AI 모델이 심장마비, 뇌졸중 가능성 높은 환자 조기 예측
AI, ML, CNN, 딥 러닝 등이 결합해 매우 정확한 예보 가능
범죄의 징후 학습한 AI의 신고로 범죄자 조기 제압 가능해
진화하는 인공지능, 그 예측 능력의 끝은 어디인가?
건강, IT 및 인공지능 관련 칼럼니스트 에린 맥네마르(Erin McNemar)씨는 21일 의료 IT 전문지 헬스아이티 애널리틱스(HealthITAnalytics)에 “AI가 사회경제적 임상 데이터를 사용해 사망 위험을 예측한다”는 칼럼을 올렸다.
AI를 이용한 병의 예측과 진단은 이미 시작됐고, 인공지능에 의한 사망 시기 예측을 의료 서비스에 활용하려는 연구 움직임은 매우 활발한 편이다.
최근에 미국의 의료 데이터 솔루션 공급업체인 카디널 헬스(Cardinal Health, Inc)가 암 환자의 사망률을 예측하는 AI 알고리즘을 개발한 바 있다.
또 지난 2017년 11월 미 스탠퍼드 대학 연구팀은 “딥 러닝을 통한 말기 암 환자의 간병 개선”이란 논문을 발표해 AI 알고리즘이 환자의 수명을 의사들보다 더 정확히 예측했다고 전했다.
그녀는 칼럼에서 연구자들은 암 환자의 사망 위험을 예측하기 위해 사회경제적, 임상적 데이터를 이용한 인공지능 도구를 만들었는데 이는 환자의 30일 사망 위험을 예측할 수 있다는 주장이다.
아울러, 미국에서 암은 매년 주요 사망 원인 중 하나이며, 의료진은 AI 도구를 이용해 위험이 큰 환자를 식별하고, 가역적인 합병증에 대한 조기 개입과 해결을 제공할 수 있다고 덧붙였다.
또한, 이 도구는 수명이 다하는 환자(EoL)를 확인하고 조기 완화와 호스피스 치료를 참조할 수 있는데 연구에 따르면 이는 환자의 삶의 질과 증상 관리가 향상될 수 있다는 것이다.
에린 씨는 글에서 “대조적으로, 공격적이고 생명을 유지하는 EoL 관리는 환자가 선호하는 것과 상충될 수 있다.”며, “이는 환자의 삶과 치료의 질을 낮추며, 치료 결정에 대한 가족들의 후회가 커질 수 있다”고 지적했다.
반면에 사회인구학적, 지리적 요인을 AI 예측 분석 모델에 포함하면, 단기 사망 위험이 더 큰 환자를 식별할 수 있어 암 환자의 관리를 개선할 수 있다는 것이 그녀의 설명이다.
AI 모델, 심장마비 환자 조기 선별
인공지능은 심장마비처럼 환자나 의사가 미리 알기 어려운 질환의 발병 여부를 예측하는데 매우 효과적인 기술이 되고 있다.
지난해 2월 14일 미국의 종합 시사매거진 타임(TIME)은 AI 기반 도구가 의사보다 암 종양이 될 수 있는 이상 증식을 더 잘 골라낼 수 있다는 연구 결과가 나왔다고 보도했다.
2월 14일에 영국의 심장재단의 크리스토퍼 노트(Christopher Note) 연구원과 그의 팀은 순환기 학회지 ‘서큘레이션(Circulation)’에 AI 프로그램이 심장마비와 뇌졸중을 안정적으로 예측할 수 있다고 보고했다.
기사에 따르면, 연구팀은 심혈관 자기공명영상(CMR)과 AI를 포함한 최대 규모의 연구했다.
CMR의 경우, 특수 조영제가 심장 근육이 얼마나 많이 막히는지를 감지하는데 심장으로 가는 혈류를 측정하는 스캔으로 혈류가 강할수록 심장 혈관의 막힘이 생길 가능성이 작다.
이에 대해 노트 박사는“스캔 결과를 읽는 것은 시간과 노력이 많이 들며 양적인 것보다 더 질적인 업무인데 눈과 뇌의 변덕에 영향을 많이 받는다”고 밝혔다.
이를 위해 노트와 그의 동료들은 AI 모델을 훈련시켜 스캔을 판독하고, 혈류 저하 징후를 감지하는 법을 배웠다.
심장질환의 위험이 있거나 이미 진단이 내려져 있어 CMR이 필요한 1,000여 명을 대상으로 기술을 실험한 결과, AI 모델이 심장마비나 뇌졸중, 사망 등에 이를 가능성이 큰 사람을 선별하는 데 효과가 있는 것으로 나타났다는 것이다.
