인공지능 , 인간 이 정복 하 지 못한 암 패턴 을 찾 다 | GE 리포트 코리아 
 인공지능 , 인간 이 정복 하 지 못한 암 패턴 을 찾 다 
 2017 년 9 월 26 일 0 
 브라질 의 대장암 환자 들 은 의사 가 권하 는 치료법 중 하나 인 결장 제거 수술 을 거부 하 는 경우 가 많 다 . 이 수술 을 받 는 경우 환자 는 남 은 평생 장루 주머니 를 달 고 살 아야 하 기 때문 이 다 . 외모 에 민감 한 브라질 문화 에서 이 는 매우 중요 한 문제 이 기 때문 이 다 . 
 이 처럼 결장 제거 수술 에 대한 혐오감 으로 인해 브라질 종양 전문의 는 방사선 치료 와 화학 요법 을 비롯 한 대체 요법 을 활용 해야 한다 . 놀랍 게 도 환자 중 20 % 는 이러 한 대체 요법 에 차도 를 보인다 . 그럼에도 불구 하 고 의사 들 이 대체 요법 의 수용 을 망설이 는 이유 는 어떤 환자 가 이 20 % 에 해당 하 는지 예측 이 불 가능 하 기 때문 이 다 . 
 의료 분야 의 딥 러닝 
 현재 과학자 들 은 이 의문 에 대한 답 을 찾 기 위해 인공지능 ( AI ) 기술 을 활용 하 고 있 다 . 얼마 전 독일 베를린 에서 열렸 던 GE 의 ‘ 마인드 + 머신 ( Minds + Machines ) 유럽 2017 ’ 콘퍼런스 에서 는 의료 분야 에서 AI 활용 에 대한 논의 도 활발히 이루 어 졌 다 . 현재 급속히 발전 중 인 분야 이 기 도 하 다 . 과학자 들 이 활용 하 고 있 는 소위 딥 러닝 ( Deep Learning ) 은 수천 까지 는 아니 어도 수백 개 의 데이터 포인트 를 연결 하 여 다양 한 알고리즘 으로 동시 에 처리 함 으로써 인간 의 뇌 를 모방 하 는 기술 이 다 . 
 예 를 들 어 , 보행자 는 길 을 건널 때 다가오 는 차량 의 수 와 속도 , 도로 의 상태 , 다른 보행자 들 , 심지어 착용 하 고 있 는 신발 이나 들 고 있 는 짐 등 수많 은 요인 을 고려 한다 . 딥 러닝 은 인간 의 능력 과 는 비교 할 수 없 을 만큼 의 더 많 은 데이터 와 더 빠른 속도 로 동일 한 기능 을 수행 할 수 있 는 잠재력 이 있 다 . 
 이 개념 은 사실 수십 년 전 에 등장 했 는데 , 최초 의 인공 신경망 은 1954 년 [ 1 ] 매사추세츠 공과 대학교 ( MIT ) 에서 개발 되 었 다 . 그러나 신경망 에서 의 효과 적 산출 에 필요 한 수준 의 컴퓨팅 파워 는 최근 에서 야 확보 되 었 기 에 , 최근 다시 각광 을 받 고 있 다 . 
 대체 요법 적합 성 판단 을 위한 AI 활용 
 위 에 언급 한 브라질 문제 를 해결 하 기 위해 , 과학자 들 은 AI 가 암 치료 대체 요법 에 적합 성 이 높 은 환자 를 예측 할 수 있 는 패턴 을 찾 을 수 있 게 노력 하 고 있 다 . [ 2 ] 
 연구 진 은 국가 등록 시스템 으로 수십 년 간 수집 한 결장 관련 데이터 , 수천 장 의 MRI 및 CT 스캔 , 유전자 패널 , 생체 지표 등 수백만 개 의 데이터 포인트 를 클라우드 에 입력 한다 . 이후 소프트웨어 를 이용 해 인간 이 따라갈 수 없 는 속도 와 정밀도 로 패턴 , 연결 성 및 연관 성 을 분석 한다 . 
