빠르고 정확하게 - 진단 AI
알리바바, CT 영상으로 코로나 19 진단하는 AI 진단 시스템 현장 투입
- 진단 시간 20초, 96%의 정확도
- 목표는 코로나에 걸린 폐 CT와 일반 폐렴 이미지를 분류하는 것
- 중국 전역의 코로나 확진 자의 폐 CT 이미지 및 데이터 5000여 건을 수집하여 학습함
- 일주일간 30,000건의 폐렴 사례를 지원했고, 현재 중국 후베이, 상해, 광동 등 16개 지역의 26개 병원에 적용 중
중국에서는 코로나 확진에 CT의 임상 진단 결과를 활용하고 있다. 그런데 한 명의 폐렴 환자를 진단하기 위해서는 약 300장의 CT 이미지를 확인해야 하고, 이 과정에 15분가량의 시간이 걸려 의료진의 업무 부담이 큰 상황이다. 높은 정확도로 폐렴을 분류할 수 있는 AI 기술로 진단에 투입되는 시간과 비용이 크게 경감될 것으로 기대된다.
이투 헬스케어, 코로나 19 용 AI 흉부 스캐너 분석 시스템 현장 투입
- 코로나19 사례를 추적하고 분석할 수 있는 시스템
- 병변이 발견된 영역을 자동 감지(detection) 2~3초 내에 정량적인 분석을 시행함
- 이를 통해 폐 CT 이미지에 대한 분석을 실행하고, 바이러스로 손상된 폐에 대한 치료를 결정하도록 도움
- 현재 상하이 공중보건 클리닉센터에서 코로나 19 진단용 흉부 CT 지능화 평가 시스템을 지원하고 있음
의료 진단은 헬스케어에서 AI의 활약이 가장 큰 분야 중 하나이다. 2018년 상용화된 인공지능 기반의 유방암 영상 진단의 정확도는 의사의 정확도를 넘어섰고, 유방암 병리 진단 역시 92% 이상의 정확도를 보이고 있다. 망막증에 대한 영상 진단 정확도는 99% 이상으로 이미 기술이 성숙된 것으로 보이고, 판단이 매우 어려워 뇌 전문의의 진단율이 60%밖에 되지 않는 뇌종양 MRI 분야에서도 인공지능은 85% 이상의 정확도를 보여 놀라움을 안겼다.
그러나 의료 데이터는 수집이 어렵고 비용이 높아 모델 개발의 병목이 되고, 영상기기의 차이에 따른 도메인 변화 문제 등은 진단 AI 개발의 어려움으로 작용한다. 이러한 어려움에도 불구하고 이번 코로나19 사태에 있어 발 빠르게 영상 진단 AI를 학습시키고 현장에 투입한 것은 상당히 인상적이다.
체온 측정부터 신원 확인까지, 방역 AI 등장
- 원텐리페이, 센스타임, 쾅스커지, 바이두 등은 적외선 체온 측정 기술에 안면인식을 결합해 방역 현장에 투입
- 센스타임은 마스크를 쓴 사람까지도 0.3초 만에 99%의 정확도로 신원 확인이 가능하며, 이를 발열 측정과 결합한 장비를 LG전자 등에 공급하고 있음
- 센스타임, 쾅스커지는 공공장소에서 마스크를 쓰지 않은 사람을 식별해 공안 방역 담당자에게 통보하는 (무서운) 기술까지 개발해 현장에 적용 중
방역에 있어 AI 기술은 검사자의 감염 의심 환자 접촉을 줄이고 효율적으로 전염병 확산을 예방하는 순기능을 발휘할 수 있다. 그러나 중국 당국이 우한 코로나를 빌미로 빅브라더를 가속화하고, 국민의 생활을 더 깊숙이 감시할 수 있는 시스템을 구축할 명분이 될 수 있다는 우려도 나오고 있다.
