AI 도구, 의료 영상 분석 속도 향상

MIT의 연구자들이 월요일에 의료 영상 분석 과정을 가속화할 수 있는 새로운 AI 도구인 ScribblePrompt를 발표했습니다. 이 도구는 의사와 연구자들이 MRI와 X-레이 같은 스캔에서 관심 영역과 이상 부위를 구분하는 데 도움을 줍니다.

연구자들은 보고서에서 ScribblePrompt를 테스트 했을 때, 경쟁 모델에 비해 주석 추가 시간을 28% 줄였다고 밝혔습니다.

의료 영상을 분석하는 전통적인 방법들은 대개 해부학적 구조를 수동으로 추적하는 것을 포함하며, 이는 시간이 많이 소요됩니다. ScribblePrompt는 사용자 입력에 기반하여 관심 영역을 분할하기 위해 AI를 사용하여 이 과정을 자동화하도록 설정되어 있습니다.

ScribblePrompt를 훈련시키기 위해, 연구자들은 사용자들이 MRI, 초음파, X-레이 등 50,000개 이상의 의료 영상을 주석 처리하는 방식을 모방하여 시뮬레이션 데이터를 생성했습니다. 이에는 눈, 뇌, 뼈와 같은 다양한 신체 부위가 포함되었습니다.

이 시뮬레이션 데이터를 사용해 AI는 다양한 종류의 이미지와 작업을 처리하는 방법을 배웠습니다. 그런 다음 이 AI는 이전에 본 적 없는 새로운 이미지를 테스트하여, 기존의 다른 방법들보다 더욱 잘 일반화할 수 있고, 더 나은 성능을 발휘할 수 있다는 것을 보여주었습니다.

“많은 기존 방법들은 사용자가 이미지 위에 낙서를 그릴 때 잘 반응하지 않는데, 이는 훈련 과정에서 이런 상호작용을 시뮬레이션하는 것이 어렵기 때문입니다. ScribblePrompt의 경우, 우리는 우리의 합성 세그멘테이션 작업을 사용하여 모델이 다른 입력에 주의를 기울이도록 강제할 수 있었습니다.”라고 ScribblePrompt 연구 논문의 주저자인 Hallee Wong이 말했습니다.

게다가, ScribblePrompt의 주목할만한 기능 중 하나는 사용자의 피드백에 따라 조정이 가능하다는 점입니다. 예를 들어, 의사가 처음에는 신장을 박스로 표시하지만 변경이 필요한 경우, 더 많은 낙서를 추가하거나 “부정적인 낙서”를 사용해 주석의 일부를 제거할 수 있습니다. 이러한 유연성은 최종적으로 표시된 영역이 정확하다는 것을 보장하는 데 도움이 됩니다.

ScribblePrompt는 의료 영상을 다루는 데 AI를 활용하는 데 있어서 중요한 전진입니다. 주석 과정을 더 빠르고 정확하게 만듦으로써, 이 도구는 임상 작업과 연구를 모두 개선하고, 의료 전문가들이 의료 스캔을 분석하고 해석하는 데 도움을 줍니다.

전반적으로, AI는 의료 영상 진단 분야에서 유망한 잠재력을 보여주고 있습니다. 최근의 예로는 혀 이미지 분석을 통한 질병 진단과 파킨슨병의 진행 상황 추적 등이 있습니다.

그러나, 이러한 도구의 한계를 인지하는 것은 매우 중요합니다. AI 시스템은 오류나 잘못된 해석에 취약할 수 있으며, 환자의 개인정보 보호와 AI가 인간 의료 전문가를 대체할 가능성에 대한 윤리적 고려사항이 있습니다.