폐암 조기 진단을 통해 생명을 구하는 인공지능

폐암은 전세계적으로 가장 흔하기도 하고, 사망률도 높은 암입니다. 통계에 따르면 폐암 환자의 약 80%는 암 진단을 받고 5년 이내에 사망하고, 그 중 50%는 1년 이내에 사망합니다.

스타트업 이노베이션 DX(Innovation DX)의 공동 창립자 마이클 박(H. Michael Park)은 암환자의 생존율을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 미국 미주리주 세인트루이스에 위치한 의료 분석 기업인 이노베이션 DX는 오는 12월 자사의 첫 제품을 출시할 계획인데요. 이 제품은 간단한 흉부 X선 촬영으로 폐암을 조기에 발견할 수 있는 GPU 가속 인공지능(AI) 시스템입니다.

이 제품은 이노베이션 DX의 공동 창립자인 마이클 박과 코너 모나한(Connor Monahan)이 미국 FDA의 승인을 기다리는 동안 미국 외 지역에서 먼저 출시될 예정입니다.

“현재 폐암 사망률이 높은 이유는 진단이 늦기 때문입니다. 이노베이션 DX는 폐암을 조기에 진단함으로써 환자들의 생존율을 높이고자 하고 있습니다”라고 마이클 박은 말했습니다.

 

폐암이 위험한 이유

폐암에 따르는 증상은 치료가 어려운 정도까지 병이 진행되고 난 뒤에야 나타납니다. 일반적인 흉부 X선 촬영으로는 폐암을 발견하기 어려운데요. 미국의학협회지(Journal of the American Medical Association)가 발표한 연구 결과에 따르면, 해마다 흉부 X선 검사를 한다고 해도 폐암을 조기에 진단하기는 쉽지 않습니다.

만약 의료진이 폐암을 조기에 찾아낼 수 있다면, 폐암 생존률이 현재보다 3배 이상 높아질 것이라고 미국폐협회(American Lung Association)는 밝혔습니다.

고등학교 로봇 공학 팀에서 인연을 맺은 마이클 박과 코너 모나한은 이제 폐암을 조기에 진단하여 생존률을 높이는 것을 가능하게 하고자 합니다.

전이된 폐암 세포

 

빛의 속도로 가능한 진단  

두 사람은 뉴럴 네트워크를 트레이닝 해서 폐암의 여부를 밝혀낼 수 있도록 딥 러닝과 진화의 원리를 결합한 “유전자 딥 러닝”이라는 기술을 사용했습니다. 미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 데이터세트에서 폐암이 확진된 흉부 X선 촬영 사진 12,000장을 사용하여 폐암을 발견하도록 뉴럴 네트워크 트레이닝 시켰습니다.

연구진은 트레이닝을 가속화시키기 위해 CUDA 병행 컴퓨팅 플랫폼, 엔비디아 지포스(GeForce) GTX 타이탄(TITAN) Xp GPU, 파이썬 카페(Python Caffe) 딥 러닝 프레임워크를 사용했습니다. 또한, 아마존 웹 서비스(AWS) 클라우드에서 엔비디아 테슬라(Tesla) GPU 가속기로 추론 모델을 구동했습니다.

마이클 박은 “CPU로 구동했다면 40초가 걸렸을 일을 테슬라GPU를 구동하여 3.41 밀리세컨드에 96%를 처리할 수 있었습니다”라고 말했습니다. 즉, 이노베이션 DX 알고리즘은 파리가 날개를 파닥거리는 순간만큼 짧은 시간에 정확한 결과를 도출합니다.

그는 이노베이션 DX의 시스템이 방사선 전문의를 대체하는 것이 아니며, 참고 의견의 역할을 한다고 강조했습니다.

이노베이션 DX는 메릴랜드 주의 한 병원과 미국 국립보건원(NIH)과 협력하여 AI 기술과 방사선 전문의의 진단 성과를 비교하는 베타 테스트를 진행 중인데요. 앞으로 CT 스캔도 테스트 항목에 더할 계획입니다. 이노베이션 DX는 AI와 데이터 과학을 발판으로 업계 혁명을 이끌 스타트업을 지원하는 엔비디아 인셉션(Inception) 프로그램에 참여하고 있습니다.

 

오진의 비용 

마이클 박은 이노베이션 DX에게 폐암은 시작에 불과하다고 말합니다. AI를 통해 전반적인 오진을 줄이고자 하는 기업의 목표는 마이클 박에게 개인적으로 의미가 있는데요. 현재 21살인 마이클 박은 유전병인 낭포성 섬유증 진단을 생후 8개월이 지나서야 받았습니다.

그는 “성장과정에서 병원 속의 삶이 어떤지, 오진이 어떤 비용을 초래하는 지를 직접 경험했습니다. 그래서 만약 의사들에게 또 다른 눈이 있으면 어떨까라는 생각이 들었습니다”라고 말했습니다.

마이클 박과 코너 모나한은 18살의 나이에 컴퓨터 과학과 머신 러닝 지식을 활용해 헬스케어 분야를 한 단계 더 발전시키겠다고 결심했습니다.

마이클 박은 “저는 의학에는 문외한이지만, 알고리즘은 의학을 이해합니다”라고 사업의 포부를 밝혔습니다.


더 자세한 내용은 이노베이션 DX의 백서인
폐암 검진을 위한 유전 러닝(Genetic Deep Learning for Lung Cancer Screening)에서 확인해보세요.

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