그는 “심장 근육으로 가는 혈류에 대한 질적인 시각보다는 정량적인 수치를 얻게 됐다.”며,“이 수치를 통해 우리는 어떤 사람들이 더 불리한 사건에 노출될지 예측할 수 있는지 알게 됐다”고 말했다.
AI의 다양한 기술 결합, 매우 정확한 예측
인공지능 기술은 일기예보와 같은 사전 예측이 중요한 분야에서 탁월한 능력을 나타내고 있다.
파키스탄 최대의 소프트웨어 개발 회사 넥스트 브리지(Nextbridge)의 올해 3월 17일 자 블로그 뉴스에는 미 국립 대기 연구 센터(NCAR)의 수 엘렌 하우프트(Sue Ellen Haupt) 박사의 칼럼이 실렸다.
엘렌 박사는 칼럼에서 인공지능은 기상 예보에 필요한 모든 도구를 갖추고 있고, 수년간 인공지능을 사용해 왔지만, 현재 상황이 크게 변하고 있다고 소개했다.
수 엘렌 박사는 “우리 연구진은 AI를 이용해 어떤 폭풍이 우박이나 토네이도와 같은 극단적인 사건을 일으킬지 결정하기 시작했다.”며, “몇 시간을 몇 분으로 줄이는 경고를 하기 위해서 AI가 예측의 열쇠가 될 것”이라고 말했다.
최근 들어 과학자들은 인공지능, 머신러닝, 신경망, 딥 러닝 등과 결합하면서 기상 예보의 정확한 예측으로 이어질 수 있는 조합을 찾기 위해 그 패턴을 찾고 있다는 것이 그녀의 설명이다.
머신러닝, 신경망, 딥 러닝 등의 도움을 받으면 예측요소가 매우 정밀해질 수 있다고 그는 주장했다.
인공지능을 이용한 기상 예측의 획기적인 발전 중 하나는 언제 신경망이 우박 폭풍을 예측할 수 있을 것인지를 예측하는 것이다.
즉, 시간당 시속 200km의 속도로 내리는 우박은 최대 100억 달러의 피해를 주는데 AI가 우박 폭풍을 효과적으로 예측할 수 있다면, 이런 피해를 크게 줄일 수 있다는 것이 그의 설명이다.
비는 인공지능을 통해 예측되는 또다른 기술이라고 그는 설명했다.
즉, AI 기반 강우량 측정 모델들은 상당히 강력해 강우 예측 방식을 바꿀 수 있고, 나아가 예측도 할 수 있다고 그녀는 설명했다.
영화 ‘마이너리티 리포트’의 예측자 실제 가능
지난 2016년 9월 12일 영국의 더 선(The SUN)은 “경찰은 사건이 발생하기 전에 인공지능을 이용해 범죄를 막았다”고 연구자들이 경고했다고 보도했다.
더 선에 따르면, ‘2030년의 인공지능과 삶’이란 주요 연구에서 스탠퍼드 대학 연구원들이 ‘예측적 치안 유지’ 기술이 향후 15년 안에 보편화할 것이라고 말했다는 것이다.
학계 관계자는“도시들은 이미 공공의 안전을 위해 AI 기술을 배치하기 시작했다”며,“오는 2030년이 되면, 카메라에는 범죄 가능성을 지적하고, 이상 징후를 탐지할 수 있는 감시용 카메라, 탐지 드론, 예측 감시 애플리케이션 등이 포함된다”고 지적했다.
아울러 기술이 발전함에 따라 AI로 막을 수 있는 범죄의 범위는 더욱 커질 것으로 보인다고 학계가 주장한다고 더 선은 밝혔다.
즉, 사이버 범죄와 테러범의 온라인 채용 추진 등을 차단하는 데도 AI가 활용되고 있다는 것이다.
학계는 “법 집행기관들은 소셜미디어로부터 파괴적인 사건에 대한 계획을 탐지하고, 보안을 분석하기 위한 대규모 모임에서의 활동을 감시하는 데 점점 더 관심을 보이고 있다”고 말했다.
예를 들면, 어두운 골목에서 거동 수상자가 카메라에 잡히면, 범죄를 저지를 징후를 학습한 AI가 강도 사건이 일어나기 직전에 경찰이 그를 저지할 수 있다는 설명이다.
스탠퍼드 대학 연구팀은“머신러닝은 범죄가 언제, 어디서 일어날지, 누가 저지를지, 예측하는 능력을 크게 향상시켰다”고 말했다.
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
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