알파벳의 인공지능 기술 자회사 딥마인드와 영국의 무어필드 안과 병원이 협력한 프로젝트의 진행 상황에 대한 결과가 13일(현지시각) 발표됐다. 딥마인드가 개발한 인공지능 알고리즘은 광 간섭 단층촬영(OCT: optical coherence tomography)을 분석해 50가지 이상의 안구 질환을 숙련된 안과 전문의 수준의 정확도로 진단할 수 있다고 한다.

무어필드 안과 병원은 매일 1,000건 이상의 OCT 검사를 의사가 직접 하고 있다. 촬영부터 진단까지 상당한 시간이 걸린다는 뜻이고 늦은 진단과 치료는 영구적이고 심각한 시력 손상을 가져올 수 있다. 딥마인드의 인공지능은 신속한 분석과 진단 결과를 제공해 즉각적인 치료를 할 수 있도록 돕는 것을 목적으로 하고 있다. 인간 의사가 쉽고 빠르게 검토할 수 있는 자료를 함께 제공한다.

딥마인드의 안구 질환 분석 시스템은 두 개의 분리된 인공지능 네트워크를 사용한다. 세분화 네트워크는 OCT 이미지를 분석하고 명확하게 구분할 수 있는 색상으로 분류한 3D 조직 지도로 변환한다. 색상으로 환부의 위치를 확인할 수 있다. 이를 위해 안과 전문의가 수작업으로 만든 877개의 OCT 이미지를 포함한 데이터 세트를 이용해 학습했다. 분류 네트워크는 3D 조직도를 보고 질병의 위치, 종류를 확인하고 치료 방법, 심각도 등을 결정한다. 이를 위해 전문의가 검사한 14,884건의 조직도를 이용해 학습했다.

이전의 안구질환 분석 인공지능은 분석에서 진단까지 하나의 알고리즘으로 처리됐다. 딥마인드는 데이터 분석과 진단을 분리한 2단계 인공지능 알고리즘을 사용했다는 점에서 특별하다. 3D 조직도를 보고 진단을 내린 근거를 확인할 수 있어 인간 의사에게 더 많은 정보를 제공할 수 있다. 또 하나 특별한 것은 매우 유연하게 다양한 OCT 촬영 장비를 대응한다는 점이다. 새로운 장비로 촬영된 이미지는 기존 학습한 데이터와 다를 수 있어 혼동을 줄 수 있는데 이것은 알고리즘 전체를 위험하게 할 수도 있다. 일반적으로 새로운 것을 학습하기 위해서는 수천 수만 개의 이미지가 필요하지만 딥마인드의 인공지능은 100여 개의 이미지만 있으면 된다는 설명이다.

이 기술이 상용화되기까지는 임상 실험, 규제 기관 승인 등의 복잡한 절차가 남아 있어 3~5년가량이 걸릴 것으로 예상되고 있다.

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