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당뇨병 환자에게서 합병증의 하나로 발견되는 당뇨병성 망막증은 실명의 원인이 된다. 전세계적으로 4만1500만명의 당뇨병환자들이 위험군에 속한다. 당뇨병성 망막증은 정기적으로 1년에 한 번 정도 검사를 받는 등의 방법으로 충분히 예방이 가능하지만, 인도처럼 의사 수가 절대적으로 부족한 지역에서는 진단을 받기도 전에 45%의 환자가 실명하는 것으로 알려졌다.
구글 연구진은 이같은 점에 착안해 미국과 인도의 안과의사 54명이 3~4회에 걸쳐 판독한 눈의 뒷쪽, 즉 ‘안저’ 영상 12만8000개로 개발된 데이터 세트를 제작했다. 이 데이터를 심층신경망(deep neural network) 네트워크에 입력해 당뇨병성 망막증 증상을 포착할 수 있도록 했다.
이후 진단결과를 실제 의사 면허가 있는 안과의사 7~8명의 패널이 다수결로 결정한 내용과 비교했더니 구글 알고리즘과 안과 의사들의 진단 결과와 거의 비슷한 수준인 것으로 나타났다. 민감도와 특이도를 모두 고려한 알고리즘의 F스코어는 1을 최대값으로 하는데, 구글 알고리즘의 최대값은 0.95였다.
이후 구글은 실제 의사들이 사용할 수 있는 도구를 제작했으며 현재 임상실험을 진행하고 있다.
구글은 암 조직검사에도 딥러닝 기술을 사용할 수 있는지에 관한 연구를 진행했다. 유방암과 전립선암을 구글 알고리즘으로 진단한 결과, 의사가 시간의 제약 없이 슬라이드 검사를 했을 때와 비슷한 수준으로 나타났다. 유방암의 경우 92% 정도의 민감도로 판독 정확성을 나타냈으며 이는 의사들의 민감도 73%보다 높다. 다만 구글 알고리즘은 8건 정도의 허위 양성진단이 있었던 반면 의사들에게서는 허위 양성진단이 전혀 없었다.
구글은 현재 미 식품의약국(FDA)을 비롯한 규제 당국과 공동으로 임상연구를 진행하고 기술을 평가하고 있다.
이번 연구를 진행한 릴리 펭 구글 리서치 의학영상팀 매니저는 “딥러닝이 의사를 보좌할 수 있는 활용도로 유망하다는 점이 입증된 것”이라면서 “구글의 텐소플로우를 사용하면 문제점을 찾고 데이터를 트레이닝하고, 검증하는 데 더 많은 시간을 사용할 수 있다. 앞으로는 임상적으로 검증하는 데 더 많은 시간을 들여야 할 것”이라고 말했다.
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