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의료인 임상 경험 기반 의료 AI 소프트웨어 등장
자연어 처리 의료 AI·자동 안면 진단 프로그램 개발
[기사입력 2020-02-26 06:42]

의료진 임상 경험을 바탕으로 한 의료 인공지능(AI) 소프트웨어가 잇따라 개발돼 상용화 기대감을 높이고 있다.

26일 의료계 등에 따르면 부산대학교병원, 이대목동병원 등이 자연어를 처리하는 의료 AI 및 딥러닝 알고리즘을 활용한 자동 안면 진단 프로그램 등을 개발하는데 성공했다.

부산대병원 융햡의학기술원 최병관 원장팀은 문자형 의료데이터를 분석해 의료용어 데이터를 추출, 의료진이 사용 할 수 있는 인공지능 시스템을 개발했다.

이번에 개발된 딥러닝 기반의 의료 AI는 병력지와 판독지 같은 문자서술형(free text) 자료에서 데이터를 분석하고 대한민국 표준질병사인분류 코드를 추출할 수 있어 외래진료시 의료진이 환자에게 더 집중할 수 있는 환경을 조성하고 의료데이터의 생산성과 품질 향상으로 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있도록 설계됐다.

지금까지는 CT나 MRI 같은 의료영상을 분석해주는 AI의 개발과 연구는 국내에서 상당히 진전됐으나 진료차트와 같은 문자형 의료데이터를 분석해 주는 국내 연구는 미미했었다.

특히 국내 전자차트 도입률이 90%를 넘어가는 상황이지만 의료진이 문서로 작성하는 수많은 의료 데이터는 구조화가 되지 않아 의료정보 유통과 재활용에 어려움이 많은 실정이었다.

반면 자연어 처리기반의 의료인공지능을 이용하면 활용이 힘든 의료정보를 인식 가능한 스마트 의료 데이터로 변환되어 재활용률을 높일 수 있게 된다.

최병관 교수는 "현재의 경과기록지에서 의료 정보를 추출하는 업무분야에서 시험운영을 거친 뒤 영상판독지와 병리 판독지, 수술 기록지 등으로 활용처를 확대해 나갈 예정"이라고 말했다.

이정주 원장은 "자연어를 처리하는 의료인공지능 개발로 우리나라도 왓슨과 같은 의료 인공지능을 개발할 수 있는 토대를 구축했다고 본다"며 "이를 통해 병원의 의료 서비스 고도화는 물론 세계 의료데이터 시장을 선도할 수 있도록 노력과 지원을 아끼지 않겠다"고 전했다.

국내 연구진이 인공지능 딥러닝 알고리즘을 활용한 자동 안면 진단 프로그램을 개발했다.

이대목동병원 구강악안면외과 김진우 교수, 교정과 김민지 교수팀은 연세대학교 공과대학 최종은 교수팀과 공동으로 이같은 프로그램을 개발, 교정 진단에 도움을 줄 수 있을 것이라고 발표했다.

기존 안면부 진단법은 임상의들이 계측점을 일일이 표기해 분류하는데, 이는 수동으로 하는 작업인 만큼 임상의에 따라 오차가 발생할 수 있고 정확성 또한 떨어진다.

하지만 이번에 개발된 딥러닝 알고리즘은 안면골 계측을 위해 필수라고 여겨져 왔던 계측점 표기 절차를 생략하는 모델임에도 불구하고 오히려 더 정확한 진단 결과를 보였다.

이러한 결과에 따라 연구팀은 교정 진단에 어려움을 느끼는 일반 임상의들의 불편함을 해소시켜 시간 감소와 효율성, 정확성을 개선할 수 있는 좋은 진단 시스템이 될 것으로 보고 있다.

김진우 교수는 "진단 정확성 95% 이상의 훌륭한 인공지능 모델이 높은 공신력의 최고 수준 학술 저널에 발표됨으로서 인공지능을 활용한 진단 시스템 발전에 크게 기여할 것"이라고 말했다.

국내 연구진이 의료데이터 분석에 탁월한 인공지능 기반 분석 툴을 개발했다.

연세대 보건대학원 지선하 교수팀은 AI 스타트업 투비코와 함께 특별히 설치할 필요가 없는 웹 기반 인공지능 기반 분석 툴을 개발했다.

분석 툴은 기본 통계 분석뿐만 아니라 머신러닝, 딥러닝 등의 AI 분석 기능을 탑재해 현재 프로토타입(prototype) 버전으로 연구자들에게 제공되고 있다.

해당 분석 툴은 연구자들이 활용하고 있는 프로그램의 취약점을 보완하고자 데이터 보안성과 분석 접근성을 높이는 데 중점을 뒀다.

특히 의료 데이터 분석 시 공동 연구와 자료 이동 시 발생할 수 있는 데이터 관리상의 위험을 '블록체인 기술'로 보강했다. 이를 통해 데이터 위변조 위험을 방지했다.

분석 툴에는 인공지능 분석을 포함한 여러 분석기법을 내장시켰다. 이를 통해 통계 지식이 부족한 연구자나 학생들에게 인공지능 기반 분석에 대한 접근성을 획기적으로 높였다. 따라서 보건의료계 연구자들이 별도의 통계 프로그램을 학습하지 않아도 안전한 환경에서 통계 분석을 수행할 수 있게 했다.

지선하 교수는 "이 시스템이 학생과 연구자들에게 의료 데이터를 더 쉽고 정확하게 분석할 수 있는, 기본 인프라가 될 수 있도록 지원할 예정"이라며 "연구자들이 해당 분석 툴을 활용해 데이터 수집, 분석 학습보다 유의미한 결과를 해석하는 데 집중해, 지속적으로 학술적인 근거를 구축할 수 있게 돕겠다"고 말했다.

연구팀은 시스템에 이미 업로드 되어있는 한국인 암 예방연구-II(Korean Cancer Prevention Study-II, KCPS-II, 참고자료1)의 대상자 15만6701명 임상역학 자료와 1만 6,995명 유전체 자료를 업로드해 분석할 수 있게 할 예정이다.

이러한 양질의 자료와 임상 자료 등을 인공지능을 통해 분석하게 되면, 개인 맞춤형 정밀의료나 질병 진단을 위한 바이오마커(참고자료2)를 개발하는데 유용할 것으로 예상하고 있다.

지 교수는 "이번에 개발한 시스템은 빅데이터와 인공지능을 통해 신약개발 등의 혁신적인 성과를 내는 데 주력하는 보건 의료계에 중요한 인프라가 될 것"이라고 전했다.


김양순 기자  ehealth@e-healthnews.com
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