인도 서부에 위치한 도시 푸네(Pune)의 헬스케어 스타트업, 딥테크(DeepTek)에게 결핵은 매우 잘 아는 질병입니다. 인도는 해마다 발생하는 총 1,000만 건의 세계 결핵 발병 건 중 25% 이상을 차지하는 국가입니다.
딥테크의 창립 멤버들이 AI 기반의 방사선 플랫폼을 통해 전세계인들이 손쉽게 의료영상진단 기술을 접할 수 있게 되길 바라고 있기 때문에, 딥테크가 첫 번째 프로젝트로 결핵 프로젝트를 택한 것은 매우 적절한 선택이었습니다. 딥테크의 DxTB 도구는 엑스레이 이미지를 이용해 폐결핵을 감지해 전문 의료진들이 선별된 케이스를 우선적으로 검토할 수 있도록 합니다.
인도는 UN이 세계 전염병 종식을 목표로 설정한 2030년 보다 5년 앞선 2025년까지 결핵을 근절하는 것을 목표로 하고 있습니다. 흉부 엑스레이(X-Ray)는 폐결핵을 가장 예민하게 감지할 수 있는 도구로, 임상의들은 흉부 엑스레이 촬영 결과를 보고 어떤 환자가 추가적인 연구실 테스트를 받아야 할지 판단합니다. 하지만, 세계 인구의 3분의 2가 높은 비용과 부족한 인프라 등을 이유로 기본적인 방사선 서비스조차 받지 못하고 있습니다.
딥테크 CEO 아미트 카랏(Amit Kharat)은 “현재 엑스레이 사진을 판독할 수 있는 의료영상 전문가가 심각하게 부족한 상황입니다. 하지만 방사선 전문의들이 CT나 MRI 촬영과 같은 정밀검사를 하는데 더 많은 시간을 할애하기 때문에 AI로 부가가치를 더할 수 있는 여지가 줄어들게 됩니다”라고 말했습니다.
딥테크는 스타트업 기업들에게 기본적인 도구와 전문지식, 안정적인 시장 진출을 지원하는 가상 액셀러레이터 프로그램인 엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception)의 회원사 입니다. 딥테크는 구글 클라우드와 아마존웹서비스(AWS)를 통해 자사의 딥 러닝 알고리즘 학습, 추론에 엔비디아 GPU를 사용합니다.
DxTB 도구는 클린턴 헬스 액세스 이니셔티브(Clinton Health Access Initiative)가 후원하는 프로젝트인 첸나이 도시공사(Greater Chennai Corporation)의 ‘결핵 없는 첸나이 이니셔티브(TB Free Chennai Initiative)’와의 제휴를 통해 현재까지 7만 건 이상의 흉부 엑스레이 사진 분석에 사용됐습니다. 이 시스템은 디지털 엑스레이 기계가 장착된 이동식 밴에 설치돼, 고위험군 환자를 대상으로 한 결핵 검사에 사용됩니다.
이동식 클리닉에서 결핵 환자를 진단할 때 촬영된 흉부 엑스레이 사진은 클라우드로 안전하게 전송되고 AI 추론 작업에 사용됩니다. 이를 통해, 총 처리시간이 단축돼 의료진이 환자를 선별해 추가 검사를 바로 진행할 수 있고, 추가 검사와 치료를 받아야 하는 환자들의 숫자를 최소화할 수 있습니다.
카랏 CEO는 “이 작업을 진행하는데 아마 수 개월이 걸렸을 겁니다. 하지만 AI를 사용하면 단 몇 시간 안에 끝낼 수 있습니다. 우리의 목표는 단 한 명의 환자도 놓치지 않는 겁니다”라고 말했습니다.
DxTB는 클라우드에 적용되거나, 인터넷 연결이 잘 되지 않거나 인터넷 서비스가 제공되지 않는 경우에는 엣지 서비스 형태로 제공됩니다. 방사선 전문의들은 대시보드를 통해 촬영된 사진을 확인, 검토한 뒤에 전문적인 소견과 검증을 제공합니다.
잠재감염 환자로 판정된 환자들은 가래 혹은 폐 유체(lung fluids)를 제공합니다. 의료진은 이를 기반으로를 하고, 최종 진단을 내린 뒤에 약물 프로그램을 처방합니다.
이동식 클리닉 외에도 인도 내 50여 개의 영상센터와 병원들이 딥테크의 AI 모델을 사용하고 있습니다. 또, 한 병원 네트워크가 중증환자들의 다양한 상태를 진단할 수 있는 딥테크의 ICU 흉부(ICU Chest) 도구를 새롭게 도입할 예정입니다.
이와 함께 딥테크는 관절과 척추의 엑스레이 사진, 간과 뇌의 CT 촬영 사진, MRI를 이용한 뇌 연구자료를 진단하는 모델을 개발하고 있습니다. 딥테크의 사내 방사선 전문의들은 학습, 검증, 검사를 위해 촬영된 사진에 주석을 수작업으로 달고 있습니다.
딥 러닝 네트워크를 한 층 더 개선하기 위해 딥테크는 데이터 증강(data augmentation)과 데이터 표준화(data normalization)를 사용하고, 사용자가 제공한 방사선 보고서를 바탕으로 AI를 재훈련해 완성도를 높입니다.
딥테크는 현재 자사 클라우드 플랫폼 상에서 월간 25,000건 이상의 이미지를 처리하고 있습니다.
카랏 CEO는 “AI 모델을 구축하는 일은 전체 과정 중 일부일 뿐입니다. 기술 파이프라인 전체가 병원, 영상센터, 이동식 클리닉의 방사선 워크플로와 매끄럽게 통합돼야 합니다”라고 말했습니다.
상단 이미지는 딥테크의 AI 모델이 감지한 폐의 오른쪽 상옆에 생긴 석회화 결절의 모습입니다.