수리링의 데이터교실

주제 : 심장과 혈관 의학 분야에서의 인공지능과 데이터과학

일시 : 2024년 4월 4일 (목) 20:00 - 21:10

강사 : 미국 Mayo Clinic 이은정

서론

4월 4일 목요일 Zoom을 이용한 실시간 화상 온라인 방식으로 진행된 이은정 강사님의 <심장과 혈관 의학 분야에서의 인공지능과 데이터과학> 세미나에 참여했습니다. 이은정 강사님께서는 서울대학교에서 석박사 과정을 마치신 뒤 미국에서 가장 큰 병원 중 하나인 Mayo Clinic에서 Senior Data Science anlayst로 계시면서 다양한 의학 인공지능 모델을 개발하고 데이터과학을 연구하고 계신 멋진 분이셨습니다. 저는 현재 고려사이버대학교에서 최대영 교수님의 빅데이터 개론 수업을 듣고 있는데, 교수님께서 본 세미나에 참가할 수 있도록 초대해 주신 덕분에 좋은 기회로 참여할 수 있었습니다.

제 주변에 의학 관련 분야에 종사하는 지인이나 친인척이 몇 있습니다. 그래서 저는 평소 의학 분야에도 어느 정도 관심을 가지고 있었습니다. 특히 의료 분야에서 데이터의 중요성, 인공지능의 빠른 성장에 대해서는 익히 들어본 바가 있어 큰 호기심을 가지고 있었습니다. 그러나 의료 분야는 어쩐지 진입장벽이 있다고 느껴졌어요. 어디서부터 관련 도메인 지식을 수집해 나갈지 막막했습니다. 그렇게 멀게만 느껴지던 의학 도메인에 조금 더 가까워지는 계기가 되기를 바라며 강의를 듣기 시작하였습니다.

본론

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먼저 강의는 미국의 심혈관 질환에 대한 통계 자료와 분석으로 시작하였습니다. 2016년 데이터를 기준으로 미국 인구의 약 절반이 고혈압을 가지고 있는 것으로 추정되며, 2035년까지 미국 인구의 약 45%가 심장 관련 질병 가지게 될 것으로 예상된다고 하는데요. 이를 뒷받침하는 자료로 미국에서는 성인 5명 중 오직 1명만이 적정한 양의 운동을 하고, 전자담배의 사용으로 흡연률이 치솟고 있는 등 다양한 통계를 함께 볼 수 있었습니다.

2022년 잠깐이나마 뉴욕에서 어학연수를 했던 기억을 떠올려 보았습니다. 뉴욕에는 확실히 한국보다 다양한 체형을 가진 사람들이 있었어요. 다양한 사이즈의 체형이 용납되는 개방적이고 자유로운 사회적 분위기가 저는 참 좋았던 기억이 있습니다. 지금 돌아보니 빅 사이즈 국민들의 건강 관리가 그만큼 중요한 과제가 될 수도 있겠다는 생각이 드네요. 이렇게 미국에서는 큰 사회적 이슈가 되고 있는 심혈관 질병 진단과 관리를 위해 인공 지능이 다양하게 개발되고 활용되고 있다고 합니다.

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다음으로 심혈관 질환을 위한 인공지능 모델 개발을 위한 데이터 자료에 관해 말씀해 주셨습니다. AI 트레이닝, 테스팅 데이터로 활용되는 가장 대표적인 데이터 자료 두 가지는 환자 기록과 검사 결과입니다. 환자 기록으로는 몸무게, 키, 혈압, 피검사, 환자 내원시 상담 내용 등이 있습니다. 검사 결과로는 ECG라고 불리는 심전도 검사 결과, 심초음파, 혈관조영상, 망막이미지 등이 있습니다. (심혈관 질병 관련)

