정확도 전문의 수준…의사법 등 제도 보완 작업도 병행

일본에서는 AI 기반의 진단시스템 개발이 활발하다.
일본에서는 AI 기반의 진단시스템 개발이 활발하다.

 

일본에서는 인공지능(AI)의 진전을 배경으로, AI 의료장비 개발이 활발하다. 특히 영상진단 관련으로 정확성이 숙련 의사에 필적할 정도의 고성능 시스템의 개발이 잇따르고 있다. 이들 시스템은 경미한 병변을 놓치는 일을 막고 암과 같은 질병을 조기에 발견하며 의사 보조자로서 역할을 할 것으로 기대된다.

니혼게이자이신문 등 현지 언론에 따르면 쇼와대학, 나고야대학 등은 AI 기반의 대장암 진단지원시스템을 공동으로 개발했다. 올림푸스를 통해 출시됐다.

쇼와대 구도 신에이 특임 교수는 “언제 어디서나 고품질의 내시경 의료를 제공할 수 있게 됐다”고 이번 개발의 중요성을 강조한다.

쇼와대 등이 공동 개발한 진단지원시스템은 촬영한 내시경의 영상에 나타난 폴립(점막에 생기는 이상 돌기)을 보고, 암 진행 가능성이 높고 절제가 필요한 종양인지 아니면 절제할 필요가 없는 비종양성인지를 한다. 진단에 걸리는 시간은 불과 0.4초. 진단의 정확도는 전문의에 필적하는 98%로 높고, 약 70 %에 그치는 일반 의사보다는 실력이 낫다.

이 처럼 높은 성능을 낼 수 있는 이유는 진단시스템에 결합시킨 AI에 올바른 진단 결과를 학습시켰기 때문이다. 쇼와대 등이 개발한 시스템의 경우 내시경 진단 부문에서 실력을 인정받고 있는 5개 병원의 전문의가 종양 여부를 판단한 약 6만장의 내시경 영상을 학습했다. 말하자면 명의의 분신이라고 할 수 있다.

히타치제작소는 폐암 등을 진단하는 시스템을 개발 중이다. 컴퓨터단층촬영장치(CT)로 촬영 한 폐의 사진에 병변 부위가 있는지를 AI가 판단한다. 금년 중에 검진용 의료기기로 제조와 판매 승인까지 취득하는 것이 목표다.

일반적으로 폐암 CT 검진을 받는 사람은 대부분이 정상이다. 그러나 의사는 조기 발견을 위해 이상이 있는지 주의 깊게 관찰한다. 히타치제작소의 한 관계자는“정상적이라고 판단하는 데도 시간이 걸린다”고 설명한다.

폐암 CT 검진에서는 보통 2명의 의사가 중복으로 체크한다. 정확도가 높고 피곤한 줄 모르는 AI가 파트너라면 의사로서는 더 든든할 것이다. 히타치는 이 시스템의 이용으로 영상을 읽어내는 시간을 40% 줄일 수 있을 것으로 본다. 의사 1명만으로도 진단이 가능해 진다.

도쿄대학에서 출범한 스타트업기업 엘픽셀은 뇌동맥류를 조사하는 의료영상진단지원시스템을 개발했다. 현재 해당 관청의 심사를 받고 있다.

이 진단시스템에서는 통상 100장 이상인 자기공명영상장치(MRI) 영상으로부터 뇌혈관을 재현하는 수법이 사용된다. 엘픽셀은 영상 속에서 혈관 부분만 추출하는 처리법을 채택해 뇌동맥 류 유무를 판정하는 AI를 도입했다.

일반 방사선과 의사가 MRI 영상만으로 뇌동맥류를 진단하면 검출율은 79.4%였다. 엘픽셀 시스템을 보조로 진단하면 85.5%로 올라간다. 영상진단 전문의의 경우 시스템을 사용하지 않을 때의 검출율은 91%였지만 시스템을 이용하면 92.6%로 높아졌다.