치료 성분 찾아내는 - 제약 AI
디어젠, 딥러닝을 통해 치료 효과 예상되는 항바이러스제 리스트업
- 딥러닝 기반의 약물-단백질 상호작용 예측 알고리즘 (MT-DTI) 학습, 항바이러스제를 분석함
- 9700만개의 PubChem의 화합물을 학습 데이터로 활용
- 셀프 어텐션 기반의 모델로 약물의 전체적인 정보를 학습하여 약물과 단백질 간의 상호작용 모델링
- 그 결과 HIV 치료제인 아타나자비르, 항바이러스제 렘데시비르 등이 효과적일 것으로 예측됨
베네볼런트 AI, 코로나 치료제 예측
- 기계학습을 통해 분자 구조 데이터를 의학정보와 연결해 잠재적인 약물 표적을 찾아냄
- 그 결과 류마티스성 관절염 치료제로 사용되는 '올루미언트'가 효과적일 수 있다고 예측
- 이 성분은 코로나19의 감염 및 염증 반응을 감소시킬 수 있으나, 이 결과는 초기 단계로 연구진들은 추가 분석이 필요하다는 견해를 내놓음.
디에스랩글로벌, 신약 개발 기업에 AI 개발 툴 무료 지원
- CLICK AI: 다섯 가지 딥러닝 알고리즘(FNN, RNN, CNN, R-CNN, CAN) 이용한 자동 모델 개발 지원
- 통계 지식 없이도 데이터를 업로드하면 예측 모델이 자동으로 학습될 뿐만 아니라 XAI 기능을 통해 예측 근거를 설명하는 기능도 지원함
신약 및 치료제 개발에 AI를 사용하는 것이 점차 보편화되고 있다. 의약 분야에는 도메인 지식이 필수적인 만큼, 제약 및 화학 분야의 전문가들이 쉽게 모델을 개발하고 검증할 수 있는 플랫폼은 앞으로 큰 도움이 될 것으로 보인다. 다만 분야나 데이터 특성에 따라 AutoML의 성능이 human engineering에 미치지 못하는 경우가 많다. AutoML의 성능을 높일 수 있는 NAS, automated feature engineering에 대한 연구와 함께, 자동으로 개발된 모델을 해설할 수 있는 XAI 등에 대한 연구가 앞으로 더 많이 필요할 것이라는 개인적인 생각.
패닉은 No, 로봇 응답 AI
알리바바, 로봇 시스템으로 역학조사 & 온라인 상담 진행
- 지역, 접촉자, 의심/ 확진 여부 등의 정보를 이용해 인구를 그룹화하여 특성에 따라 다른 질문지를 구성하고, 로봇 시스템을 이용해 전화를 걸어 조사 진행, 응답 내용을 자동으로 분석하고 저장하는 역학조사를 진행
- 분당 3500통의 전화를 걸어 4시간만에 16만 8000여 건의 데이터를 수집함
- 자연어처리, 음성인식 및 합성 기술에 기반하여 자연스러운 대화를 이어나가며 중국의 방언까지 인식
- 역학조사 뿐만 아니라 27개의 성, 40개 도시에서 1100만 건 이상의 온라인 상담을 처리하고 있음
치후 360+노슈가테크, 감염자 접촉 점검 서비스
- 항공이나 기차 편 좌석번호와 여행 일자를 입력하면 코로나 감염자 접촉 여부를 확인할 수 있는 서비스
- 플랫폼 출시 후 이틀 만에 2100만여 명이 해상 서비스를 이용함
- AI 빅데이터 기술을 이용했다고 하는데, 어떤 부분에서 활용한 것인지 확실하지 않음
쓰비츠, 중국 보건 당국 및 의료 기관에 AI 챗봇 서비스 무료 제공
- 챗봇 문진 시스템 제공
- 또한 시스템을 이용하여 여행자의 최근 여행 기록을 조사하고 문진 자료를 분석해 감염 의심자를 가려낼 수 있음
와이즈넛, 코로나 19 챗봇 베타 서비스 시작
- 정부가 제공하는 신뢰성 있는 공개 정보를 편리하게 찾을 수 있도록 기획한 공익 서비스
- 확진자/ 자가 격리자/ 일반인/ 의료인 등 대상별로 맞춤 정보를 제공하고 있음
알리바바의 로봇 역학 조사 시스템은 가히 충격적. 코로나 19에 대응하기 위해 AI 기술을 현장 적용하는 중국의 기술력에 상당히 놀랐다. 진단부터 로봇 방역, 감염자 선별, 그리고 음성 봇까지...많은 사람을 신속하고 정확하게 대응해야 하는 - 바로 인공지능이 필요한 시점에 즉각적으로 기술을 활용해 상황에 대처할 수 있다는 것이 대단함.
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