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새 연구 덕분에, 단순히 환자의 기관들의 이미지를 보고 환자의 수명을 예측하는 컴퓨터의 능력이 현실화되는데 더 가까워졌다. Nature 저널인 Scientific Reports에 실린 그 연구는 심각한 질병의 초기 진단과 의학적 개입을 위해서 의미가 있다.
연구자들은 인공 지능을 이용해서 48명의 환자들의 가슴의 의학적 이미지를 분석했다. 이 컴퓨터-기반 분석을 통해서 그들은—임상의들의 예측에 비해서--69퍼센트의 정확도를 가지고 어떤 환자들이 5년 이내에 죽을지를 예측할 수 있었다.
환자들의 미래를 예측하는 것은 의사들이 개별적으로 맞춤 치료를 할 수 있게 해줄 수도 있기 때문에 중요하다. 지금까지 환자의 수명에 대한 예측과 생물학적 나이의 정확한 평가는 의사들이 몸의 내부를 보고 각 기관의 건강을 측정할 수 없어서 한계가 있었다. 그 연구는 컴퓨터 시스템이 이미지를 이해하고 분석하는 법을 배울 수 있는 기술인 ‘딥 러닝(deep learning)’의 사용을 조사했다.
비록 이 연구에 사용된 환자 표본의 수가 작았지만, 그 연구는 컴퓨터가 질병의 복잡한 영상을 인식하는 법을 배웠다고 제시하는데, 이것은 인간 전문가에게 광범위한 훈련을 필요로 하는 일이다. 질병을 진단하는데 집중하는 대신에, 그 자동화된 시스템은 방대한 분량의 자료를 통합하고 미묘한 패턴을 감지함으로써, 의사들이 하도록 훈련받지 않은 방식으로 의학적 결과를 예측할 수 있다.
그 연구는 의학적 이미지 분석에서 인공 지능 기술을 응용하기 위한 새로운 길을 열어주고, 특정한 의학적 개입을 필요로 하는, 심각한 질병의 초기 감지를 위한 새로운 희망을 줄 수 있을 것이다.
| 관련연구자 | Lyle J. Palmer |
|---|---|
| 관련기관 | University of Adelaide |
| 과학기술분류 | 생명과학 |
| 본문키워드(한글) | 인공 지능, 수명 예측, 딥 러닝, 컴퓨터 기반 이미지 분석, |
| 본문키워드(영문) | Artificial intelligence, deep learning, prediction of lifespans, AI, |
| 원문언어 | English |
| 국가 | 오스트레일리아 |
| 원문출판일 | 2017-06-01 |
| 출처 | https://www.sciencedaily.com/releases/2017/06/170601124126.htm |
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