매사추세츠공과대 “인공지능(AI)” 연구, 협심증 진단 ‘편견오류 규명’ 화제
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매사추세츠공과대 “인공지능(AI)” 연구, 협심증 진단 ‘편견오류 규명’ 화제
  • 양태경 기자
  • 승인 2019.11.08 09:38
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성별 환자증상 진단편견 의료진, ‘기계학습’ 임상실험 결과 주목
오류규명 인공지능(AI), 최근 ‘유럽심장학회’ 연례회의에 보고
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(AI타임스=양태경 기자) 최근 매사추세츠공과대학(Massachusetts Institute of Technology, MIT) 연구진이 인공지능(AI) 기계학습(machine learning)을 통해 심장질환 환자가 호소하는 통증이 성별에 따라 다르다는 오류를 규명해 그간 이 편견에 사로 잡혀 진료를 해 오던 심장학 분야 의료진의 주목을 받고 있어 화제다.

그간 심장학 임상 전문의들은 전통적으로 협심증을 가진 환자들이 남성은 가슴에서 그리고 여성은 팔과 등에서 관상동맥 통증을 느낀다고 믿어왔는데 최근 매사추세츠공과대(MIT)의 새로운 인공지능(AI) 임상실험이 성별에 따라 협심증이 어떻게 달리 나타나는지에 차이가 없다는 것을 규명했다는 것이다.

인공지능(AI)을 이용한 이 임상실험은 지난 9월 열린 ‘유럽심장학회’(European Society of Cardiology) 연례회의에 보고됐으며, 매사추세츠공과대(MIT) 미디어랩의 카르틱 디나카르 박사가 이끄는 연구진이 채택한 기계학습(machine learning)은 600명 이상의 미국과 캐나다 환자들로부터 제출된 관상동맥 조영(造影)사진을 학습했다. 또한 이 환자들과 의사들 사이의 대화는 녹음됐고, 대화분석에서 환자들 중 90% 이상이 가슴통증을 호소했다고 전해졌다.

이에 이 연구의 공동저자이면서 보스턴 브리검여성병원 인터벤션 심혈관 프로그램 담당 최고책임자 겸 하버드의과대학(Harvard Medical School) 교수인 디팍 밧 박사는 "가슴통증 호소에서 성별에 따른 실제적인 차이를 보이지 않았던 이 임상실험은 그간 심장질환 전문의들이 믿어왔던 편견에 역행해 심장질환 진료분야에 큰 반향을 불러일으킬 것으로 전망된다"며 "이번 임상실험은 의료분야에서의 성공적인 기계학습(machine learning) 적용사례로 인공지능(AI)이 과대광고가 아니라는 것을 확인하는 계기가 됐다"고 평가했다.

또한 이 임상실험에 대해 프랑스 파리디데로대학(Université Paris-Diderot)의 심장학 교수인 필립 가브리엘 스테그 박사는 "이 정교한 기계학습(machine learning) 연구는 최근 몇 가지 다른 전통적인 연구들과 함께 남성들에 비해 여성들의 심장마비 징후표시에 차이가 있다면 더 적은 수의 차이가 있을 수 있다는 것을 암시한다"며 "이 연구결과로 의료기관들은 심장마비로 의심되는 환자들에 대한 진단에 있어 성별과 상관없는 진단전략으로 선회해야 할 필 요가 있을 것이다"라고 언급했다.

한편, 디나카르 박사는 "이렇듯 협심증 환자들의 증상을 성별에 따른 편견에 기반해 검사차트 상 해당 칸 확인란 네모상자에 체크를 하듯이 취급하기 때문에 의료진이 임상실험 후에도 증상을 항상 완전히 이해하는 것은 아니다” 라고 지적해 인공지능(AI)을 이용한 의료진단이 앞으로 더 많은 의료분야 임상에서 잘못 믿어 왔던 편견을 깰 수 있을지 기대가 모아진다.

【에이아이타임스 aitimes 에이아이타임즈】


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