美 노스웨스턴대, 200만개 이상 연구 초록으로 AI 툴 개발
코로나19 치료제‧백신 연구 관련 유용한 논문 선별

(사진=Shutterstock).
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인공지능(AI)이 코로나19 치료제 개발 속도를 크게 단축시킬 것으로 기대된다.

네덜란드 IT매체 더넥스트웹(TNW)은 미국 노스웨스턴대학교 연구진이 다량의 학술문헌을 스캔해 코로나19 치료제‧백신 개발에 유용한 논문과 불필요한 논문을 선별, 코로나19 치료제와 백신 연구 속도를 단축할 수 있는 AI 툴을 개발했다고 5일(현지시간) 보도했다.

이번에 개발한 AI툴은 200만개가 넘는 연구 초록에서 얻은 통계자료와 텍스트 데이터로 AI 알고리즘을 훈련했다. 단순히 데이터 분석만 하는 게 아니라 연구 저자가 자신의 연구 결과를 설명하기 위해 사용한 서술기법도 분석했다. 이를 통해 저자의 연구성과에 대한 자신감과 확신을 드러내는 단어의 패턴까지 인식할 수 있도록 설계했다.

어떤 연구가 다시 테스트했을 때 동일한 결과나 효과를 가져올 수 있을지, 어떤 연구에 투자할 가치가 있는지 여부를 예측할 수 있도록 해준다. 이 같은 복제 가능성 예측은 처음 연구 결과가 새로운 테스트 모집단에서도 동일하게 도출될 수 있는지를 판단하는 것으로 연구 성과의 유효성을 입증하는 핵심 요소다.

(사진=Shutterstock).
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기존에는 복제 가능성을 평가할 때 과학 전문가 검토에 의존했기 때문에 철저하게 할 수 있다는 장점은 있으나 시간이 많이 걸렸다. 예를 들어 미국 국방부 소속 국방고등연구개발국(DARPA)이 개발한 SCORE(Systematizing Confidence in Open Research and Evidence) 과정은 평균 약 314일이 소요된다. 이는 전 세계적인 전염병 확산을 저지하기에는 너무 긴 시간이다.

이번 연구를 담당한 브라이언 우치 교수는 기존 방식에 대해 2단계 테스트로 넘어가는 데 너무 오랜 시간이 걸리는 등의 문제점을 지적했다.

연구진은 "몇 분만에 얻은 결과이기는 하지만 AI 시스템의 예측 방법을 DARPA의 SCORE 평가 방법과 비교해보니 정확도 측면에서 동일한 결과를 얻었다"면서 "이 시스템을 인간인 전문 검토자와 짝을 이뤄 보완해 운용하는 것이 목표"라고 설명했다.