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AI 의학분야 최근 들은 거 하나

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고약상자 172.♡.22.202
2024.07.31 03:10
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저희집 둘째가 12학년에 올라가는데요, 이번 여름에 저희 병원에서 인턴쉽을 하게 되었습니다. 오해하실까 싶어서 말씀드리면 저의 영향이 없이 병원의 별도의 선발 시스템에 의해 서류 심사가 되었고, 5배수로 각 교수들에게 임의로 배정되었고, 교수가 그중에서 1명을 선발하는 시스템이었습니다. 저희 아이를 뽑은 교수는 제가 이름 조차 들어보지 못한 전혀 모르는 사람이었구요. 

아무튼 이 연구실이 AI를 의학에 접목하는 쪽 프로젝트를 돌리고 있다고 하는데요, 여러 연구실과 접촉해서 공동 프로젝트를 돌리고 있다고 하네요. 아이가 세미나에 들어가서 자기 보스 교수가 지난 5년간 머신러닝한 프로젝트 발표하는 걸 들었다고 하는데요, 굉장히 놀라운 얘기를 하더라구요.

암 환자의 MRI 사진을 AI로 머신러닝해서, 암을 수술로 제거할 때, 어디까지 같이 제거하는 것이 전이를 막고, 장기 손실을 줄여서 가장 좋은 결과를 보일 것인지 미리 예측해 제시해 준다고 하네요. 이게 곧 저희 병원에서 실제 적용되기 위해 준비 중이라고 합니다. 어떻게 했는지는 저도 잘 모르겠습니다.

저희 아이 말에 따르면, 여기 연구팀 사람들 머리가 엄청나게 좋다고, 자기가 제일 바보같다고 그러네요. 자기도 나름 공부 좀하고, 머리도 괜찮다고 생각했었는데, 여기는 괴물들이라고…

자기 보스 교수가 그랬다고 하더라구요. AI가 놀라운 결과물들을 사람들에게 제시해 주지만, 반드시 최종 결정은 사람이 해야만 한다고 했다네요. 그 말을 듣고 너무 멋지게 보였다고 합니다.

지금 미국은 AI와 바이오 산업 쪽으로 굉장히 빠르게 이동하고 있습니다. 흐름이 그렇습니다.

사진은 캘리포니아 사이언스센터에 있는 스페이스 X의 드래곤 귀환 모듈입니다. 마킹으로 보아 2번 귀환에 성공했던 것 같습니다. 손으로 만질 수 있을 정도의 거리에 오픈 된 상태로 전시 중입니다. 표면이 세라믹 같은 그런 재질이었습니다.


댓글 29 / 1 페이지
no_profile maroo (99.♡.110.129)
07.31 03:18
흑 제 AI 관련주들은 이 뉴스를 듣고 반성해야합니다. 오늘만 천불 넘게 날아가네요.... 하하하하하
오호라 (125.♡.113.200)
07.31 03:19
한 10년 전쯤 아는 형님이 영상으로 암 진단하는 내용으로 박사 받으셨는데..
후속 연구가 없이.. 다른 쪽 일하셔서 끝났는데..
괜히 그 형님 생각나네요.. (금융으로 가셔서..... 일명.. 전업투자자 라고 하져.. ㅋㅋㅋ)
더 추가 연구했으면 좋았을텐데...
그 당시에는 영상 샘플 구하기가 힘들고... 펀딩을 못 받아서...
5 랜덤 럭키포인트 당첨을 축하드립니다.
no_profile 지붕위닭 (211.♡.200.4)
07.31 03:30
병원들의 영상 기록의 질과 양이 매우 중요해지는 시대군요.
고약상자 (172.♡.22.202)
07.31 03:55
@지붕위닭님에게 답글 저도 그렇게 생각되었습니다.
북극곰 (211.♡.45.9)
07.31 04:04
옛날에 의료 AI 왓슨이 있었던 기억이 나네요...
미국이 아무래도 의료비용이 높은만큼 새로운 기술도 빨리 적용해보는 것 같습니다.
아무래도 전 세계에서 모이니 연구자들 수준도 높은 것도 있겠죠..
미국에서 아무쪼록 좋은 결과들이 많이 나와서 타 국가에도 적용될 수 있었으면 합니다.
생각해보면 방대한 양과 데이터로 학습된 AI가 의료쪽에서 두각을 나타낼수록
병과 맞서 싸울 환자들이 이익을 보겠죠..
EraMorgeta (123.♡.180.31)
07.31 04:13
최종판단은 사람이.. 개인적 생각은 적어도 생명체를 다루는 분야에선 그게 맞다고 봅니다. 그러나 항상 책임의 문제때문에라도 AI가 최종판단 해주길 바라는 분들도 꽤 많더군요.
모다나 (116.♡.205.184)
07.31 06:16
의료계에서의 보상이 커서 ai 산업이 그리로 움직이는 거라고 봅니다.
MCIC (140.♡.30.74)
07.31 06:22
저는 EHR 쪽으로 AI 공부하는데요.
AI가 평균적으로 인간의 판단력을 능가하기는 하는데 아직 analysis 나 synthesis 하는 능력은 부족하다고 봅니다.

