페이스북 AI 연구 부문인 페이스북AI(Facebook AI)와 뉴욕대학교 랑곤의료센터(NYU Langone Health)가 자기공명영상 MRI를 이용한 신체 이미지를 가져오는 데 걸리는 시간을 AI를 이용해 대폭 줄여주는 기술을 개발했다. 패스트MRI(fastMRI)라고 명명한 이 신경망은 기존보다 4분의 1 검사 데이텉 만으로 이미지를 얻을 수 있게 해준다.
보통 MRI 머신은 국소적으로 강한 자기장을 생성해 체내 수분을 구성하는 수소 원자 자기 공명을 일으킨다. 이 자기 공명이 일어날 때 수소 원자가 방출하는 미약한 전파를 취득하고 이미지화해 체내 모습을 시각화하는 것이다. 하지만 문제는 한 번에 자기 공명을 일으키는 범위가 작고 여러 번 자기장 범위를 바꿔 촬상하려면 모든 걸 끝내려면 많은 시간이 걸린다는 것이다.
패스트MRI는 과거 MRI 사진을 신경망에 학습시켜 새로운 진단 데이터를 4분의 1로 줄여도 원래 가져온 이미지와 거의 같은 결과를 얻을 수 있다고 한다. 실험에선 인대 이상이나 연골 결손 등 무릎 부위를 촬영한 MRI 이미지와 이를 생성하는데 이용한 데이터를 4분의 1로 축약한 것에서 생성한 패스트MRI 이미지 108명 분량을 준비하고 의사에게 어느 쪽 품질이 더 높은지 물었다. 두 이미지를 비교해 진단 결과에 차이가 있는지 확인한 것. 편견이 생기는 걸 피하기 위해 보통 MRI 진단과 패스트MRI 이미지 진단에는 1개월 간격을 뒀다.
그 결과 방사선과 의사 평가는 유의미한 차이가 없었다는 것이다. 의사 6명 중 5명은 어느 쪽이 AI 이미지였는지 알 수 없었다고 한다. 오히려 남은 1명이 사진을 분별해낸 게 놀라운 일일 수도 있지만 이에 대해 연구팀은 해당 의사가 노이즈량을 나타내는 방법에 대한 경향에서 근소한 차이를 감지했을 가능성이 있다고 밝히고 있다.
이 시스템은 기존 MRI 시스템에서도 작동하지만 연구는 현재 무릎 부위만 이뤄진 것이어서 패스트MRI를 곧바로 의료 현장에서 사용하게 되는 건 아니다. 연구팀은 앞으로 MRI를 통한 뇌와 다른 중요한 장기 스캔 데이터를 이용해 패스트MRI 신경망 훈련을 해나갈 계획이다. 패스트MRI는 오픈소스 프로젝트로 개발되고 있으며 코드와 데이터를 공개하고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.