AI를 이용한 의료 영상 분석 처리는 이미 암 발견 등에 도움이 된다고 보고되고 있다. 반면 뇌출혈은 출혈량이 적더라도 심각한 문제가 될 수 있다. 그런데 이 분야에서도 컴퓨터를 이용한 출혈 검출이 실용적이 될지도 모른다고 한다.
캘리포니아 버클리대학과 UCSF 연구팀이 개발한 AI 알고리즘은 방사선을 한 4명 중 2명에게서 간과됐던 경미한 뇌출혈을 발견할 수 있었다고 한다. 연구팀에 따르면 방사선을 통해 매일 CT 촬영한 뇌의 적층 이미지에서 작은 출혈을 놓치지 않게 확인하도록 했다. AI가 이 같은 작업을 대신 할 수 있게 되면 의사는 더 중요한 다른 일을 할 수 있고 의료 현장 효율화에 잠재적 기여도가 높아질 수 있다.
연구팀은 CT 촬영 사진 4,396장을 이용해 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보여주는 CNN(Convolutional Neural Network)으로 학습시켰다. 물론 4,396개는 많다고 할 수 없지만 UCSF에 따르면 스캔 이미지에서 이상 픽셀 수준을 발견할 수 있다고 한다.
디지털화된 이미지는 잡신호와 오류도 픽셀 수준으로 혼입될 수 있지만 이 AI 알고리즘은 이를 확인해 실수 가능성이 훨씬 낮아진다고 한다. 연구팀은 또 AI 제도를 개선하기 위해 모든 이미지를 한 번에 진단하는 게 아니라 일부를 이용해 여러 번 교육시켜 작은 변화에서 잘못된 가정을 택해 판단하는 실수를 줄였다.
AI를 이용한 뇌출혈 진단 정확도가 크게 높아진다고 해도 아예 인간을 대체하는 건 아니다. 하지만 1초에 진단을 끝내고 출혈 위치 등을 자동으로 분류, 보고해주는 시스템은 의사의 치료 방법 결정을 빠르게 해줄 수 있다. 또 간과하는 실수가 적어지면 나중에 치명적인 상황에 이르는 일도 줄어들 것이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.