의사가 없는 암을 발견하기 위해 AI를 사용하는 방법

부다페스트 외곽에 있는 Pács-Kiskun 지역 병원의 어두운 방에서 20년 이상의 경력을 가진 방사선 전문의 Eva Ambroszi 박사는 환자의 유방조영상을 보여주는 컴퓨터 화면을 들여다보고 있었습니다.

두 명의 방사선 전문의는 이전에 엑스레이에서 환자가 유방암에 걸렸다는 징후를 보이지 않았다고 말했습니다. 그러나 Ambroszi 박사는 AI 소프트웨어가 암 가능성이 있다고 표시한 빨간색 원으로 표시된 스캔의 여러 영역을 면밀히 관찰하고 있었습니다.

“이것은 뭔가”라고 그녀는 말했다. 곧 그 여성은 생검을 위해 호출하라는 명령을 받았고 다음 주에 시행될 것입니다.

인공 지능의 발전은 의사가 놓친 징후를 감지하여 유방암 검진에서 돌파구를 만들기 시작했습니다. 초기 연구 결과와 방사선 전문의에 따르면 지금까지 이 기술은 적어도 인간 방사선 전문의만큼 암을 탐지하는 놀라운 능력을 보여주고 있으며, 이는 아마도 AI가 어떻게 공중 보건을 개선할 수 있는지에 대한 가장 가시적인 신호일 것입니다.

강력한 유방암 검진 프로그램이 있는 헝가리는 실제 환자에게 이 기술을 테스트하는 가장 큰 지역 중 하나입니다. 연간 35,000건 이상의 스캔을 수행하는 5개 병원과 진료소에서 2021년부터 시작된 AI 시스템은 이제 방사선 전문의가 놓쳤을 수 있는 암 징후를 확인하는 데 도움을 주고 있습니다. 미국, 영국, 유럽 연합의 클리닉과 병원도 시스템 개발에 도움이 되는 데이터를 테스트하거나 제공하기 시작했습니다.

기술이 실리콘 밸리 붐의 중심이 됨에 따라 AI의 사용이 증가하고 있습니다. ChatGPT와 같은 챗봇의 출시로 AI가 인간과 같은 산문으로 의사 소통할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있음을 보여주고 때로는 불안한 결과를 낳기도 합니다. 챗봇이 사용하는 유사한 모델을 기반으로 하고 인간의 뇌를 모델로 한 유방암 검진 기술은 AI가 일상 생활에 스며드는 다른 방법을 보여줍니다.

의사와 AI 개발자들은 암 탐지 기술의 광범위한 사용이 여전히 많은 장애물에 직면해 있다고 말했다. 시스템이 현재 이 기술을 사용하는 제한된 수의 설정을 넘어 유방암 검진을 위한 두 번째 또는 세 번째 판독기로 널리 채택되기 전에 추가 임상 시험이 필요합니다. 이 도구는 또한 모든 연령, 인종 및 체형의 여성에게 정확한 결과를 제공할 수 있음을 보여주어야 합니다. 방사선 전문의는 이 기술이 더 복잡한 형태의 유방암을 인식하고 비암성 위양성을 감소시킬 수 있음을 입증해야 한다고 말했습니다.

AI 도구는 또한 인간 방사선 전문의를 대체할 수 있는지에 대한 논쟁을 불러일으켰습니다. 기술 제조업체는 규제 조사와 일부 의사 및 의료 기관의 저항에 직면해 있습니다. 현재로서는 그러한 우려가 과장된 것처럼 보입니다. 많은 전문가들은 이 기술이 훈련된 임상의와 협력하여 사용되는 경우에만 환자가 효과적이고 신뢰할 수 있을 것이라고 말합니다.

궁극적으로 AI는 생명을 구할 수 있다고 유럽의 선도적인 유방조영술 교육자인 Dr. Laszlo Tabar는 말했습니다. 그는 여러 벤더의 유방암 검진 성능을 검토한 후 이 기술을 획득했다고 말했습니다.