AI 가 medical license test 를 훌륭히 통과할 능력이 있지만 아직 medical practice 를 맞길만하지는 않죠.
고약상자 (172.♡.22.202)
07.31 07:11
@MCIC님에게 답글 사실 저는 이쪽 분야는 잘 모릅니다. 단지 저희 병원쪽에서는 투자를 많이 하고 있는 것 같습니다. 들어보니 연구 그룹이 꽤 크더라구요.
1 랜덤 럭키포인트 당첨을 축하드립니다.
스토니안 (172.♡.229.120)
07.31 07:26
의학 분야뿐만 아니라 다른 산업 분야의 인공지능 적용 발표들을 보면 eye popping results를 보여준다고 하지요. 그런데 좀 더 들여다 보면 아직 해결해야할 문제들이 산더미입니다. 그 문제들은 쉽게 해결 못하는거라 인공지능이 산업을 완전히 바꿀만큼 놀라운거는 아직 아닙니다. 마케팅하는 쪽에선 뭐 난리치고 있지만요..
no_profile darrenlim (116.♡.189.165)
07.31 07:27
나중에 의료AI가 많이 발전하고도 최종 의사결정을 의사에게 맡기면 아마 치사율이 급증할걸요. 테슬라가 증명했듯이 결국 휴먼에러만 남을겁니다.
고약상자 (107.♡.144.11)
07.31 08:17
@darrenlim님에게 답글 일단 미국에서 열심히 하고 있으니까, 그 결과 보시고 천천히 따라가도 괜찮을 거라 생각됩니다. 모든 나라가 다 할 필요는 없다고 생각됩니다.
ZshCenturion (211.♡.239.164)
07.31 08:57
@darrenlim님에게 답글 슬프지만 결과론적으로 동의합니다.
어처구니 없는 사건사고는 죄다 휴먼에러더라구요.
초보아찌 (118.♡.82.73)
07.31 07:28
선진국들은 AI 로 신 산업체계를 만들려고 노력하는데,
우리나라 멧돼지새끼는 원자력이나 석유를 파고 있으니
한심합니다 ㅠㅠ
동남아리 (118.♡.11.116)
07.31 07:34
다른암이라고 크게 다르지 않겠지만 직장암의 경우는 항문근육까지 절개 하느냐 마느냐에 따라 주머니 차고 다니느냐 아니냐가 달라 지니까요. 많은 사람들의 삶에 영향 주겠네요
sunandmoon (180.♡.191.33)
07.31 08:16
정도의 차이는 있겠지만 결국은 거의 모든 분야에 AI의 개입은 피할 수 없을 것 같아요.
적절한 수준에서 최상의 결과를 도출할 수 있길 바래야겠지요. 특히 사람의 생명과 연관된 의학분야라면 더욱이요.
no_profile 민군짱 (211.♡.204.60)
07.31 08:20
“ 반드시 최종 결정은 사람이 해야만 한다. ” AI 세상을 앞둔 시점에서 마음속에 새겨둘 좋은 말 담아갑니다!
힙업 (59.♡.33.129)
07.31 08:37
인공지능이 의학 분야에서 큰 역할을 할 거라는 기대는 많이들 하실 듯 합니다.
이맛앙이지만, 암 수술에서 새롭게 수술 범위를 결정한다는 것이 외과의인 저로서는 이해가 안갑니다.
암이면 당연히 기관(또는 亞기관) 절제를 하고, 주변 림프절 절제를 하는 것이 기본인데요. (림프절 절제가 채취인지, 근치적인 것인지에 대한 논란은 있을 지라도요)
수술 범위를 어떻게 늘리거나 또는 줄일 수 있을까요?
줄인다는 것은 현재로는 유방암이나 전이암 정도에서나 시도하고 있는데, 이 연구는 생존율에 대한 비교이니, 결과만으로 보면 당연히 절제 범위가 클 수록 오차범위 내더라도 생존율은 높아질 것으로 예상되고요.
늘린다면 타 부위의 림프절까지 제거해본다는 것일까요? 아니면 장기 경계를 훨씬 넘어 절제한다는 것일까요?
두가지 모두 수술 만능주의의 위험한 발상이 아닌가 합니다만.
고약상자 (172.♡.22.202)
07.31 08:50
@힙업님에게 답글 저도 이 교수와 직접 디스커션을 한 것은 아니라서 디테일하게는 잘 모르겠는데요, 일단 5년 동안 관련 알고리즘을 짜면서 연구를 했다고 하고, 병원에서도 적극적이라면, 임상 테스트가 있지 않을까 생각됩니다. 그 결과를 보고, 또 디스커션을 하면서 발전해 나가지 않을까 생각됩니다. 단숨에 확 바꾸고 그러지는 않을 것이라 생각합니다.
no_profile WinterIsComing (124.♡.1.247)
07.31 08:54
@힙업님에게 답글 이 말이 맞습니다. 곽청술이라고 해서 주변 림프절은 다 날리고....가능한 최대한 절제범위를 한계점까지 가져가야 완치가능성이 조금이라도 더 높아지게 됩니다. 더불어, 수술 중간에  절제면 긴급동결검사를 해서 R1(암세포 잔존) 뜨면 가능한 R0(암세포 제로) 까지 절제범위를 더 넓힙니다. 지금도 유명 수술명의들 보면.....복강경류(흉강경 로보술들 포함) 거부하고....개복이나 개흉해서 시야확보 원활하게 하고....최대한 절제범위를 크게 가져가는 형식으로 수술을 진행하고 있습니다.