영상을 진단하기 전의 준비에 AI를 이용하는 사례도 있다. 캐논메디컬시스템즈는 AI의 핵심 기술인 딥 러닝(심층학습)을 사용해 CT나 MRI 영상에서 노이즈를 줄이는 기술을 개발했다. 머리와 폐, 복부 등을 찍었을 때의 노이즈가 많은 사진과 노이즈가 적은 사진을 준비해 노이즈를 줄이는 법칙성을 AI에게 학습시켰다.

이 시스템을 활용하면, MRI에서는 10분 이상 촬영하지 않으면 얻을 수 없는 선명한 사진을 1, 2분 안에 얻을 수 있다. 환자가 장치에 들어가 있는 시간을 단축해, 촬영 부담을 줄일 수 있는 것이다. CT라면 X선 조사 시간을 줄일 수 있는 이점이 있다.

한편 AI 기반 의료시스템의 현장 투입이 가시권에 들어오면서 제도적으로 보완해야 할 문제가 있다.

영상진단에 한정하면, AI의 능력은 전문의에 가깝다. 매일 대량의 사진을 보고 판단을 내려야 하는 의사의 업무를 대신해도 전연 이상하지 않다. 그러나 현행 일본의 의사법은 의료 행위자를 의사로 한정하고 있다. 진료에 AI를 이용해서 최종 판단은 인간의 의사가 책임을 져야 하는 것이다.

또 일본의 현행 법 하에서는 의료기기는 승인 시 성능평가가 필요하고, 기능이 변경될 때에는 다시 성능을 평가해야 한다. 새로운 데이터를 학습하고 기능을 업데이트 할 수 있는 AI의 경우 현행 승인 절차가 번거롭다. 일본 당국(후생노동성)은 현재 전문가들과 함께 보건의료 분야에서 AI를 활용하는 방안을 검토 중이다. 영상진단 장치에 대해 현 제도를 어떻게 개정해야 하는지를 논의하는 것이다. 올해 여름 중 방침을 정한다.

이밖에 AI의 성능이 뛰어나다고 해도, 판단을 내린 이유일본에서는 인공지능(AI)의 진전을 배경으로, AI 의료장비 개발이 활발하다. 특히 영상진단 관련으로 정확성이 숙련 의사에 필적할 정도의 고성능 시스템의 개발이 잇따르고 있다. 이들 시스템은 경미한 병변을 놓치는 일을 막고 암과 같은 질병을 조기에 발견하며 의사 보조자로서 역할을 할 것으로 기대된다.

니혼게이자이신문 등 현지 언론에 따르면 쇼와대학, 나고야대학 등은 AI 기반의 대장암 진단지원시스템을 공동으로 개발했다. 올림푸스를 통해 출시됐다.

쇼와대 구도 신에이 특임 교수는 “언제 어디서나 고품질의 내시경 의료를 제공할 수 있게 됐다”고 이번 개발의 중요성을 강조한다.

쇼와대 등이 공동 개발한 진단지원시스템은 촬영한 내시경의 영상에 나타난 폴립(점막에 생기는 이상 돌기)을 보고, 암 진행 가능성이 높고 절제가 필요한 종양인지 아니면 절제할 필요가 없는 비종양성인지를 한다. 진단에 걸리는 시간은 불과 0.4초. 진단의 정확도는 전문의에 필적하는 98%로 높고, 약 70 %에 그치는 일반 의사보다는 실력이 낫다.

이 처럼 높은 성능을 낼 수 있는 이유는 진단시스템에 결합시킨 AI에 올바른 진단 결과를 학습시켰기 때문이다. 쇼와대 등이 개발한 시스템의 경우 내시경 진단 부문에서 실력을 인정받고 있는 5개 병원의 전문의가 종양 여부를 판단한 약 6만장의 내시경 영상을 학습했다. 말하자면 명의의 분신이라고 할 수 있다.

히타치제작소는 폐암 등을 진단하는 시스템을 개발 중이다. 컴퓨터단층촬영장치(CT)로 촬영 한 폐의 사진에 병변 부위가 있는지를 AI가 판단한다. 금년 중에 검진용 의료기기로 제조와 판매 승인까지 취득하는 것이 목표다.

