진단 및 영상 분야의 AI

인공지능(AI)은, 의료, 특히 진단이나 의료 화상의 분야에서 변혁을 가져오는 힘이 되고 있다. AI 시스템은 기계학습 알고리즘, 신경망, 딥러닝 모델을 활용해 방대한 양의 의료 데이터를 믿을 수 없을 정도의 정확도와 속도로 분석할 수 있다. 진단에서 AI는 질병의 검출, 진단, 치료 방법에 혁명을 일으킬 가능성이 있다. 의료 영상 분석부터 인간의 눈에는 보이지 않을 수도 있는 미묘한 패턴의 검출까지 AI는 정확성을 높이고 진단을 가속해 최종적으로 환자의 성과를 향상한다.
특히 의료 영상은 AI의 영향이 가장 가시화되는 분야다. 방사선과, 병리과, 피부과까지 복잡한 이미지 데이터를 분석해 이상을 식별하고 의료진이 암부터 심혈관질환까지 진단할 수 있는 AI 알고리즘을 보고 있다. AI가 인간보다 데이터를 신속하게 처리할 수 있게 되고, 이미지 처리 데이터를 실시간으로 분석할 수 있게 되면서 중요한 순간에 신속한 의사결정이 가능해졌다. 게다가 AI의 예측 기능은 조기 발견에 도움이 되어 예방적 치료나 생명을 구할 가능성이 있는 개입을 가능하게 하고 있다. 이러한 진보에도 불구하고 AI를 진단과 이미지 처리에 통합하는 데는 과제가 따른다. 규제 문제, 데이터 프라이버시 우려 및 인간의 감시 필요성은 의료 현장에서의 AI 채택 방법을 결정하는 데 중요한 역할을 한다. 

방사선학의 의료 영상의 혁명

방사선학은 AI의 초기 도입자 중 한 명이며, 유망한 결과를 가져오고 있다. AI 알고리즘, 특히 딥러닝을 이용하는 알고리즘은 엑스레이, MRI, CT 스캔 등 의료 영상을 분석해 인간 방사선과 의사에게는 바로 밝혀지지 않을 수 있는 패턴을 탐지할 수 있다. 예를 들어, AI 시스템은 CT 스캔으로 초기 폐암을 특정하는 능력을 실증하고 있으며, 종종 방사선과 의사가 발견하는 것보다 더 빨리 질병의 징후를 포착하고 있다. 이 조기 발견은 질병이 진행되기 전에 치료를 가능하게 함으로써 환자의 생존 가능성을 크게 향상할 수 있기 때문에 매우 중요하다.
방사선 의학에서 AI의 강점 중 하나는 대량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있다는 것이다. 방사선과 의사는 종종 매일 수십에서 수백 장의 이미지를 검토하는 과제에 직면해 있다. 이것은 시간이 걸리고 쉽게 지치는 작업입니다. 반면 AI 시스템은 초점이나 속도를 잃지 않고 이미지를 지속해서 처리할 수 있어 오류 위험을 줄일 수 있다. 이러한 시스템은 방사선과 의사에게 추가 조사의 출발점을 제공하기 위해 우려되는 영역을 강조할 수 있다. 이때 AI는 매우 귀중한 도우미 역할을 하며 방사선 워크플로의 효율과 정확성을 향상한다.
그러나 방사선 의학에서의 AI 통합에는 과제가 없는 것은 아니다. AI가 완전히 효과적으로 되기 위해서는 다양하고 광범위한 데이터 세트를 훈련하고 다양한 모집단과 조건에 걸쳐 정확성을 확보할 필요가 있다. 아울러 많은 의료인이 진단을 AI에 전적으로 의존하는 것을 경계하고 있다는 신뢰의 문제도 있다. AI가 방사선과 의사를 대체하는 것이 아니라 지원해야 한다는 게 공감대다. AI에 의한 발견을 해석하고 최종 진단 결정을 내리기 위해서는 가능한 최상의 환자 결과를 보장하기 위해 인간의 감시가 여전히 필수적이다.

 

진단 정확도 향상

질병을 진단하기 위해 조직과 세포를 검사하는 병리학도 AI가 큰 영향을 미치고 있는 분야다. 기존에 병리학자는 생체 해부나 기타 샘플을 평가하기 위해 수동 기술에 의존하고 있으며, 이는 주관적이고 시간이 걸릴 수 있다. AI 알고리즘, 특히 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하는 알고리즘은 디지털 병리 슬라이드를 고정밀로 분석해 암 등 질환을 나타내는 세포 패턴과 이상을 식별할 수 있다. 예를 들어 종양학에서는 조직병리학적 이미지에서 유방암 검출을 강화하기 위해 AI가 사용돼 왔다. AI 시스템이 암세포를 높은 정확도로 검출할 수 있다는 연구 결과가 나오고 있으며 때로는 인간 전문가를 능가하기도 한다. AI는 또한 치료 계획을 결정하는 데 중요한 암의 중증도를 평가하는 데 도움이 됩니다. 병리학자가 일상적인 분석에 소비하는 시간을 줄이고 진단 정확도를 높임으로써 의료 전문가는 보다 복잡한 사례에 집중하고 전체적인 환자 관리를 개선할 수 있다.
또한 병리학에서 AI의 응용은 암 진단에 국한되는 것이 아니다. 알츠하이머병, 자가면역질환, 감염증 등의 상태를 진단하는 데 있어 유망 성을 보였다. AI가 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 걸러낼 수 있기 때문에 인간 병리학자가 식별하는 데 훨씬 오랜 시간이 걸리는 경향과 패턴을 식별할 수 있다. 아직 검증과 규제 승인의 필요성이 남아 있는 가운데 병리학에서 AI의 미래는 유망해 보이고 진단 능력을 크게 향상할 가능성이 있다.

 

피부암 발견의 격차 해소

피부과, 특히 흑색종과 같은 피부암 발견에서 AI의 역할도 커지고 있다. 피부과 전문의들은 오랫동안 피부암 진단에 맨눈 검사와 생체 검사에 의존해 왔지만 조기 발견에 새로운 수준의 정확도를 제공하고 있다. 수천 개의 피부 병변 이미지에 대해 훈련된 기계 학습 알고리즘은 현재 이러한 이미지를 분석하여 높은 정확도로 잠재적인 암을 식별할 수 있다.
예를 들어 AI 시스템은 색상, 모양, 질감 등 시각적 특징을 분석해 양성 점과 악성 흑색종을 구별할 수 있도록 훈련됐다. 일부 AI 도구는 특정 연구에서 멜라 노마 진단에서 피부과 의사를 능가하는 것으로 나타났다. 이것은 피부과 의사에 대한 접근이 제한된 지역에서 특히 가치가 있다. 인공지능 도구를 활용해 일반 개업의가 의심스러운 피부 병변의 이미지를 AI 분석을 위해 올릴 수 있도록 해 필요시 신속한 진단과 전문의 소개가 가능하다.
피부과 AI는 큰 가능성을 보여주지만 비슷한 과제에도 직면해 있다. AI 시스템은 다양한 피부 유형과 상태에 걸쳐 효과를 보장하기 위해 다양한 데이터 세트에 대한 교육을 받아야 한다. 아울러 AI가 생성한 진단이 임상 현장에서 어떻게 활용돼야 하는지에 대해 보다 규제적인 명확화가 필요하다. 그럼에도 AI는 피부과, 특히 조기 피부암 발견에 있어 큰 간극을 메울 수 있고, 시의적절한 개입을 통해 생명을 구할 가능성이 있다는 입장이다.