“건강한 식사를 하세요. 충분한 수면을 취하세요. 그리고 규칙적으로 운동하세요.”
병원에 가면 듣게 되는 뻔한 진단! 인공지능(AI)을 통해서 보다 스마트한 진단을 들을 수 있지 않을까요?
인공지능이 건강 지킴이로 나설 날이 머지 않았습니다. 엔비디아 GPU와 딥 러닝 덕분에의료진은 환자의 전자 건강 기록(Electronic Health Records, EHR)을 분석함으로써 지금보다 훨씬 더 빠르게 질병의 발생 확률을 예측할 수 있게 됩니다.
뉴욕 대학교(New York University) 랜곤 메디슨 스쿨(Langone School of Medicine)의 나르게스 라자비안(Narges Razavian) 교수는 “의료 교육 과정의 핵심은 질병 치료에서 예방으로 나아가고 있습니다. 이제 의료진은 특정 개인이 질병에 걸릴 위험성이 있는지에 대해서, 그리고 그것을 예측할 수 있는 방법에 대해서 연구합니다.”라고 말했습니다.
질병 예측을 위한 AI
지난 5월 실리콘밸리에서 개최된 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference)에서 라자비안 교수는 뉴욕대학교 연구진이 EHR을 분석함으로써 기존 의료진이 사용하던 연구실 테스트, 진단서 및 엑스레이 같은 방법보다 3배 이상 빠른 속도로 200개의 질병을 예측해냈다고 설명했습니다.
라자비안 교수의 딥 러닝 소프트웨어는 3년 동안 18개 연구실에서 측정된 결과만으로 심부전, 중증 신장 질환, 간 질환, 당뇨병 및 호르몬 관련 증상을 정확히 예측했습니다.
라자비안 교수는 “많은 질병이 조기 예방이 가능하지만, 매우 느린 속도로 진행되기 때문에 사람들이 인식하지 못하는 사이에 점점 더 악화됩니다”라고 이야기하면서 “딥 러닝을 환자들이 경각심을 느낄 만한 강력한 도구로 활용할 수 있다면, 치료가 늦을 정도로 악화되기 전에 미리 질병을 예방할 수 있습니다”라고 말했습니다.
질병의 숨겨진 상관관계를 찾다
사람들의 건강을 유지하게 할 수 있는 EHR의 가능성을 발견한 것은 뉴욕 대학교 연구진이 처음이 아닙니다. (엔비디아 본사 블로그의 “Doctor, Doctor, Give Me the News” 와 “How AI Can Predict Heart Failure Before It’s Diagnosed.” 콘텐츠를 참고하세요).
이 소프트웨어가 이전까지의 연구와 다른 점은 지금까지 밝혀내지 못한 상관관계를 찾기 위해 시간이 지나면서 생기는 여러 유형의 의료기록을 조합할 수 있는 능력이라고 라자비안 교수는 설명합니다.
예를 들어, 연구진은 환자의 체중, 혈압, 포도당 수준, 간 기능 및 콜레스테롤 수치와 같은 900가지 측정 결과 사이의 연관성을 찾아서 2형 당뇨병을 예측했습니다. 이 과정에서 수면 무호흡증이나 급성 기관지염, 갑상선 기능 저하증 및 빈혈과 같은 당뇨병과 관련이 없는 요인들을 통해서도 질병을 예측할 수 있음을 발견했습니다.
“바로 이러한 방법을 통해 질병의 생물학적 메카니즘에 더 가까워질 수 있습니다”라고 라자비안 교수는 말했습니다.
딥 러닝이 예방을 돕는 방법
연구진은 질병을 예측하기 위해 410만 명의 보험 가입자 중 20만 명의 사람들을 대상으로 연구실에서 측정한 결과와 진단 정보에 대한 뉴럴 네트워크를 트레이닝했습니다. 데이터는 레이블이 지정되거나 가공되지 않은 “로우 데이터” 상태였지요.
이렇게 얻은 연구 결과로, 연구진은 25만 명의 고위험군 환자들에게 간호사의 방문과 전화 통화의 기회를 제공하는 뉴욕 대학교 의료센터의 계획을 개선하기 위한 테스트를 실시했습니다. 의료진은 딥 러닝을 활용해서 어떠한 환자가 특정 상황에서 고통을 받을 가능성이 있는지 예측하기 위해서 병원에서 질병을 예방하고자 하는 강도 높은 생활습관 관리 프로그램을 통해 도움이 필요한 사람들을 선정하는 것을 지원했습니다.
이 연구는 고위험군 환자들의 간호사 방문과 검사 일정을 자동화하는데 도움을 주기도 했습니다.
라자비안 교수를 포함한 연구원들은 EHR을 정밀 의학에 활용해서 각 환자에게 맞춤화된 질병 예방 및 치료법을 개발할 수 있기를 바라고 있습니다.
한편, 라자비안 교수는 이 작업의 애플리케이션 범위는 매우 넓기 때문에 인력과 시간에 제한이 있다고 설명했습니다.
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