일본산업뉴스요약

AI로 피부병 진단
실현은 눈앞, 화상수집이 열쇠

X선이나 컴퓨터 단층촬영장치(CT) 등의 의료 화상을 AI에게 학습시켜 병을 진단하는 기술의 실용화가 가까워지고 있다. 중에서도 빨리 실현될 것으로 보이는 것이 피부병 진단이다. 환부의 모양을 보고 진단하기 쉽고 또한 스마트폰으로 촬영한 일반 사진을 사용할 수 있다는 이점이 있다. AI에게 학습시키는 방대한 화상을 어떻게 수집할 것인가가 신뢰성 향상의 열쇠를 쥐고 있다. 의료기기기업 외에 벤처기업도 아이디어를 경쟁하고 있다.

의료정보를 취급하는 벤처기업인 exMedio(고치현, 모노베(物部) 사장)는, 아토피성 피부염 등의 피부병을 AI로 자동 진단하는 기술 개발에 주력하고 있다. 엑스메디오의 공동창업자이며 최고기술책임자인 이마이즈미(今泉) 씨는「진단 정밀도를 높여, 3년 이내에 실용화 수준으로 만들고 싶다」라고 말한다.

AI 진단에서는 심층학습 기술이 사용된다. 피부병에는 피부가 변색하는 홍반이나 색소반, 수포 등 40개 가까운 증상이 있으며, 전문의는 경험에 근거하여 질환을 특정한다. AI에 그 과정을 학습시켜, 스마트폰 등으로 촬영한 화상과 문진을 바탕으로「아토피성 피부염의 가능성이 90%」라고 진단한다.

증상과 질환의 관계를 AI에게 학습시키기 위해 30만 장 이상의 화상을 수집. 그 중 약 10만 장을 실제 학습에 사용하여, 실험에서는 양호한 성적을 올리고 있다고 한다.

엑스메디오가 AI 진단에 도전한 것은, 많은 의사들과 접점을 유지하면서 원격진단서비스를 전개하고, 이를 통해 화상을 쉽게 수집할 수 있었기 때문이다.

2014년에 창업한 엑스메디오의 주력 사업은, 의사들이 인터넷상에서 정보 교환하는 사이트「히포크라」의 운영이다. 의료 전문화가 발전하는 한편, 종합의나 가정의들은 경험이 풍부하지 않은 증례에 조우하는 일도 적지 않다. 히포크라 사이트에서는 의사가「이런 증상에서 추측되는 병은?」이라고 질문하면, 각 분야의 전문가가 조언해 준다.「전문의와 지식을 공유할 수 있다」라는 점에서, 회원 가입한 의사는 만 명까지 증가하였다.

이를 더욱 심화시킨 것이 AI 진단이다. 이마이즈미 씨는 게이오대학 대학원에서 IT를 전공한 후, 라쿠텐의 치프 사이언티스트를 거쳐 미국 실리콘밸리의 도요타 계열 연구기관에서 AI를 연구한 이색적인 경력을 가지고 있다.

피부병의 자동 진단에 앞서, 의학논문 데이터베이스 검색에 AI를 응용한 서비스도 8월부터 시작한다. 히포크라의 회원이「꽃가루 알레르기에 점비(點鼻) 스테로이드는 유효한가?」라고 질문하면, AI가 관련성이 높은 논문을 찾아 준다.

AI 진단은 의료기기기업과 연구기관도 개발에 착수하면서 조기 실용화를 경쟁하고 있다.

국립암연구센터와 산업기술총합연구소 등은 CT화상 등을 AI로 해석하여, 암에 최적의 방사선치료법을 찾아내는 연구를 시작하였다. 후지필름과 올림푸스도 내시경 검사로 위암 여부를 자동 판별하는 기술을 연구하여, 이르면 20년에 실용화를 목표로 하고 있다.

그러나 진단 정밀도를 올리기 위해서는 과제도 많다. 일반적으로 심층학습에서 신뢰성 높은 판단을 내리기 위해서는 100만 이상의 화상을 학습할 필요가 있다고 한다. 의료 화상 중 일부는 기종이 다르면 판독할 수 없는 경우도 있다. 업계 단체와 학회가 중심이 되어 표준화와 데이터베이스화를 시작한 단계다.

기술적으로 실용 수준에 도달하여도 임상에서 사용하기 위해서는 규칙 작성도 필요하다. 의약품의료기기법에서는, AI를 포함하는 진단 소프트는 임상시험에서 유효성을 확인할 수 있으면「지원 툴」로 인정하는 한편, 최종적인 판단은 의사가 하도록 하였다. 그러나 의사가 AI진단 결과를 환자에게 전달할 것인가에 대한 여부, 개인정보보호 등과 관련하여 애매한 점이 많다. 관민이 이와 관련된 지침 작성을 서두를 필요도 있을 것 같다.

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