알파고는 비슷한 방법으로 공부해 프로 바둑기사 이세돌을 꺾었다. 어쩌면 인공지능에 의료 영상 판독 · 진단은 ‘ 천직 ( 天 [UNK] ) ’ 인지도 모르겠다. 그렇다고 해서 인공지능이 영상 진단을 하는 의사를 당장 대치하지는 않을 것 같다. 그보다는 ‘ 보조 ’ 역할이 유력하다. 인공지능이 인간 의사와 함께 1차 진단을 하고, 서로 의견이 다르면 인간이 2차 판별을 하는 식이다. 이렇게 해서 효율과 정확도를 한층 끌어올렸다는 연구도 있다. X - 레이 · CT · MRI 판독은 인간이 하던 일을 인공지능이 돕는 분야다. 이와 달리 인간만으로는 꿈꾸기 어려웠던 세상
식이다. 이렇게 해서 효율과 정확도를 한층 끌어올렸다는 연구도 있다. X - 레이 · CT · MRI 판독은 인간이 하던 일을 인공지능이 돕는 분야다. 이와 달리 인간만으로는 꿈꾸기 어려웠던 세상 또한 인공지능이 문을 열고 있다. ‘ 유전자 ’ 와 관련해서다. 인간에겐 약 32억 개 염기가 늘어선 유전자가 있다. 이 안에는 생명과 질병에 대한 정보가 고스란히 담겨 있다. 자식이 부모를 닮는 식의 생김생김을 좌우하는 것은 기본이다. 범죄 현장에 남겨진 DNA를 분석해 범인의 몽타주 작성을 시도할 수도 있다. 신종 코로나바이러스 ( 코로나19
는 1조는 ‘ 0 ’ 이 12개 붙는 13자리 숫자다. 그러니 4의 32억 제곱은 ‘ 1조의 1조 배의 1조 배의 1조배의 1조 배의 … … … ’ ‘ 1조 배 ’ 란 말을 1억6000만 번 정도 늘어놔야 한다. 4의 32억 제곱에 이르는 인간 유전자의 다양성에 비하면 ‘ 1조 ’ 란 숫자는 새발의 피 속의 적혈구 한 톨도 안 되는 셈이다. 이뿐 아니다. 여기에 어떤 조건에서 어떤 유전자는 발현되고, 어떨 때는 안되고 하는 식의 온갖 다른 경우의 수가 더해진다.
판독하면 알 수 있다. 그러나 유전자 판독은 어마어마한 빅데이터를 다뤄야 하는 분야다. ‘ 고작 염기 32억 개가 무슨 빅데이터? ’ 라고 생각할지도 모르겠다. 32억이 그리 큰 수라는 생각이 들지 않는 시대니까. 스마트폰 메모리만 해도 최소 수십 기가바이트 ( GB ), 다시 말해 수백억 바이트 아닌가. 그런데 유전자 32억 개가 빅데이터라고? 그렇다. 혹시 학창시절에 배운 기억이 날지 모르겠다. 염기에는 A ( 아데닌 ), G ( 구아닌 ), C ( 시토신 ), T ( 티민 ) 네 가지가 있다. 이런 염기 32억 개가 모여
자식이 부모를 닮는 식의 생김생김을 좌우하는 것은 기본이다. 범죄 현장에 남겨진 DNA를 분석해 범인의 몽타주 작성을 시도할 수도 있다. 신종 코로나바이러스 ( 코로나19 ) 가 침투했을 때 왜 누구는 끙끙 앓고 누구는 증상이 없는지, 똑같은 약을 먹었는데 어떤 이는 왜 효과가 없는지, 심지어 심각한 부작용까지 겪는 이유가 뭔지도 유전자를 판독하면 알 수 있다. 그러나 유전자 판독은 어마어마한 빅데이터를 다뤄야 하는 분야다. ‘ 고작 염기 32억 개가 무슨 빅데이터? ’ 라고 생각할지도 모르겠다. 32억이 그리 큰 수라
에 배운 기억이 날지 모르겠다. 염기에는 A ( 아데닌 ), G ( 구아닌 ), C ( 시토신 ), T ( 티민 ) 네 가지가 있다. 이런 염기 32억 개가 모여 한 줄로 늘어서는 경우의 수는 4의 32억 제곱이다. 숫자로 쭉 풀어쓰면 대략 19억3000만 자릿수다. 그래도 감이 잘 오지 않을 것이다. ‘ 큰 숫자 ’ 하면 떠오르는 1조는 ‘ 0 ’ 이 12개 붙는 13자리 숫자다. 그러니 4의 32억 제곱은 ‘ 1조의 1조 배의 1조 배의 1조배의 1조 배의 … … … ’ ‘ 1
이렇게 해서 효율과 정확도를 한층 끌어올렸다는 연구도 있다. 어쩌면 인공지능에 의료 영상 판독·진단은 ‘천직(天職)’인지도 모르겠다. 그보다는 ‘보조’역할이 유력하다.