요즘은 스마트 워치로도 간단하게 심전도 측정이 가능한 세상입니다. 이렇게 스마트 워치를 활용하여 측정한 심전도 자료 역시 인공지능 개발에 활용이 되기도 한다고 합니다. 물론 병원의 전문 장비를 이용한 측정 결과랑 비교하자면 신뢰도가 많이 떨어지기 때문에, 이렇게 신뢰도가 낮은 데이터를 가지고 모델 개발을 하면 그만큼 정확도가 떨어질 수밖에 없다고 하셨습니다. 그래도 집에서 간단하게 간이 방식으로 심전도를 측정하여 문제 상황을 조금이나마 예측하고 예방할 수 있다면 큰 도움이 되겠지요. 언젠가 병원의 전문 장비만큼 실력이 짱짱한 스마트 워치가 보급될 지도 모를 일입니다.

망막 이미지와 목소리에 관련해 말씀해 주신 부분이 굉장히 흥미로워 기억에 남는데요. 요즘은 망막 이미지 하나만으로도 나이, 성별, 흡연여부, 혈압 비만도 등의 건강 정보를 예측을 할 수 있는 수준으로 모델 개발이 이루어져 있다고 합니다. 굉장히 신기했어요. 또 목소리를 이용하여 심장 관련 진환을 예측을 할 수 있다고도 하셨습니다. 목소리라고 하면 기관지 컨디션이나 기분 정도만 짐작해볼 수 있는게 아니냐고들 생각하지만 목소리에는 예상 외로 몸에서 발생하는 이상 신호들이 잘 반영된다고 합니다. 생각보다 예측율이 높은 편이라고 해서 정말 신기했어요. 이렇게 상식을 뛰어 넘는 재밌는 모델링 연구 작업에 저도 참여할 수 있다면 얼마나 좋을지 기대가 되었습니다. 의료 도메인에도 꾸준한 관심을 가지고 포트폴리오를 구축해 나가 봐야 겠다는 욕심이 들었어요.

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다음으로 데이터를 활용해 어떤 모델을 개발할 수 있는지에 대해 말씀해 주셨습니다. 가장 큰 연구가 이루어지고 있는 분야는 바로 질병을 예측할 수 있는 모델 개발이라고 합니다. 가격이 비싼 혈관조영상 촬영 없이 상대적으로 저렴한 심장 박동, 심초음파 검사 결과만으로 좌심방의 크기와 대동맥 판막 협착증을 예측하는 모델을 예시로 들어 주셨습니다. 초기에 잡아냈다면 미리미리 관리하여 쉽게 치료할 수 있었던 질병들을 뒤늦게 발견해서 큰 문제가 되는 경우가 많잖아요. 저희 외조모께서도 대장암을 초기에 발견하지 못해 결국 투병하시다가 2년만에 돌아가셨었거든요. 인공지능 모델을 통해 세계적으로 질병 예측의 시기가 앞당겨지고 정확성이 크게 증진될 수 있기를 바라는 마음입니다.

또 기존에는 상위 검사만으로 측정이 가능했던 수치들을 하위 검사로 측정 가능할 수 있도록 돕는 모델 개발에 관해서도 언급하셨습니다. 상위 검사는 검사 방법이 복잡한 대신 정확도가 높은 특징이 있습니다. 그만큼 비용이 높을 수밖에 없는데, 특히 미국의 악랄한 의료비에 대해서는 다들 잘 알고 계시지요. 대부분의 상위 검사들을 한국에서는 어렵지 않게 받을 수 있지만 미국에서는 그렇지가 못한 현실이라고 해요. 이렇게 상위 검사만으로 측정 가능했던 수치들을 하위 검사 결과로부터 예측해낼 수 있는 모델들을 개발하는 겁니다. 이게 보편화가 된다면 비용때문에 의료 서비스를 받지 못했던 사회적 약자들에게 커다란 도움이 되겠다는 생각을 했습니다. 저도 뉴욕에 있을 때 갑자기 엄청난 복통이 찾아와 응급실에 갔다가 아픈 것보다도 병원비를 걱정하느라 마음 고생을 했던 경험이 있거든요. 질 좋은 의료 서비스를 모두가 평등하게 받을 수 있는 세상을 만드는 데 저도 도움이 될 수 있으면 좋겠습니다.

