페이스북& 뉴욕대, 의사보다 정확하게 코로나19 환자 증상 악화 예측하는 AI 개발

코로나19 환자 흉부 엑스레이 데이터 활용 ML 모델 개발
환자 병세 악화‧보충 산소량 등 예측…전문의보다 뛰어나
병원의 자원 수요 계획 지원‧효율적 환자 치료 등 기여
연구팀, 개발한 사전 훈련된 AI 모델 오픈소스로 공개해

전 세계가 여전히 코로나19와 사투를 벌이고 있는 가운데 발병한지 1년이 지나도록 확산세는 꺾이지 않고 있다. 환자가 며칠 내에 호전될지 아니면 더 집중적인 치료가 필요한 지 병세를 예측하는 일은 여전히 어려운 과제로 남아있다. 이에 페이스북이 뉴욕대와 손을 잡고 코로나19 환자 예후를 예측하는 인공지능(AI) 시스템을 개발해 눈길을 끌고 있다.

페이스북 AI 연구소와 뉴욕대 랑곤 헬스(NYU Langone Health) 공동 연구팀이 코로나19 환자의 흉부 엑스레이(X-ray) 스캔 이미지를 기반으로 병세가 어떻게 진행될 지 같은 예후를 예측할 수 있는 AI 기계학습(ML) 모델을 개발했다고 15일(현지시간) CNBC 등 외신이 전했다.

공동 연구팀은 총 세 가지 기계학습(ML) 기반 모델을 고안했다. 단일 X선을 기반으로 환자에게 필요한 보충 산소량을 예측하는 모델과 ▲흉부 단일 X선 기반의 환자 병세 악화 예측 모델 ▲순차적 X선 기반의 환자 병세 악화 예측 모델이다.

특히 연구팀은 AI 시스템이 순차 흉부 엑스레이를 사용해 집중 치료를 필요로 하는 환자의 경우 최대 4일(96시간) 전에 미리 예측할 수 있다고 말한다. 인간인 전문의보다 더 높은 예측 정확도를 보인다는 게 연구팀 주장이다. 실제 연구 결과 엑스레이 이미지 시퀀스를 사용한 AI 모델은 ICU 수요, 사망률, 전반적인 부작용 등을 인간 전문의보다 더 잘 예측한 것으로 나타났다.

연구팀은 AI 모델이 병원에서 산소호흡기 등과 같은 자원 수요를 예측‧계획하고 위험군 환자를 너무 일찍 집으로 돌려보내는 일이 없도록 하는 데 기여할 것으로 내다봤다.

윌리엄 무어 NYU 방사선과 교수는 “이 AI 알고리즘을 사용해 순차적 흉부 방사선 사진으로 코로나19 환자의 치료 단계를 높일 필요가 있는지 여부를 예측해낼 수 있다”며 "코로나19가 주요 공중 보건 문제가 되고 있는 만큼 병원에서 중환자실(ICU) 입원 등 환자에 필요한 치료 수준을 예측하는 일은 매우 중요하다"고 강조했다.

연구팀은 코로나19에 감염되지 않은 사람의 흉부 엑스레이 데이터세트 2개와 함께 코로나19 환자 4914명의 26838개 흉부 엑스레이 데이터세트를 토대로 AI 시스템에 예측 방법을 학습시켰다. 방대한 양의 흉부 엑스레이 이미지로부터 정보를 추출하기 위한 신경망 훈련에 ‘모멘텀 콘트라스트(MoCo)’라 불리는 자기지도 학습(self-supervised learning) 기술을 사용했다.

그러나 페이스북이 발표한 이번 연구 성과에 대해 일부 전문가들은 해당 AI 소프트웨어가 실제로 얼마나 효과적일지 의문을 제기했다. 일각에서는 이 AI 시스템의 훈련‧테스트에 사용된 데이터가 동일한 병원에서 수집됐다는 점을 들어 다른 병원과 환자 집단의 새로운 데이터에 적용할 경우에도 잘 작동되는지 연구할 필요가 있다는 의견을 제시했다.

공동 연구팀은 “이번 AI 모델은 제품이 아닌 연구 솔루션”이라는 점을 강조했다. 향후 병원들이 자원 계획을 세우는 데 도움을 주기 위해 고안됐다는 이야기다. 병원마다 각각 고유한 데이터세트는 있으나 대개 심층학습 모델을 처음부터 훈련시키는 데 필요한 컴퓨팅 능력을 갖추지 못한 경우가 많다는 설명이다.

연구팀은 자신들이 개발한 사전 훈련된 AI 모델을 오픈소스로 공개해 컴퓨팅 리소스가 제한적인 병원에서 자체 데이터를 활용해 모델을 세부적으로 조정할 수 있도록 할 방침이라고 밝혔다. 해당 AI 모델은 깃허브(GitHub)를 통해 누구나 사용 가능하다.

AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com