▲간단한 실험실 실험을 하는 학생(출처=게티 이미지 뱅크)

미국에서는 컴퓨터과학 분야 딥 러닝과 생명공학을 접목, 임상병리학계 발전에 대한 기대치가 높아지고 있다. 미 펜실베니아주에서는 고등학생 4명이 최근 최첨단 인공 지능을 통한 유사 산업 혁명을 시연하기도 했다.

또, 오하이오주 클리브랜드 소재 케이스웨스턴리저브대학에서 진단 영상 연구실을 운영하는 아난트 마다부시 딥 러닝을 이용해 높은 정확도로 환자를 진단하는 기술을 생명공학에 적용할 전망이다.

인공지능은 생명공학 분야에서 이미 존재감이 두드러지고 있다. 이러한 응용 방식은 미국 임상병리학계의 계속적인 인적 및 기술적 수요를 바탕으로 오래 전부터 예견돼 왔다.

먼저 미국 임상병리학계는 규모가 방대한데, 주로 고등교육법 인가를 받아 학위를 제공하는 4,726개 교육기관에서 인재양성이 이뤄진다. 또, 미국 대학 연구실은 의학을 점진적으로 발전시키고 있다. 아울러 민간 부문에서 운영하는 거대 규모 연구실은 첨단 생명공학 분야와 숙련된 임상병리사를 배출한다.

미 커뮤니티 컬리지 임상병리학

이러한 현상은 정점에 도달, 미국 학계 내 커뮤니티 컬리지에도 영향을 끼치기 시작했다. 커뮤니티 컬리지는 싼 가격에 각종 직업자격증과 전문학사를 제공한다. 취업 시장의 미래 수요를 예측하고 학위 과정에 특성화해 이익을 창출하고 있다.

미네소타웨스트 커뮤니티앤테크니컬 컬리지 리타 밀러 교수는 4년제 학위 대신 의료관련 전문학사를 취득하길 원하는 학생을 지도한다. 이 곳에서 생명공학 분야에 진출할 수 있는 주요 과정은 임상병리사다. 밀러 교수는 지난 1994년 임상병리사 과정을 설립했으며, 매년 해당 학위과정을 취득하는 7~15명 졸업생이 전원 취업하고 있다.

밀러 교수는 "학생들은 이 학위과정에 대해 전혀 모르고 있기 때문에, 해당 과정을 선택하도록 하는 것에 어려움을 겪는다"고 밝혔다.

임상병리사는 연구실에 있는 모든 장비를 언제, 어떻게 그리고 왜 사용해야 하는지 잘 알고 있기 때문에 연구실에서의 최우선적 영입 대상으로 꼽힌다. 의료계에서 임상병리사는 연구실과 병원에서 감염통제 및 방혈법 등 훈련을 받는다.

이와 함께 딥 러닝 기반 인공지능은 미국 임상병리 분야에서 급격하게 필수불가결적 요소로 자리 잡고 있다. 또한 영국, 대한민국, 인도 및 이스라엘 등 세계 각국에서도 유사한 양상이 나타나고 있다

미 채텀고등학교 학생들, 딥 러닝 활용 연구

특히 미국에서는 고등학생이 딥 러닝 및 프로그래밍 프로젝트를 주도할 만큼 해당 분야 교육열이 높다. 미 채텀고등학교에서는 마크 존스 박사 지도하에 4명 학생이 최근 인공 지능 발달로 도래할 4차 산업혁명을 시연해냈다. 이들은 해당 분야 전망과 미래 응용방식을 논의하며, 범죄 예방에서 암 판별에 이르는 응용 사례를 제시했다.

암 판별은 현재 딥 러닝이 미국 실험 산업 단지의 한 분야로 성장하고 있는 가운데, 의료계에 가장 큰 혜택을 제공하고 있는 발전 영역이다. 미 채텀고등학교 오자너 한샤와 토마스 바렛은 4학년이며, 라이언 셔먼과 소피 앤드류스는 3학년이다. 졸업장조차 없지만, 이들은 존스의 실험실에서 비범한 전진을 하고 있다.

이를테면 앤드류스는 스킨넷이라고 이름 붙인, 피부 병변을 판별하는 회선 신경망을 구축하고 있다. 앤드류스는 "향후 목표는 스킨넷을 사용해 모반(양성 병변)과 흑색종(암성 병변)을 구분해내는 것"이라며 "이를 위해 국제 피부 영상 협업에서 수천 장 병변 사진을 사용해 스킨넷을 훈련 중"이라고 밝혔다.

그는 이어 "제대로 훈련받은 경우 스킨넷은 기존에 학습한 적 없는 영상으로부터 이 두 종류의 병변을 구별할 수 있을 것"이라며 "딥 러닝을 통해 스킨넷은 흑색종의 시각적 특성을 습득하고 병변 식별 사례의 상당수에 정확한 처방을 내릴 것으로 기대된다"고 덧붙였다.

바렛, 한샤와 셔먼은 각각 딥 러닝을 새로운 프로그래밍 언어, 게임 개발 및 범죄 예방 분야에 접목하고 있다. 한샤도 존스 지도 아래 스킨넷과 유사한 원리로 유방암의 양성·악성을 판별해낼 수 있는 체계를 개발했다.

딥 러닝 컴퓨터, 정확도 높은 암 검진

마다부시의 진단 영상 연구실은 심부전증과 암을 진단하는 딥 러닝 컴퓨터를 보유하고 있다. 이 컴퓨터들은 높은 정확도로 암의 진행도까지 예측한다. 마다부시는 딥 러닝이 미국 실험실 구성의 미래라는 사실보다는, 오히려 인공지능이 임상병리사 영역을 잠식하지 않을 것이라는 점을 증명할 필요성을 느끼고 있다.

그는 "우리의 컴퓨터 영상 기술이 더 뛰어난 결과를 도출하거나 업무 분야를 잠식할 수 있다는 생각 때문에 병리학자와 방사선사들이 처음에는 당혹감과 불안감을 느꼈을 것"이라며 "우리가 병리학자들이나 방사선사들을 이겼다기 보다는, 인공지능을 통해 그들이 제공할 수 있는 정보에 가치를 더할 수 있었다"고 설명했다.

그는 이어 "환자를 치료하기 위해 보다 정확한 진단 보조 도구가 요구된다"며 "판단 지원을 통해 병리학자와 방사선사의 효율성을 향상시킬 수 있다"며 "해당 도구들은 뚜렷한 질환이 없거나 명백하게 양성인 사례에 투입되는 시간을 줄여주고 복잡한 사례에 집중할 수 있도록 돕는다"고 덧붙였다.

▲실험실에서 연구 중인 과학자(출처=게티 이미지 뱅크)

[researchpaper 리서치페이퍼=심현영 기자]

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