인공 지능 알파고가 3월 이세돌 기사에게 승리한 세기의 대결이 아직 기억에 남아 있는 가운데 이번에는 딥 마인드가 영국 국민 건강 서비스(NHS)가 운영하는 병원과 연계해 의료 분야에서 기계 학습 알고리즘의 응용을 추진 중이다. 눈 난치병의 조기 발견과 암 치료에서 방사선 치료 범위를 정하는데 활용하려는 것이다.

 

딥 마인드는 7월 유럽 최대 규모 안과 병원인 런던 무어 필드 안과 병원과 협력해 당뇨병성 망막증이나 노인 황반 변성증(AMD) 같은 난치병의 조기 발견을 위한 기계 학습 알고리즘을 개발하겠다고 발표했다. 영국에서만 62만5000명, 전 세계에서 1억명 이상이 이 2가지 눈병으로 고생하고 있으며, 실명으로 이어질 가능성도 높다. 반면 조기 발견 후 치료가 이뤄지면 실명 위험을 줄일 수 있다.

 

통상, 안과 의사는 눈의 디지털 스캔 그림을 보고 진단하지만 AMD 여부는 전문가도 파악하기 어렵고, 진단에 장시간이 걸린다고 한다. 프로젝트에서는 딥 마인드가 환자의 증상이나 질병 관리 정보를 연결한 100만 명의 익명 디지털 스캔 데이터를 병원과 공유한다. 기계 학습 알고리즘으로 이를 읽는 것으로 스캔 이미지를 통해 병을 조기에 발견할 수 있다.

 

한편 유니버시티 칼리지 런던 병원(UCLH)은 두경부암 등의 환자에 대한 방사선 치료에서 치료 범위 결정에 기계 학습 알고리즘을 활용한다. 딥 마인드에 따르면 그동안 최대 4시간 걸리던 작업을 1시간 정도로 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 

 

두경부암이나 구강 내 암의 경우 중요한 신경기관과 종양이 붙어 있는 경우가 많다. 따라서 신경기관이 손상되지 않도록 임상의는 특정 환부의 방사선 노출 여부를 결정하기 위해 세심하게 방사선 조사 계획을 세워야 한다. 프로젝트에서는 700명에 달하는 두경부암 환자의 익명으로 스캔한 데이터를 기계 학습에 이용하고 임상 의사의 판단 과정을 배우면서 조사 계획을 자동화하는 시스템을 개발한다.

 

임상 현장에 기계 학습 도입의 이점은 임상의가 환자 관리 및 교육 및 연구에 보다 많은 시간을 할애할 수 있게 되며, 방사선의 조사 알고리즘을 다른 부위 암 치료에도 적용할 수 있다고 한다.

 

IBM의 왓슨 역시 뉴욕 슬로언캐터링 기념 암 센터 등과 제휴해 개별 환자에 대한 병의 진단이나 암 치료법의 선택에 사용되고 있다. 왓슨은 과거 논문 등을 읽고 판단을 내리는 데 반해, 딥 마인드는 이미지를 기반으로 한다는 점에서 큰 차이는 있지만 양측 모두 의료의 질 향상을 목표로 발전해 나가고 있다는 점에서는 비슷한 측면이 있다.

베타뉴스 우예진 기자 (w9502@betanews.net)
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