앤드류 응, 의료 AI 상용화하지 않는 이유에 대해 답하다

의료 AI, 전문가와 동일한 수준으로 훈련돼
사람 전문의보다 더 나은 진단도 가능해
단, 이론적인 연구와 실제로 상용화하는 데는 차이가 있어

"의료 AI가 테스트세트는 잘 수행한다. 하지만 시스템을 배포하려면 그보다 더 많은 과정이 필요하다. 그래서 의료AI가 상용화하지 못하고 있다."

AI 4대 구루 중 한 사람인 앤드류 응 스탠퍼드 교수는 스탠퍼드대 온라인 대담에서 의료 AI 상용화 부진에 대한 자신의 견해를 이렇게 밝혔다.

인공 지능 의학 및 이미징 센터 (AIMI 센터) 소장인 커티스 필립 랭로츠(Curtis Langlotz)가 진행한 '헬스케어 AI의 미래 : 페이 페이 리(Fei-Fei Li)와 앤드류 응(Andrew Ng)과의 대화' 시간을 통해 의료AI에 대한 다양한 견해를 피력한 것.

지난달 30일 온라인 개최된 이번 행사는 AI 알고리즘 제공 업체인 딥러닝.AI와 스탠퍼드 대학 연구소인 스탠퍼드 HAI(Stanford HAI, Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)가 주최했다.

3일 IEEE가 운영하는 매체 IEEE 스펙트럼(IEEE Spectrum)은 앤드류 응 교수가 "전문가와 거의 동일한 수준으로 의료 결정을 내리도록 훈련된 AI 기계 학습 모델이 왜 사회에서는 사용되지 않고 있는 건가요?" 라는 질문을 받고 그 이유에 대해 설명했다고 공개했다.

AI 기계 학습(Machine learning) 선구자로 불리는 앤드류 응은 먼저 스탠퍼드 대학 연구원들이 흉부 X- 레이에서 폐렴을 진단하는 알고리즘을 신속하게 개발할 수 있었던 사례를 제기했다. 검사 결과는 인간 방사선 전문의보다 AI를 사용한 진단이 더 나은 결과가 나왔다.

하지만 그는 연구 논문은 임상 환경에서나 유용한 것으로 현실에서 실용화시키는 데 어려움이 있다고 지적했다.

앤드류 응은 "우리가 스탠퍼드 병원에서 데이터를 수집할 때, 똑같은 병원 데이터를 훈련하고 테스트할 경우, 실제로 AI 알고리즘이 특정한 부분을 발견하는 데 있어서 방사선과 의사와 비교해 볼 수 있다는 논문은 출판할 수 있다"고 말했다.

그러나 그는 "동일한 모델, 동일한 AI 시스템을 길가에 있는 오래된 병원의 오래된 기계를 사용할 경우, 기술자가 약간 다른 이미지를 네트워크를 통해 전송해서 사용하면 데이터가 바뀌는 것으로 밝혀졌다"고 말했다. 그러면 "AI 시스템 성능은 크게 저하된다"고 덧붙였다.

"따라서 특정 데이터세트 내 특정 기간동안 이 작업을 보여줄 수 있지만 임상으로나 가능한 현실일 뿐"이라고 소개하며, "이 모델이 실용화에 되기 위해선 여전히 많은 작업이 필요하다"고 주장했다.

앤드류 응은 "연구와 실습사이에 생기는 이러한 차이는 의학에만 국한된 것이 아니라 AI 기계 학습 전체에 전반적으로 존재하고 있다"고 지적했다.

그는 "의료 뿐만 아니라 모든 AI에는 개념 증명에서 현실에 실용화하기까지는 큰 차이가 있다"고 정의했다.

머신러닝 프로젝트에서 정해놓은 전체 주기는 단순한 모델링을 하는 것이 아니다. 올바른 데이터를 찾고, 배포하고, 모니터링하고, 데이터에 대해 AI 모델로 피드백하고, 안전성을 보여주어야 한다. 안타깝게도, AI 모델을 실용화해 시중에 배포하려면 이러한 모든 작업을 현재는 다 거쳐야 하는 상황이라고 덧붙였다.

그러나 응 교수는 "희망적이게도 기계 학습 분야는 테스트세트를 기본적으로 잘 수행하는 것 이상의 가능성을 가지고 있다" 고 격려했다.

앤드류 응 교수는 구글 AI (Google AI) 산하 연구팀 '구글 브레인'(Google Brain)과 무료 온라인 교육 기관인 '코세라'(Coursera)를 공동으로 설립한 바 있다.

AI타임스 이하나 기자 22hnxa@aitimes.com

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