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 진 은 효 ( Eun Hyo Jin ) 
 Gastroenterology , February 29 , 2020 https : / / doi . org / 10 . 1053 / j . gastro . 2020 . 02 . 036 
 의학 분야 에서 인공 지능 의 접목 은 더 이상 머나먼 이야기 가 아닙니다 . 다양 한 의료 영상 에서 진단 의 보조 역할 을 할 수 있 는 다양 한 시스템 이 개발 되 고 있 습니다 . 최근 소화기 내시경 분야 에서 는 내시경 이미지 로 대장 용종 의 조직 병리 를 예측 하 는 ‘ 광학 진단 ( optical diagnosis ) ’ 시스템 개발 이 활발히 이루 어 지 고 있 고 , 이 는 병리 진단 에 소요 되 는 비용 과 시간 을 절감 할 수 있 다는 점 에서 매우 관심 이 높 습니다 . 인공 지능 시스템 을 진단 보조 에 적용 할 때 는 몇 가지 고려 해야 할 사항 이 있 습니다 . 우선 이 시스템 의 결과 를 임상 의사 , 환자 , 그리고 사회 가 얼마나 잘 받아들일 수 있 느냐 의 문제 입니다 . 임상 의사 가 신뢰 할 수 있 을 만큼 정확 한지 , 시스템 의 진단 결과 가 틀렸 을 때 의 책임 소재 는 어떻게 할지 등 의 문제 가 있 습니다 . 따라서 아직 까지 인공 지능 시스템 을 진단 에 적용 한다면 , 의사 의 판단 을 도와 주 어 최종 적 으로 는 의사 가 판단 하 도록 하 는 방식 이 가장 합리 적 일 것 입니다 . 또한 , 인공 지능 의 ‘ 블랙박스 ’ 과 같 은 결론 도출 방식 으로 인하 여 , 임상 의사 가 그 결과 를 완전히 신뢰 하 고 받아들이 는데 어려움 이 있 다는 한계점 이 있 습니다 . 
 본 연구 에서 는 CNN ( Convolutional Neural Network ) 을 이용 하 여 ‘ 대장 용종 의 광학 진단 시스템 ’ 을 개발 하 였 습니다 . 기존 연구 와 의 차별 점 은 ENAS ( efficient neural architecture searches via parameter sharing ) 및 augmetation 방법 을 적용 하 여 진단 의 정확도 를 높였 고 , Grad - CAM ( gradient - weighted class activation mapping ) 방식 을 이용 한 시각화 를 통해 진단 의 근거 가 되 는 병변 의 위치 를 한눈 에 볼 수 있 도록 개발 하 였 습니다 . 그리고 이 시스템 이 실제로 임상 의사 에게 어떠 한 영향 을 미치 는지 를 알아보 기 위하 여 내시경 경험 도 가 다른 총 22 명 의 의사 에 인공 지능 시스템 을 적용 하 지 않 았 을 때 ( Test 1 ) 와 이 시스템 의 결과 를 보여 주 었 을 때 ( Test 2 ) ( 그림 1 ) 으로 나누 어 비교 해 보 았 습니다 . 결론 적 으로 인공 지능 의 광학 진단 시스템 의 도움 을 받 았 을 경우 , 의사 의 광학 진단 정확도 가 상승 하 였으며 특히 경험 이 많 지 않 은 초심자 에서 정확도 가 가장 많이 상승 하 였 습니다 . 또한 진단 에 소요 되 는 시간 이 줄어들 어 숙련 된 의사 에게 도 도움 이 되 는 것 을 확인 할 수 있 었 습니다 . 
 이 연구 를 통하 여 소화기 내시경 분야 에서 대장 용종 의 광학 진단 과 인공 지능 시스템 의 접목 의 가능 성 을 확인 하 였 고 , 실제로 의사 의 진단 에 도움 이 될 수 있 다는 것 을 알 수 있 었 습니다 . 앞 으로 이러 한 시스템 이 실시간 으로 내시경 중 적용 이 가능 하 다면 , 용종 의 조직 타입 을 제거 전 에 미리 예측 하 여 , 제거 가 꼭 필요 한 용종 을 선별 하 여 제거 하 는 것 이 가능 할 것 이 고 또한 , 조직 병리 에 소요 되 는 시간 과 비용 을 절감 할 수 있 을 것 으로 기대 합니다 . 
 그림 1 . 인공 지능 의 광학 진단 결과 및 시각화 방법 
 본 연구 는 서울 대학교 병원 소화기 내과 김주성 교수 님 연구 팀 과 서울 대학교 의공학 과 김희찬 연구 팀 의 공동 연구 입니다 . 저 는 서울 대학교 병원 강남 센터 에서 소화기 내과 임상 조교수 로 근무 중 입니다 . 서울 대학교 병원 강남 센터 는 건강 검진 센터 로 , 소화기 내과 에 총 16 분 의 교수 님 이 계시 며 , 매년 만 건 이상 의 대장 내시경 을 시행 하 고 있 습니다 . 또한 서울 대학교 병원 강남 센터 헬스 케어 연구소 에서 는 건강 검진 으로 축적 된 35 만 건 의 다양 한 데이터 를 기반 으로 건강 증진 의학 의 연구 를 주도 하 고 있 습니다 . 맞춤 의학 , 정밀 의료 관련 국책 과제 를 수행 중 이 며 , 의료 영상 및 다양 한 임상 정보 를 이용 하 여 진단 에 도움 이 되 는 인공 지능 시스템 개발 을 진행 하 고 있 습니다 . 공동 연구 를 수행 한 의용 전자 연구실 ( Medical Electronics Laboratory ) 김희찬 교수 님 팀 은 웨어 러블 디바이스 개발 및 생체 신호 처리 , 인공 심폐 기 등 하드웨어 개발 부터 , 의료 영상 처리 , 증강현실 과 같 은 소프트웨어 개발 까지 의료 및 헬스 케어 와 밀접 하 게 연관 된 다양 한 연구 를 수행 하 고 있 습니다 . 