심지어 R0 떠도 미세암세포는 확인이 불가능 하기에 ....무조건 크고 넓게 절제 하는 게 최선 입니다.
헬창프로 (2.♡.252.184)
07.31 08:52
의대 나와도 결국 환자들을 대하면서 임상이 쌓여야 환자를 제대로 볼 수 있죠. 같은 조건에서 최적의 결과를 찾는건 AI가 가장 잘 하는 분야니 가장 두각을 드러낼 것으로 보입니다.
이노 (223.♡.252.72)
07.31 08:55
Ai로 영상의학과는 정말 발전이 빠른 것 같더라구요.
두루미235 (222.♡.127.189)
07.31 08:59
국내 Ai 박람회 할때 가보니, 영상의학쪽으로 많이 이용을 하는거 같았습니다. 곧, 병원이 아닌 컴퓨터를 통해서 개인 주치의가 생기지 않을까? 싶습니다.
태즈 (108.♡.70.211)
07.31 09:04
폐걸절 자동 검출 부터 시작해서 폐암 영상 AI 연구만 10년 넘게하고 있습니다. 소속이 radiation oncology이다보니 방사선 치료 관련 연구를 주로 하지만 암진단이나 수술계획 쪽도 하고 있습니다. MR로 뇌종양 수술후 방사선 치료 관련 연구를 한적이 있는데 수술후 남은 종양부분을 어떻게 치료할것인가에 대한것으로 비슷한 주제인듯 합니다. 폐암 쪽에서도 폐엽절제(lobectomy)를 할지 일부 절제 (wedge resection)을 할지 결정할 수 있는 정보 (growth pattern prediction)를 예측하는 연구도 한적이 있는데 기존방법(core biopsy)은 수술전에 예측하더라도 실제 열어보면 달라서 좀더 정확한 방법이 필요했습니다. 제 연구에서 PET/CT 기반 AI로 예측 성능을 높였지만 실제 수술계획을 극적으로 바꿀수 없어서 아쉬웠던 기억이 있습니다. 어쨌든 요즘 위험부담이 낮거나 예측이 틀려도 의료진의 빠른 개입이 가능한 분야는 AI 솔루션이 병원에 도입돼서 잘쓰고 있는데 리스크가 높은 분야는 얼마나 빨리 도입이 될지 흥미진진 합니다.
고약상자 (107.♡.144.11)
07.31 09:53
@태즈님에게 답글 실제로 관련 연구를 하셨었군요. 대단하십니다. 저는 전혀 모르는 분야라, 놀랍게 느껴졌었습니다.
폭풍의눈 (220.♡.208.227)
07.31 09:08
서두에 공정하게 얻은 인턴 자리란 말을 해야한다는게 약간 시대의 아픔 같기도 하네요.

저도 ai 쪽 일하는데 이미지 쪽이 다른 분야보다 쉬운 편이라고 느끼네요. 메디컬은 데이터가 오픈된게 적고 접근이 어려워서 그렇지 충분한 데이터가 있다면 성과도 잘 나올거 같아요
no_profile 휘소 (222.♡.36.148)
07.31 09:48
"AI가 놀라운 결과물들을 사람들에게 제시해 주지만, 반드시 최종 결정은 사람이 해야만 한다"
이스라엘마냥 대량살상행위를 AI에 맡기고 '나는 AI가 시키는 대로 했다'며 책임전가해버리면 결국 지배당하는거죠...
no_profile 귀가부부부장 (118.♡.73.192)
07.31 09:56
환자의 알 권리와 선택권 신장에도 도움이 될 것 같네요. 의사들은 정보와 판단 근거를 충분히 설명하지 않는 경향이 있으니, ai에게 분석과 설명, 나아가 권고까지 맡긴다면 역으로 법적 규제가 따라오며 환자에게도 정보가 오픈이 될 테니까요.
이니즈 (211.♡.198.110)
07.31 12:05
AI의 특징과 동작원리를 보았을 때 놀라운 일이 아닌 것 같습니다. 영상의학도 그렇고 혈액진단 등 보조 진단 측면의 AI활용도는 계속 높아질 것으로 예상되고 어느 시점 이후로는 AI의 진단을 전적으로 신뢰해도 되는 시점이 올 수 있는 분야라고 봅니다. 의학이 발병 원인과 기전에 대한 과학적 관찰과 분석적 접근 등 데이터에 기반한 진료와 치료계획을 가진 과학의 한 분야라는 측면에서 AI가 지닌 패턴인식과 차별성 분석 능력이 향후 인간보다 우수해질 수 있는 가능성이 매우 높기 때문입니다.
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