사람이나 AI보다 정확한 '휴먼-AI 하이브리드' 기술
인공지능(AI) 기술 발전은 질병 진단에 큰 도움을 가져왔다. 특히 암 진단에는 AI 솔루션이 유용하다. 다만 AI의 진단이 항상 맞지는 않는다. 상황에 따라 의사 진단이 더 효율적인 경우가 많다.
의사와 AI 알고리즘. 어떤 기술로, 언제 파악하느냐는 까다로운 선택이 될 수 밖에 없다. 생명에 관계된 것이라 누가 더 낫다고 단순화시킬 수는 없는 상황이다. 의사들이 얼마나 많은 시간을 투자하고 있는지, 그들의 전문지식 수준은 어느 정도인지에 따라 달라진다.
엔가젯은 3일(현지 시각) 메사추세츠공과대학교(MIT) 컴퓨터과학과 AI연구소(CSAIL) 연구원들이 'AI가 직접 진단'을 하거나, '의사의 진단을 권유'하는 결정을 할 수 있는 머신러닝(ML) 시스템을 개발했다고 보도했다.
이 '휴먼-AI 하이브리드' 기술은 AI 알고리즘이 진단하는 AI나 인간(의사)의 가용성, 경험, 연습 범위를 파악해, 시간과 양을 조절할 수 있다. 예를 들어, 바쁜 병원 환경에서는 절대적으로 의사의 진단이 필요한 경우에만 인간의 도움을 요청한다.
엔가젯에 따르면 MIT CSAIL 연구진은 폐가 붕괴된 것과 같은 상태를 진단하기 위해 흉부 엑스레이를 보는 등 여러 과제에 대해 이 시스템을 훈련시켰다. 심장질환 진단(심장 확대)을 의뢰했을 때 휴먼-AI 하이브리드 모델이 AI나 의료진이 스스로 진단할 수 있는 것보다 8% 더 좋은 성능을 보였다.
CSAIL이 국제 ML 컨퍼런스에서 발표한 논문의 주 저자인 데이비드 손탁(David Sontag)은 "신뢰와 책임의 문제를 포함해 임상 환경에서는 완전한 자동화를 막는 많은 장애물이 있다"며 "우리 방법으로 ML 실무자들이 실시간 인적 전문지식을 알고리즘에 통합하는데 좀 더 창의적이 될 수 있도록 영감을 주기를 바란다"고 말했다.
연구진은 앞으로 여러 의사와 AI가 함께 일하고 배우며 진단하는 통합 시스템을 테스트할 계획이다. 예를 들어, AI는 여러 환자 집단의 경험을 통해 각각 다른 방사선과 의사와 협력할 수 있다.
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