한시가 급한 여러 외과 수술 중에서도 뇌 수술은 특히나 응급 상황일 때가 많은데요.
미시건 주립대학교 의과대학과 하버드 대학교 연구진이 최근 실시한 한 연구에 따르면, 앞으로 의료진은 인공지능(AI)을 통해 뇌종양을 보다 신속, 정확하게 진단할 수 있다고 합니다.
해당 연구 논문은 네이처 의공학(Nature Biomedical Engineering)에 게재된 논문으로, 제 1저자인 다니엘 오링거(Daniel Orringer) 미시건 주립대학교 의과대학 신경외과 조교수는 “수술 중 신경병리학자만큼의 성과를 낼 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 연구 목표입니다”라고 밝혔습니다.
수술 시간 단축으로 환자 안전성 강화
연구진은 100개 이상의 뇌 조직 표본을 기준으로 딥 러닝을 사용하여 종양 유무를 판독하고 유형별로 분류했습니다. 이 조직 분석에서는 자체 개발한 레이저 유도 라만 조직학(SRH, stimulated Raman histology)이라는 이미징 기법을 AI 알고리즘에 적용했습니다.
현재는 조직을 병리과로 옮겨 동결조직절편검사를 시행하기 위해서는 의사들이 30-40분간 수술을 중단할 수밖에 없는데요. SRH은 조직을 수술실 밖으로 이동시키지 않고도 진단이 가능하게 해 대기 시간을 3분 내외로 단축시킬 수 있습니다. 오링거 박사는 종양 진단이 신속해지면, 수술 시간이 줄어들어서 환자의 위험 또한 감소한다고 말합니다.
개선된 뇌종양 진단법
딥 러닝 알고리즘은 조직 표본을 분석해 크게 4가지 유형의 종양으로 구분합니다. 연구가 진행되면서 표본 수집이 늘어나기 때문에 오링거 박사는 신경외과 의사들이 현장에서 볼 수 있는 대부분의 종양을 집대성하여 종양의 유형을 8개로 확장하고자 합니다. 오링거 박사에 따르면 조직 표본 30개로 실험한 결과, 인공지능의 정확도는 90%이고 신경병리학자의 정확도는 90-95%에 달합니다.
오링거 박사는 “진단 정확도를 개선시켜서, 오진율을 낮추고자 합니다. 수술 중 조직 진단을 빠르고, 일관성 있고 정확하게 이루어지도록 함으로써 병리학자 간 진단 차이 등의 문제를 해결할 수 있습니다”라고 말했습니다. 한편, 그는 병리학자의 전문성이 최종 진단에서 요구되기 때문에, 딥 러닝이 그 자리를 대체할 수는 없다고 덧붙였습니다.
수술 여부의 결정
오링거 박사의 연구진은 370명 이상의 환자를 대상으로 인공지능 진단법을 실험했고, 앞으로 실험 군을 500명으로 확대할 계획입니다. 오링거 박사는 “컴퓨터에 데이터 입력이 늘수록, 진단의 정확도도 높아집니다.” 라고 설명하면서 뇌종양 외에도 인공지능 진단법 적용을 확대할 수 있다고 말했습니다.
딥 러닝과 SRH 이미징 기법은 의료진이 수술 여부와 시기를 결정하는데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 오링거 박사는 어떤 종양은 수술 보다 항암과 방사선 치료에 치료 반응이 더 좋기 때문에, 수술을 굳이 받을 필요가 없는 경우도 있다고 설명합니다.
종양 조직의 SRH 이미지: 덩어리 속에 검고 큰 핵이 있는 세포들이 종양입니다.
신경학자들의 원격 진단 가능성
연구에 따르면 SRH와 딥 러닝은 신경학자들이 없는 소형 병원이나 도서산간 지역에 도움이 됩니다. 미국 내에서 뇌종양 수술이 가능한 병원은 1,400개이지만, 병리전문의 수 는 800명에 불과한데요. 오링거 박사는 소형 병원에 이 기술을 도입하면, 영상판독을 원격으로 할 수 있기 때문에 병리과 전문의 역량을 폭넓게 적용할 수 있다고 말합니다. 연구진은 CUDA 병렬 컴퓨팅 플랫폼, 엔비디아 지포스(GeForce) GTX 1080 GPU, 테아노(Theano) 딥 러닝 프레임 워크 기반의 cuDNN로 뉴럴 네트워크를 트레이닝했습니다.
“GPU는 이 알고리즘을 구축하는 데에 있어서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.”라고 오링거 박사는 말합니다. 오링거 박사는 연구진의 다음 과제가 대규모 임상 시험이라고 설명합니다. 현재 SRH 시스템 프로토타입과 딥 러닝 알고리즘은 연구 목적으로만 고안되었기 때문이지요.
본 기사에 개제된 모든 이미지는 미시간 주립대학교 의과대학에서 제공하였습니다.
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