폐암은 진단하기 가장 어려운 병 중 하나로 오랫동안 알려져 왔습니다. 엔비디아의 다큐시리즈 “I Am AI”의 세 번째 에피소드에서는 샌디에고에 위치한 스타트업 12 Sigma Technologies를 소개합니다. 12 Sigma는 GPU가 장착된 인공지능(Artificial Intelligence)과 딥 러닝을 암 진단에 적용해 변화를 일으키고 있는데요.
폐암 진단은 보통 의사들이 CT 스캔 이미지를 눈으로 관찰하는 방식으로 검사가 이루어집니다. 양성 혹은 악성 여부를 확인하기 위해 의사들은 작은 결절을 찾는데, 결절이 작은 경우에는 이를 발견하기가 어렵습니다. 12 Sigma의 신 종(Xin Zhong) 공동 창업자 겸 CEO는, 이와 같은 이유로 인해 폐암이 너무 늦게 발견되는 경우가 많아 17 퍼센트의 낮은 생존율을 보이고 있다고 전했습니다.
신 종 CEO는 “거의 모든 종류의 폐암은 하나의 작은 결절에서 시작됩니다. 결절은 각각 모양이 다를 수 있어 의사가 각기 다른 모양을 파악하기까지 몇 년씩 걸리기도 합니다”라고 설명했습니다.
딥 러닝으로 한결 나아진 암 진단
신 종 CEO와 팀원들은 의사들이 CT 스캔 이미지를 더욱 효율적으로 분석하는데 도움을 주기 위해 딥 러닝으로 AI 알고리즘을 트레이닝 시키기로 결정했는데요. 이는 빠르고 정밀한 폐암 진단이 가능하도록 하기 위함이었습니다. CT 스캔에는 500여 개의 이미지가 사용되며, 이외에도 이미지 분석을 기반으로 한 의학적 검사들이 보편화되고 있는데요. 이에 따라 강력한 분석적 기술의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.
12 Sigma의 공동창업자 겸 CTO인 다샨 가오(Dashan Gao)는 “지금까지 생산한 데이터의 양이 방대하기 때문에 AI는 암을 발견하는 데 적합한 기술입니다. 12 Sigma는 최신 딥 러닝 컴퓨터 시각 기술을 데이터를 처리하는 데 활용할 수 있습니다”라고 말했습니다.
12 Sigma는 미국과 중국 병원의 CT 이미지를, CPU 기반의 뉴럴 네트워크 보다 50배 빠른 GPU 기반 뉴럴 네트워크 모델로 트레이닝 합니다. 다샨 가오 CTO는 모델을 트레이닝 하는 데에 기존 몇 주 또는 몇 개월이 걸리는 양을 GPU를 이용해서 수 일 또는 몇 시간으로 처리할 수 있게 되었다고 덧붙였습니다.
지속적인 CT 이미지 학습
12 Sigma의 기술은 중국 35 곳 이상의 병원에서 시험 운영 중인데요. 의사들이 먼저 육안으로 CT 이미지를 확인한 후, 12 Sigma의 알고리즘이 처리하는 방식으로 진행되고 있습니다. 해당 알고리즘은 종종 육안으로 발견하지 못한 암 결절을 발견해내면서, 의사들이 악성 종양 제거 여부를 결정하는 시간을 단축시킵니다.
의사들이 거짓 양성 반응을 걸러내고 거짓 음성 반응을 이용하는 과정에서 12 Sigma의 기술은 새로 레이블 된 데이터를 구축하고 알고리즘에 미세 조정하며 계속해서 학습하게 됩니다.
다샨 가오 CTO는 “의사의 진단과 시스템을 통한 진단을 병행하면서, 12 Sigama의 기술은 매우 높은 수준의 정밀도와 아주 적은 거짓 양성 반응을 얻어낼 수 있습니다”라고 언급했습니다.
생명을 구하는 기술
이러한 변화는 의사들에게도 큰 영향을 끼쳤는데요. 예전에는 눈으로 CT 스캔 사진을 검토하는데 10분 정도 시간이 걸렸습니다. 양성인지 음성인지 분류하는 데는 추가적인 시간이 소요됐지만, 같은 일을 12 Sigma system으로 진행하면 양성 및 음성을 분류하는 것까지 포함해서 2분 밖에 걸리지 않습니다. 신 종 CEO는 자사의 기술 덕분에, 의사들이 적어도 하루에 4시간을 절약할 수 있다고 추정합니다. 그 시간에 환자와 더 많이 소통하고, 연구에 집중할 수 있게 된 것이죠.
물론, 가장 큰 성과는 폐암을 조기에 발견해서 환자들의 생명을 살릴 수 있다는 점입니다.
12 Sigma의 상품 개발부서 유민 유안(Yumin Yuan) 부 팀장은 “누군가의 생명을 살리는 것은 매우 의미 있는 일입니다. 바로 그 점에서 보람을 느낍니다”라고 말했습니다.
다음 에피소드
다큐 시리즈 “I Am AI” 의 다음 에피소드에서는, AI를 활용해 사람들에게 가장 잘 어울리는 머리 색을 찾아주며 획기적으로 뷰티 산업을 이끄는 모디페이스(ModiFace)에 대해 소개합니다.
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