그는 “여성들이 유방암센터에 가서 ‘당신은 인공지능이 있느냐 없느냐’고 묻는 날을 꿈꾼다”고 말했다. “

매일 수백 장의 사진

2016년 인공 지능 분야의 선도적인 연구원 중 한 명인 Jeff Hinton은 이 기술이 5년 이내에 방사선 전문의의 기술을 능가할 것이라고 주장했습니다.

“방사선 전문의라면 만화에 나오는 Wile E. Coyote와 같습니다.” 그는 뉴요커에게 말했다. 2017년.

힌튼 씨와 토론토 대학의 두 학생은 꽃, 개, 자동차와 같은 일반적인 물체를 정확하게 식별할 수 있는 이미지 인식 시스템을 구축했습니다. 신경망이라고 하는 시스템의 핵심 기술은 인간의 두뇌가 다양한 소스에서 정보를 처리하는 방식을 모델로 합니다. Google 포토와 같은 앱에 게시된 사진에서 사람과 동물을 식별하는 데 사용되며 Siri와 Alexa가 사람들이 말하는 단어를 인식할 수 있습니다. 신경망은 또한 ChatGPT와 같은 새로운 챗봇의 물결을 주도했습니다.

많은 AI 에반젤리스트들은 그러한 기술이 유방조영술에서 유방암과 같은 질병 및 질병 탐지에 쉽게 적용될 수 있다고 믿습니다. 세계보건기구에 따르면 2020년에 230만 명이 유방암 진단을 받았고 685,000명이 이 질병으로 사망했습니다.

그러나 모든 사람이 방사선 전문의를 교체하는 것이 Hinton 씨가 예상한 것만큼 쉬울 것이라고 생각하지는 않았습니다. 방사선 전문의가 암의 초기 징후를 감지하는 데 도움이 되는 AI 도구를 개발하는 소프트웨어 회사인 Kheiron Medical Technologies를 공동 설립한 컴퓨터 과학자인 Peter Kiskemthi는 현실이 더 복잡할 것임을 알고 있었습니다.

Kecskemethy 씨는 헝가리에서 자랐고 부다페스트에서 가장 큰 병원 중 한 곳에서 시간을 보냈습니다. 그의 어머니는 영상에서 작은 악성 종양을 찾는 것이 어렵다는 것을 그에게 직접적으로 알려준 방사선과 전문의였습니다. 방사선 전문의는 어두운 방에서 수백 개의 이미지를 보고 환자의 삶을 변화시키는 결정을 내리는 데 매일 몇 시간을 보내는 경우가 많습니다.

“작은 병변을 놓치기가 매우 쉽습니다.”라고 현재 Kheiron의 의료 제품 책임자인 Mr. Kesksmithy의 어머니인 Dr. Edith Karpaty가 말했습니다. “초점을 유지할 수 없습니다.”

Kecskemethy는 기계 학습 전문가인 Kheiron 공동 창립자 Tobias Rijken과 함께 AI가 의사를 도와야 한다고 말했습니다. AI 시스템을 교육하기 위해 그들은 헝가리와 아르헨티나의 클리닉과 Emory University와 같은 학술 기관에서 제공한 이미 진단받은 환자의 500만 개 이상의 역사적 유방 X선 사진을 수집했습니다. 런던에 본사를 둔 이 회사는 또한 모양, 밀도, 위치 및 기타 요인에 따라 암 성장을 감지하도록 AI를 가르치는 특수 소프트웨어를 사용하여 이미지에 레이블을 지정하기 위해 12명의 방사선 전문의에게 비용을 지불하고 있습니다.

시스템에 입력된 수백만 건의 사례에서 이 기술은 유방 촬영 사진과 암 환자의 수학적 표현을 생성합니다. 사람의 눈보다 더 정확하게 각 이미지를 볼 수 있는 기능을 통해 이 기준선을 비교하여 각 유방 촬영 사진에서 이상을 찾습니다.

