 판단하거나 종양의 악성 혹은 양성 여부를 구별해 냈다.
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이번 홍콩중문대학팀이 개발한 신형 심층 순환 신경 네트워크는 유방암의 절단 이미지를 분석해 낸다. 이를 통해 보다 정밀하게 결과를 예측하고 임파 전이 이미지도 판별해낸다.
이 연구팀은 5년 전부터 관련 연구를 진행해 왔다. 이 연구팀은 향후 1~2년내 이 연구가 자동화 진단 기술로서 홍콩의료계에 광범위하게 적용될 것으로 기대하고 있다.