구글에서 병원과 의료진을 도와줄 수 있는 특별한 AI를 만들었다. 이 AI의 이름은 '메드젬마(MedGemma)'인데, 마치 의사처럼 X선 사진을 보고 병을 찾아내거나 환자 기록을 읽고 이해할 수 있다. 지금까지 나온 일반적인 AI들은 의료 분야에서는 그리 똑똑하지 못했다. 하지만 메드젬마는 의료 데이터만으로 따로 훈련을 받아서 의료 분야에서 훨씬 뛰어난 능력을 보여준다. 실제로 같은 크기의 다른 AI들보다 의료 분야에서 최대 18%나 더 정확하게 일을 처리할 수 있다는 것이 확인됐다.

메드젬마는 사진과 글을 동시에 이해할 수 있어서 X선 사진을 보면서 동시에 환자의 병력도 읽을 수 있다. 마치 사람 의사가 여러 자료를 종합해서 진단하는 것과 비슷하다.

X선 사진 보는 능력, 기존 AI보다 15% 더 정확해져

메드젬마가 가장 잘하는 일 중 하나는 가슴 X선 사진을 보고 병을 찾아내는 것이다. 폐렴이나 심장 비대 같은 질병을 찾아내는 정확도가 기존 AI보다 15%에서 18% 정도 더 높아졌다. 이 정도면 실제 병원에서 의사들이 진단할 때 큰 도움이 될 수 있는 수준이다.

또한 환자의 전자 병원 기록을 읽고 필요한 정보를 찾아내는 일에서도 놀라운 성과를 보였다. 기존에는 컴퓨터가 환자 기록에서 정보를 잘못 찾아내는 경우가 많았는데, 메드젬마는 이런 실수를 절반으로 줄였다. 이는 의사들이 환자 정보를 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있게 도와준다. 환자나 보호자가 의료진에게 질문했을 때도 더 정확한 답변을 할 수 있게 됐다. 의료 관련 질문에 대한 답변 정확도가 기존보다 2%에서 10% 향상됐다.

의료 전용 '눈' 역할하는 메드시그립도 함께 공개

메드젬마와 함께 '메드시그립(MedSigLIP)'이라는 기술도 공개됐다. 이는 메드젬마의 '눈' 역할을 하는 기술로, 의료 이미지를 보고 이해하는 일을 담당한다. 메드시그립은 여러 종류의 의료 이미지를 잘 이해할 수 있다. X선 사진뿐만 아니라 피부 질환 사진, 눈 검사 사진, 현미경으로 본 조직 사진 등을 모두 분석할 수 있다. 특히 뼈가 부러진 것을 찾아내는 일에서는 기존 기술보다 7% 더 정확해졌는데, 이는 지금까지 컴퓨터가 가장 어려워했던 분야 중 하나였다.

피부과에서는 79가지 다른 피부 질환을 구별할 수 있고, 안과에서는 당뇨병으로 인한 눈 질환의 5단계를 정확히 판별할 수 있다. 이는 전문의와 비슷한 수준의 정확도를 보여주는 것이다.

무료로 공개해 전 세계 연구자들이 함께 발전시킬 예정

구글은 이번에 개발한 메드젬마와 메드시그립을 무료로 공개하기로 했다. 이는 전 세계의 연구자들과 개발자들이 자유롭게 사용하고 더 좋게 만들 수 있도록 하기 위해서다. 의료 분야에서는 특히 이런 공개 방식이 중요하다. 병원마다 다른 환경과 요구사항이 있기 때문에, 각각의 상황에 맞게 AI를 조정할 수 있어야 하기 때문이다. 또한 의료 AI는 안전성이 매우 중요하므로 많은 전문가들이 함께 검토하고 개선해야 한다.

메드젬마는 앞으로 다양한 방식으로 활용될 것으로 예상된다. 의사들이 진단할 때 참고자료를 제공하거나, 의료진의 업무 부담을 줄여주거나, 환자들에게 더 쉽게 병 상태를 설명하는 데 도움을 줄 수 있다. 또한 의과대학 학생들의 공부나 의료진 교육에도 유용하게 쓰일 수 있다.

FAQ

Q: 메드젬마가 사람 의사를 대신할 수 있나요?

A: 아니요. 메드젬마는 의사를 대신하는 것이 아니라 의사의 일을 도와주는 보조 도구입니다. 최종 진단과 치료 결정은 반드시 사람 의사가 내려야 합니다. 메드젬마는 의사가 더 정확하고 빠르게 진단할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.

Q: 일반인도 메드젬마를 사용해서 자가진단을 할 수 있나요?

A: 현재는 연구 목적으로만 공개되었고, 일반인이 직접 사용하기에는 아직 안전성 검증이 더 필요합니다. 또한 의료 진단은 전문적인 지식과 경험이 필요한 영역이므로, 반드시 의료진의 도움을 받아야 합니다.

Q: 메드젬마는 언제부터 실제 병원에서 사용할 수 있나요?

A: 실제 병원에서 사용하려면 더 많은 테스트와 안전성 검증이 필요합니다. 현재는 연구 단계이며, 실용화까지는 시간이 더 걸릴 것으로 예상됩니다. 하지만 이번 공개로 전 세계 연구자들이 함께 개발에 참여할 수 있게 되어 발전 속도가 빨라질 것으로 기대됩니다.


해당 기사에 인용된 논문 원문은 구글 블로그에서 확인 가능하다.

논문 명: MedGemma Technical Report

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.