피부과 전문의 수준으로 피부암을 진단하는 인공지능이 미국에서 개발돼 화제다.

미국 스탠퍼드대 연구진은 딥러닝(Deep learning) 기반으로 개발한 인공지능으로 피부 병변 사진을 판독한 결과, 피부과 전문의보다 더 정확하게 피부암을 진단해 냈다는 연구결과를 지난 2일 네이처에 발표했다.

스탠퍼드대 연구진은 피부 병변 관련 방대한 자료를 수집하기 위해 스텐퍼드대학병원 자료뿐만 아니라 여러 연구소의 데이터베이스 등을 이용했다.

다양한 곳에서 수집한 피부 병변 사진들은 각도나 밝기 등이 모두 달라 스탠퍼드대학병원 피부과 전문의들과 협업해 사진들을 일일이 판독하는 과정을 거쳤다.

판독한 사진들은 피부과 질환별로 분류했다. 이렇게 수집된 피부 병변 사진이 13만장에 달한다.

스탠퍼드대 연구진은 이 데이터를 이용해 구글이 개발한 딥러닝 알고리즘 ‘GoogleNet Inception V3’를 활용한 인공지능을 개발했다.

이 인공지능으로 ▲표피세포 암과 지루성 경화증(검버섯) ▲악성 흑색종과 양성 병변 ▲악성 흑색종과 양성 변병을 구분할 수 있는지 알아보기 위해 각각 135장, 130장, 111장의 피부 병변 사진을 판독했다.

그리고 인공지능이 판독한 결과와 피부과 전문의 21명인 판독한 결과를 비교 했다.

그 결과, 세 가지 경우 모두 인공지능이 피부과 전문의보다 정확하게 판독해 냈다.

이같은 연구결과를 블로그에 소개한 최윤섭 디지털헬스케어연구소장은 “구글 연구(당뇨성 망박병증 진단 인공지능)에는 안과 전문의 54명이 참여해 12만8,175개의 안저 데이터를 3~7회 중복 판독했으며 이번 스탠퍼드대 연구도 12만9,450개의 학습 데이터 큐레이션에 의사 18명이 참여했다고 언급돼 있다”며 “이처럼 우수한 데이터를 만들기 위해서는 많은 전문가들의 참여가 필요하며 이를 가능하게 하려면 적절한 협업체계나 충분한 보상 체계도 갖춰져야 한다”고 말했다.

최 소장은 “이번 연구 알고리즘은 아직 일반 컴퓨터에서만 동작하지만 향후 스마트폰에서도 돌아갈 수 있도록 만들 예정”이라며 “이렇게 되면 아프리카와 같이 피부과 전문의가 부족한 제3세계에서도 스마트폰용 더마토스코프와 인공지능을 이용해서 피부암 진단에 도움을 받을 수 있을 것”이라고 전망했다.

최 소장은 이어 “인간 의사보다 판독 성능이 우수한 인공지능은 향후에도 계속 나올 것이다. 더 나아가 딥러닝 기술이 계속 발전하므로 이에 따라 인간과 인공지능의 실력 차는 더 심화될 가능성이 높다”며 “너무 늦기 전에 기술 혁신에 따른 미래 의료와 의사의 역할 변화에 대해 본격적으로 논의하고 세심한 대책을 세우는 게 필요하다”고 했다.