이 문장을 2~3 문장 정도로 짤막하게 요약해줘
BT를 만난 IT 필자의 소속은 컴퓨터공학부다.
  연구 분야는 암·비만·천식, 가뭄에 강한 벼 등등이다.
  컴퓨터공학과 천식이라니, 이상한 조합이라고 생각할지 모르겠다.
  그러면 이런 조합은 어떤가.
  ‘구글과 유방암’ ‘페이스북과 MRI’….
  그냥 막 지어낸 말이 아니다.
  실제 구글과 페이스북이 하는 일이다.
  바야흐로 융합의 시대다.
  학문과 기술이 짝을 찾아 헤맨다.
  바이오(BT)와 정보기술(IT)은 그중에서도 찰떡궁합인 것 같다.
  인공지능(AI)과 바이오·의료 빅데이터가 만나 DNA를 서로 교환해서는 새로운 학문 분야를 탄생시켰다.
  이름하여 ‘생물정보학(바이오인포매틱스·bioinformatics)’이다.
   의사에 필적하는 인공지능의 영상 진단 어느 정도 알려진 영상 판독·진단이 그 대표적인 분야다.
  인공지능이 X-레이나 CT·MRI 영상을 들여다보고 병에 걸렸는지 알아내는 기술이다.
  몇몇 질병에 대한 영상 판독에서 인공지능은 이미 인간 의사와 막상막하일 정도가 됐다.
  의사를 능가했다는 연구 결과도 있다.
  구글이 올해 1월 1일(아마 의도적으로 날짜를 택한 것 같다) 발표한 유방암 진단이 그렇다.
  인공지능이 약 3만 명의 X-레이 사진을 학습하게 한 뒤 의사들과 판독 경쟁을 시켰다.
  결과는 인공지능의 승리였다.
  근소하지만 인공지능의 정확도가 인간 의사보다 높았다.
  인공지능은 폐암 진단에서도 인간에 필적할 수준에 이르렀다.
  구글 인공지능이 CT 사진을 놓고 한 폐암 판독 정확도는 94%에 이르렀다.
  이를 소개한 뉴욕 타임스 기사 제목은 ‘인공지능, 폐암 발견 시험에서 A 학점을 받다’였다.
  인공지능이 뇌 MRI 영상을 분석해 치매 증상이 나타나기 10년쯤 전에 예보를 발령할 수 있다는 연구 결과(이탈리아 바리 대학)도 있다.
  조금 다른 얘기이지만, 페이스북은 뉴욕대와 함께 인공지능을 활용해 MRI 촬영 시간을 줄이는 프로젝트를 진행하고 있다.
  좁은 동굴처럼 답답한 MRI 기기 속에서 꼼짝 않고 있어야 하는 시간을 획기적으로 줄이는 게 목표다.
  영상·판독 진단은 인공지능이 소질 있는 분야다.
  인공지능은 아주 미세한 픽셀 하나하나까지 깔끔하게 읽어낼 수 있다.
  보고 또 본다고 눈에 피로가 올 리도 없다.
  영상 데이터만 잔뜩 있으면, 스스로 공부해 터득하는 데도 천부적 재질이 있다.
  규칙은 전혀 가르쳐주지 않고 게임 장면만 많이 보여줘도 벽돌 깨기 오락의 고수가 되는 게 인공지능이다.
 
인공지능(AI)과 바이오·의료 빅데이터가 만나 DNA를 서로 교환해서는 새로운 학문 분야를 탄생시켰다. 이름하여 ‘생물정보학(바이오인포매틱스·bioinformatics)’이다.