그 밖에 인공지능 모델 개발을 위해 데이터 레이블링하는 작업에 큰 시간과 비용이 소요되는데, 이런 레이블링을 대신하는 모델을 역시 활발하게 개발이 이루어지고 있다고 알려 주셔서 흥미로웠습니다. 인공지능 모델 개발을 돕는 모델이라니! 미래에는 인공지능끼리 주르륵 체인을 이루면서 인간의 개입이 전혀 필요하지 않은 세상이 언젠가 오겠다는 귀엽고도 무서운 생각을 해 봤어요. 그 안에 나의 역할이 무언가 있기를 바랄 뿐입니다.

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마지막으로 메이요 클리닉에서 개발하고 있는 인공지능 모델 예제를 몇가지 알려 주셨습니다. 간단히만 정리해 보겠습니다.

[1] 정상 심장 리듬에서 심방세동을 예측하는 모델

• 심방세동은 간헐적으로 발생하며 특이한 증상이 없는 경우가 많아서 진단에 어려움이 많다.
• 심방세동의 정확한 진단 및 예측을 위해서는 환자가 병원에 긴 시간 내원해야 한다. 대체로 환자가 24시간동안 몸에 리드줄을 부착하고서 수집한 데이터로 판단을 내리는 방식으로 진단이 이루어졌다고 한다.
• 메이요 클리닉에서 보관하고 있는 18만명이 넘는 환자들의 데이터, 65만개가 넘는 ECG 기록을 가지고 단시간 측정한 정상 리듬에서도 심방세동을 예측해낼 수 있는 인공지능 모델을 개발하였다.
• 기존의 진단이 여러 전문 인력의 수작업으로 이루어져 시간과 자원이 과하게 소모되었으나 이 과정들을 인공지능으로 대체할 수 있게 되면서 시간과 자원 비용을 크게 절약하게 되었다.

[2] 비대성 심근병증 (HCM) 분류

• 비대성 심근병증은 심장 근육이 비정상적으로 두꺼워져 형태가 변형되고 기능이 악화되는 질환으로, 특히 미국에서는 HCM으로 돌연사하는 프로, 아마추어 운동선수가 많아서 사회적 이슈라고 한다.
• 메이요 클리닉에서 저렴한 심장 박동 검사 결과만을 가지고 HCM을 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 심장 박동 검사는 비용이 저렴할 뿐만 아니라 다양한 시설에 보편화가 많이 되어 있어서 접근성이 무척 높은 하위 검사이다.
• 테스팅 어큐러시가 0.95 - 0.97으로 무척 높았는데, 미국 뿐만 아니라 다른 여러 나라들에서도 이벨류에이팅을 해 보니 역시 높은 어큐러시 결과가 나왔다고 한다.

[3] ECG(심전도)를 이용한 좌심실 이완기능 평가

• 좌심실의 이완 기능은 심장 기능 평가에 있어서 아주 중요한 사항이다. 좌심실 이완 시 높은 filling pressure는 다양한 심혈관 질환과 관련되는 악조건이다. 현재 미국에서 70세 이상의 노인의 70%가 불완전한 좌심실 이완 기능을 가지고 있다는 통계 결과가 있다고 한다.
• 좌심실 이완 기능 평가는 혈관조영상으로 판단하는 것이 가장 이상적이다. 그러나 혈관조영상 촬영은 굉장히 어렵고 복잡하며 비용이 높은 상위 검사이다. 이를 대체하기 위해 심초음파 결과를 이용하는 경우가 많은데, 정확성이 매우 떨어진다고 한다.
• 메이요 클리닉에서 ECG(심전도) 검사 결과를 통해 좌심실 이완 기능을 평가하는 인공지능을 개발하였다. 검사 결과로 Grade 1-2-3 세 단계의 등급을 매기게 되는데, 등급이 높을 수록 위험한 상태를 의미한다.