 인공 지능 을 탑재 한 영상 진단 기기 의 개발 은 이미 여러 의학 분야 에서 시도 되 고 있 습니다 . 기존 의 의학 연구 와 는 달리 이러 한 기술 개발 에 는 인공 지능 학습 용 데이터 셋 을 구축 하 고 , 이 에 특화 된 인공 지능 기술 을 개발 하 기 위해서 는 임상 의사 뿐 아니 라 이 분야 의 전문가 의 역할 이 매우 중요 합니다 . 본 연구 에서 는 임상 의사 로 구성 된 연구 팀 과 의료 영상 을 전문 으로 연구 하 는 의공학 팀 이 긴밀 하 게 협조 하 여 연구 성과 를 이루 어 냈 다는 점 에서 큰 의미 가 있 습니다 . 앞 으로 의학 분야 에서 이러 한 융합 연구 가 더욱 많이 이루어지 리라 생각 하 며 다양 한 분야 와 의 협업 이 필수 적 이 되 리라 생각 합니다 . 
 저 는 소화기 내과 의사 로 매일 내시경 검사 를 시행 하 고 있 습니다 . 건강 검진 을 받 는 많 은 사람 들 의 위 , 대장 내시경 을 시행 하 고 , 위험 한 병변 을 일찍 발견 하 여 적절 한 치료 를 받 을 수 있 도록 하 는 것 이 가장 큰 보람 입니다 . 특히 , 대장 용종 중 선종 은 암 으로 진행 할 수 있 는 ‘ 씨앗 ’ 같 은 병변 으로 잘 발견 하 여 적절 하 게 제거 하 는 것 이 매우 중요 합니다 . 평소 대장 내시경 을 시행 하 면서 , 용종 의 경우 내시경 중 에 미리 선종 인지 아닌지 를 알 수 있 다면 , 병리 소견 까지 기다리 지 않 아도 미리 결과 를 알려 줄 수 있 으며 제거 가 불 필요 한 용종 을 떼 어 내 는 일 을 적 지 않 을까 라는 생각 을 하 곤 했 습니다 . 임상 분야 에서 필요 한 기술 은 실제 환자 를 진료 하 고 치료 하 는 과정 에서 그 힌트 를 얻 을 수 있 습니다 . 많 은 의사 후배 들 에게 지금 까지 의 진료 와 치료 의 방식 에 대하 여 새로운 생각 과 접근 을 해 보 기 를 권합니다 . 앞 으로 의 의료 는 지금 과 는 다른 방식 으로 많이 발전 하 고 바뀌 리라 생각 합니다 . 새로운 기술 에 대한 수용 적 인 태도 가 이 분야 에서 앞서 나갈 수 있 는 가장 좋 은 방법 이 라고 생각 합니다 . 
 이 연구 에서 개발 한 시스템 을 실시간 내시경 에 적용 할 수 있 도록 후속 연구 를 생각 하 고 있 습니다 . 또한 관련 된 연구 로 는 내시경 중 대장 용종 의 발견 을 도와 주 는 인공 지능 시스템 을 개발 하 는 연구 를 진행 중 입니다 . 궁극 적 인 목표 는 대장 내시경 중 대장 용종 을 발견 하 고 그 조직 진단 을 예측 하 는 광학 진단 까지 가능 한 시스템 을 만들 어서 실제로 검사 에 적용 가능 하 게 하 는 것 입니다 . 대장 암 예방 을 위한 대장 내시경 의 수요 가 점차 늘어나 는 만큼 이러 한 기술 은 추후 실제 임상 에서 크 게 도움 이 될 것 으로 생각 합니다 . 
 좋 은 데이터 셋 이 없 다면 시작 조차 어려웠을 연구 이 기에 , 평소 진료 시 내시경 으로 많 은 용종 을 찾 고 , 좋 은 이미지 를 남겨 주 신 강남 센터 의 소화기 내 과 의 모든 교수 님 들 께 진심 으로 감사 드립니다 . 또한 시스템 의 검증 을 위해 두 번 의 테스트 에 기꺼이 응해 주 신 서울 대학교 병원 소화기 내과 전임 의 선생 님 , 좋 은 연구 를 함께 진행 할 수 있 었 던 이동헌 연구원 , 김희찬 교수 님 , 그리고 이 연구 의 시작 부터 끝 까지 전폭 적 인 지지 를 보내 주 신 김주성 교수 님 께 깊 은 감사 의 말씀 을 드립니다 . 
 Category : Medicine , Cancer Biology / Oncology 
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 김주성 ( 서울 대학교 ) 
 김희찬 ( 서울 대학교 ) 
 이동헌 ( 서울 대학교 ) 
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 Pubmed ( by Eun Hyo Jin )