 GE 헬스 케어 디지털 의 최고 의료 책임자 ( Chief Medical Officer ) 로서 AI 를 연구 중 인 마이클 댈 위드 ( Michael Dahlweid ) 박사 는 다음 과 같이 말 한다 . “ 우리 는 미지 의 영역 을 탐색 하 고 있 습니다 . 인간 이 발견 하 기 힘든 영역 을 파악 하 는 것 이 우리 의 목표 입니다 . ” 
 진단 의학 의 AI 활용 
 인공지능 ( AI ) 은 질병 진단 분야 에 도 사용 될 수 도 있 다 . 현재 연구 중 인 이 방식 은 딥 러닝 시스템 에 입력 하 는 데이터 를 기반 으로 한다 . 이 경우 , 임상의 와 데이터 과학자 가 서로 긴밀 하 게 협력 하 며 알고리즘 을 검토 하 고 정밀 하 게 조정 함 으로써 인체 스캔 분석 시 의사 가 특별히 주목 해야 할 부분 을 AI 가 알려 줄 수 있 도록 학습 시키 고 있 다 . 
 댈 위드 박사 는 “ 이 는 몇 차례 , 혹은 수백 차례 의 시도 끝 에 갑자기 AI 가 의료 분야 에서 의사 결정 시 활용 할 수 있 는 신뢰 도 높 은 보조 기술 이 될 것 이 라는 발상 ” 이 라고 설명 했 다 . 이 시스템 은 진단 을 직접 내리 는 것 이 아니 라 , 의심 스러운 부분 을 의사 에게 알려 주 어 알맞 은 치료 방법 을 결정 할 수 있 게 도와 준다 . 
 AI 는 의료업 계 의 판도 를 바꿀 수 도 있 다 . 댈 위드 박사 는 다음 과 같이 말 한다 . “ 지난해 의료 목적 의 AI 를 개발 하 는 스타트업 이 70 개 나 설립 되 었 습니다 . 2021 년 에 이르 면 의료 용 AI 에 대한 투자 규모 가 66 억 달러 에 달할 것 으로 예상 됩니다 . ” 
 댈 위드 박사 는 의료 분야 에서 AI 가 더욱 흔한 기술 이 되 면 , 의대 에서 도 의사 들 이 AI 를 효과 적 으로 활용 할 수 있 도록 새로운 기술 과 스킬 세트 및 방법론 을 갖출 수 있 도록 훈련 체계 를 바꾸 어야 할 것 이 라고 말 한다 . “ 미래 에 는 이러 한 기술 이 청진기 나 페니실린 처럼 평범 해질 것 입니다 . 그러나 이 기술 을 활용 하 는 방법 을 먼저 학습 해야 합니다 . ” 
 고지 사항 : 본 글 에서 언급 된 기술 들 은 현재 진행 중 인 연구 및 개발 노력 을 설명 하 는 것 으로 , 이 기술 들 은 현재 상품 이 아니 며 , 미래 에 도 상품 으로 출시 될 지 여부 는 확실 하 지 않 다 . 이 기술 들 은 판매 목적 이 아니 며 , 상업 적 이용 가능 성 에 대해 FDA 로부터 승인 을 받 은 바 없 다 . 
 [ 1 ] 벨몬트 팔리 ( Belmont Farley ) 와 웨슬리 A . 클라크 ( Wesley A . Clark ) 는 1954 년 최초 로 당시 계산기 ( Calculator ) 라 칭하 던 전산 기계 를 이용 하 여 MIT 에서 헵의 ( Hebbian ) 네트워크 를 시뮬레이션 했 다 . < 인간 의 정신 을 기계 로 : 인지 과학 의 역사 ( Mind as Machine : A History of Cognitive Science ) >, 마가렛 앤 보덴 ( Margaret Ann Boden ) 저 . 
 [ 2 ] ‘ 관찰 및 대기 ( Watch and Wait ) ’ 방식 의 접근 법 은 2009 년 브라질 에서 안젤 리타 하브 르 - 가마 ( Angelita Habr - Gama ) 박사 가 최초 로 제안 했 다 .