작년에 275,000건 이상의 유방암 사례를 테스트한 후, 케론(Kheron)은 말하는 AI 소프트웨어는 유방 조영술 검사를 위한 두 번째 판독기 역할을 할 때 방사선 전문의의 성능과 일치합니다. 또한 판독해야 하는 X-레이의 수가 줄어들기 때문에 방사선 전문의의 작업량을 최소 30%까지 줄여줍니다. 작년 헝가리 클리닉의 다른 연구 결과에서 이 기술은 더 많은 악성 종양이 식별되었기 때문에 암 발견률을 13% 증가시켰습니다.

방사선 전문의가 일반적으로 사용하는 유방조영술 판독 기술을 보유한 Tabar 박사는 2021년에 방사선 전문의가 암 징후를 놓친 그의 경력 중 가장 어려운 사례 몇 가지를 복구하여 소프트웨어를 시험했습니다. 각각의 경우 인공 지능에 의해 발견되었습니다.

타바 박사는 “나는 그것이 얼마나 좋은지 놀라울 정도로 놀랐다”고 말했다. 그는 처음 기술을 테스트했을 때 Kheiron과 재정적 연결이 없었고 이후 시스템 개선을 위한 피드백에 대한 컨설팅 비용을 받았다고 말했습니다. 그는 한국의 루닛 인사이트(Lunit Insight)와 독일의 바라(Vara)를 포함한 다른 AI 회사에서 테스트한 시스템도 고무적인 탐지 결과를 제공했다고 말했습니다.

헝가리의 증거

케이론의 기술은 2021년 부다페스트의 맘마 클리닉(MaMMa Clinic)이라는 작은 병원에서 환자들에게 처음 사용됐다. 유방 X선 촬영이 완료되면 두 명의 방사선 전문의가 암 징후를 검토합니다. 그런 다음 AI는 의사 또는 플래그 영역과 팀을 이루어 다시 확인합니다.

헝가리의 5개 MaMMa Klinika 사이트에서 2021년 이후 AI가 방사선 전문의가 놓친 암을 식별한 22건의 사례가 문서화되었으며 약 40건의 추가 사례가 검토 중입니다.

케이론 박사를 통해 소개된 MaMMa 클리닉의 András Vadászy 원장은 Kecskemethy의 어머니인 Karpati는 “엄청난 성과입니다.”라고 말했습니다. “이 수술로 한두 명의 생명을 구할 수 있다면 그만한 가치가 있을 것입니다.”

케로는 이 기술이 의사를 대신하는 것이 아니라 의사와 함께 가장 잘 작동한다고 말했습니다. NHS Scotland에서는 6개 사이트에서 유방조영술 검사를 위한 추가 판독기로 사용할 예정이며 연말까지 NHS England에서 운영하는 약 30개 유방암 검사 사이트에서 사용할 예정입니다. 핀란드 오울루 대학병원도 이 기술을 활용할 계획이며, 올해 오만 전역을 돌며 AI를 활용한 유방암 검진을 실시할 계획이다.

Kecskemethy는 “AI와 의사가 단독으로 의사를 대체해야 하지만 AI가 의사를 대체해서는 안 됩니다.”라고 말했습니다.

국립암연구소는 추정된 유방암의 약 20%는 유방조영술 선별검사에서 놓치게 됩니다.

Harvard Medical School의 방사선과 교수이자 Massachusetts General Hospital의 유방 영상 전문의인 Constance Lehmann 박사는 의사들에게 열린 마음을 가질 것을 촉구했습니다.

“우리는 중요하지 않은 것이 아닙니다. 하지만 컴퓨터로 더 잘 수행되는 작업이 있습니다.”라고 그녀는 말했습니다.

부다페스트 외곽의 Pács-Kiskun 지역 병원에서 Dr. Ambroszi는 처음에는 이 기술에 대해 회의적이었지만 곧 이겨냈다고 말했습니다. 그녀는 암브로사이 박사가 보기 어려웠던 AI가 감지한 작은 종양이 있는 58세 여성의 엑스레이를 뽑았다.

그녀는 AI가 “갑자기 나타나는 것 같은” 무언가를 보았다고 말했습니다.