일반적으로 폐암 CT 검진을 받는 사람은 대부분이 정상이다. 그러나 의사는 조기 발견을 위해 이상이 있는지 주의 깊게 관찰한다. 히타치제작소의 한 관계자는“정상적이라고 판단하는 데도 시간이 걸린다”고 설명한다.

폐암 CT 검진에서는 보통 2명의 의사가 중복으로 체크한다. 정확도가 높고 피곤한 줄 모르는 AI가 파트너라면 의사로서는 더 든든할 것이다. 히타치는 이 시스템의 이용으로 영상을 읽어내는 시간을 40% 줄일 수 있을 것으로 본다. 의사 1명만으로도 진단이 가능해 진다.

도쿄대학에서 출범한 스타트업기업 엘픽셀은 뇌동맥류를 조사하는 의료영상진단지원시스템을 개발했다. 현재 해당 관청의 심사를 받고 있다.

이 진단시스템에서는 통상 100장 이상인 자기공명영상장치(MRI) 영상으로부터 뇌혈관을 재현하는 수법이 사용된다. 엘픽셀은 영상 속에서 혈관 부분만 추출하는 처리법을 채택해 뇌동맥 류 유무를 판정하는 AI를 도입했다.

일반 방사선과 의사가 MRI 영상만으로 뇌동맥류를 진단하면 검출율은 79.4%였다. 엘픽셀 시스템을 보조로 진단하면 85.5%로 올라간다. 영상진단 전문의의 경우 시스템을 사용하지 않을 때의 검출율은 91%였지만 시스템을 이용하면 92.6%로 높아졌다.

영상을 진단하기 전의 준비에 AI를 이용하는 사례도 있다. 캐논메디컬시스템즈는 AI의 핵심 기술인 딥 러닝(심층학습)을 사용해 CT나 MRI 영상에서 노이즈를 줄이는 기술을 개발했다. 머리와 폐, 복부 등을 찍었을 때의 노이즈가 많은 사진과 노이즈가 적은 사진을 준비해 노이즈를 줄이는 법칙성을 AI에게 학습시켰다.

이 시스템을 활용하면, MRI에서는 10분 이상 촬영하지 않으면 얻을 수 없는 선명한 사진을 1, 2분 안에 얻을 수 있다. 환자가 장치에 들어가 있는 시간을 단축해, 촬영 부담을 줄일 수 있는 것이다. CT라면 X선 조사 시간을 줄일 수 있는 이점이 있다.

한편 AI 기반 의료시스템의 현장 투입이 가시권에 들어오면서 제도적으로 보완해야 할 문제가 있다.

영상진단에 한정하면, AI의 능력은 전문의에 가깝다. 매일 대량의 사진을 보고 판단을 내려야 하는 의사의 업무를 대신해도 전연 이상하지 않다. 그러나 현행 일본의 의사법은 의료 행위자를 의사로 한정하고 있다. 진료에 AI를 이용해서 최종 판단은 인간의 의사가 책임을 져야 하는 것이다.

또 일본의 현행 법 하에서는 의료기기는 승인 시 성능평가가 필요하고, 기능이 변경될 때에는 다시 성능을 평가해야 한다. 새로운 데이터를 학습하고 기능을 업데이트 할 수 있는 AI의 경우 현행 승인 절차가 번거롭다. 일본 당국(후생노동성)은 현재 전문가들과 함께 보건의료 분야에서 AI를 활용하는 방안을 검토 중이다. 영상진단 장치에 대해 현 제도를 어떻게 개정해야 하는지를 논의하는 것이다. 올해 여름 중 방침을 정한다.

이밖에 AI의 성능이 뛰어나다고 해도, 판단을 내린 이유를 파악하기 어려운 사태가 벌어질 수도 있다. 환자나 그 가족을 이해시키기 어려운 문제다. AI의 진보와 함께 논의할 필요가 있다.를 파악하기 어려운 사태가 벌어질 수도 있다. 환자나 그 가족을 이해시키기 어려운 문제다. AI의 발달과 함께 논의할 필요가 있다.

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