결론

이번 이은정 강사님의 세미나는 심혈관 질환의 예측과 진단에 데이터와 인공지능이 어떻게 활용되고 있는지 그 실제 사례를 알아볼 수 있는 무척 좋은 학습 기회였습니다. 평소 '미래에는 인공지능이 의사를 대체할 것이다!'는 무시무시한 이야기를 들어만 보았지, 실제로 병원에서 어떤 식으로 개발이 되고 활용이 되고 있는지 그 개별 사례를 알아보기가 쉽지는 않았거든요. 강사님께서 실제 사례와 경험을 토대로 강의해 주신 덕분에 앞으로 심혈관 질환 뿐만 아니라 다른 분야에서도 인공지능 적용 사례를 찾아보기가 수월해질 것 같습니다.

이런 의료 도메인에서의 인공지능의 개발은 질 높은 의료 서비스를 더 많은 사람들이 받을 수 있도록 돕습니다. 그만큼 사회적, 인도적으로 큰 의미가 있다고 생각해요. 과학 기술 발달의 바람직한 예라고 할 수 있겠죠. 특히 저는 초등교육에 제 20대 모두를 바쳤던 만큼 어린이와 청소년의 신체건강, 정신건강에 특히 큰 관심을 가지고 있는데요. 학생 개인정보 보호를 위해 자세한 사례를 여기에 세세히 밝힐 수는 없지만, 타고난 유전병으로 인해 자유로운 활동이 어려운 학생을 가르쳐 보았고, 신체적 장애를 가지고 있어 신체활동에 제약이 있는 학생도 가르쳐 보았고, 자폐 스펙트럼을 가지고 태어나 친구를 사귀기 어려워하는 학생도 가르쳐 보았습니다. 가정환경이 어려워 필요한 만큼 의료 서비스를 받지 못하는 친구도 있었는데 제가 도울 방법이 제한적이라 참 안타깝고 미안했었어요. 이렇게 다양한 어려움을 가지고 있는 학생들을 도울 수 있는 인공지능 모델에는 무엇이 있을지 앞으로 계속해서 고민해 보고, 관련 데이터를 찾아보고 분석해 보고자 합니다.

질의응답 시간에 이은정 강사님께 어린이를 대상으로 인공지능 모델을 개발해 본 경험이 있으신지 질문을 드렸었는데요. 어린이들은 신체적으로 어른과 무척이나 다르기 때문에 어른을 대상으로 개발한 모델을 어린이들에게 동일하게 적용하기는 어렵다고 하셨습니다. 따라서 영유아나 어린이를 대상으로 한 모델의 경우 성인을 대상으로 개발한 성공적인 모델을 가지고 수정 보완하여 만들어내는 경우가 많다고 하셨어요. 좋은 답변이 되었습니다. 추후에 시간을 내어 구체적인 사례를 찾아보기로 하였습니다.

마지막으로 이렇게 개발된 인공지능 모델이 완전히 전문인력을 대체하고 있는 상황은 아니라고 말씀을 해 주셨습니다. 의료진이 진단을 하고 판단을 내리는 데 근거가 되는 하나의 수단으로 인공지능 모델의 예측 결과를 활용하고 있다고 하셨어요. 데이터를 분석하고 모델을 개발할 줄 아는 능력 있는 데이터 사이언티스트는 이렇게 원하는 분야의 전문 인력과 협업할 수 있구나! 좋은 자극이 되었습니다. 열심히 노력해서 저 역시 이렇게 세상의 발전에 기여하고 다른 이들에게 영감이 되는 전문가가 되겠다고 다짐하며, 이번 세미나 리뷰를 마칩니다.

읽어주셔서 감사합니다.