멕시코 할리스코주 정부 연구팀이 만든 새로운 인공지능 시스템이 당뇨병으로 인한 실명을 예방하는 데 큰 성과를 거뒀다. 이 시스템은 RAIS-DR이라고 불리며, 미국 식품의약국(FDA)이 승인한 기존 EyeArt 시스템보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였다. 1,046명의 환자를 대상으로 한 실제 병원 테스트에서 정확도가 6-19% 향상됐고, 잘못된 진단을 10-20% 줄였다.

당뇨망막병증은 당뇨병 환자에게 생기는 눈 질환으로, 일하는 나이의 사람들이 실명하는 주요 원인이다. 하지만 일찍 발견하면 실명 위험을 95%까지 줄일 수 있다. 문제는 눈 전문의가 부족하고 제때 검사 받기 어렵다는 점이다. AI를 활용한 눈 사진 분석이 해결책으로 주목받고 있지만, 실제 병원에서 사용할 때는 사진 품질이 나쁘거나 AI가 엉뚱한 것을 학습하는 문제가 있었다.

RAIS-DR은 이런 문제를 해결하기 위해 AI 개발 과정 전체에 윤리적 기준을 적용했다. 시스템은 사진 처리, 품질 검사, 그리고 3개의 전문 진단 프로그램을 포함한 총 6개의 AI 프로그램으로 이뤄져 있다.

모든 사람에게 공평한 진단, 성별·나이 관계없이 동일한 성능 확인

RAIS-DR의 가장 큰 특징은 모든 사람을 공평하게 진단한다는 점이다. 연구팀은 남녀 성별, 사진 촬영 방식, 왼쪽·오른쪽 눈, 연령대 등 다양한 그룹에서 AI가 편견을 갖지 않는지 확인했다.

검사 결과 모든 그룹에서 거의 동일한 성능을 보였다. 이는 특정 성별이나 나이대를 차별하지 않고 모든 환자에게 같은 수준의 진료를 제공할 수 있다는 뜻이다. 기존 일부 AI가 눈 사진만으로 환자의 성별이나 나이를 맞히는 경우가 있어 편견이 우려됐는데, RAIS-DR은 이런 문제가 없음을 증명했다

6개 AI 프로그램과 실시간 사진 검사로 병원 현장에 최적화

RAIS-DR 시스템은 실제 병원에서 벌어지는 여러 문제를 해결하도록 만들어졌다. 시스템은 6개의 서로 다른 AI 프로그램으로 구성된다. 배경 제거 프로그램, 사진 품질 검사 프로그램, 눈 구조 찾기 프로그램, 환자 진료 필요성 판단 프로그램, 그리고 당뇨망막병증 심각도를 판단하는 2개 프로그램이다.

환자 눈 사진을 찍으면 먼저 불필요한 배경을 지우고 사진 크기를 조정한다. 그다음 사진 품질이 진단하기에 충분한지 검사한다. 만약 품질이 나쁘면 백내장 같은 다른 눈 질환 때문일 수 있으니, 훈련받은 의료진이 사진을 다시 찍을지 결정한다.

전체 과정은 일반 컴퓨터에서 약 2초 만에 끝나 실시간으로 사용할 수 있다. 시스템은 국제 눈 의학 기준에 따라 당뇨망막병증의 심각한 정도를 분류하며, 의사들이 어떤 환자를 먼저 치료해야 할지 판단하는 데 도움을 준다.

AI 판단 근거 공개와 온라인 배포로 투명성과 접근성 확보

RAIS-DR은 AI가 어떤 근거로 진단을 내렸는지 보여주는 기능도 갖고 있다. 정확한 진단을 내린 경우 눈 출혈, 혈관 이상, 기름 같은 물질이 쌓인 부분 등 당뇨망막병증의 특징적인 증상을 정확히 찾아냈다. 잘못 진단한 경우에는 레이저 치료 흔적이나 눈 모양 변화에 집중하는 모습을 보였다.

연구팀은 이 시스템을 인터넷을 통해 누구나 사용할 수 있도록 공개했다. 의사들은 여러 눈 사진을 올려서 각 프로그램의 진단 결과와 확신 정도를 확인할 수 있다. 전문가들은 다른 의견을 제시해 시스템 성능을 계속 점검할 수도 있다. 이 프로젝트는 개발 과정에서 여러 국제 학회와 연구 논문에 발표되었고, 국제 AI 기구와 유네스코 상위 100개 프로젝트에 선정되는 등 투명성을 인정받았다.

FAQ

Q: 새 AI 시스템이 기존 제품보다 좋은 이유가 뭔가요?

A: RAIS-DR은 AI 개발 과정 전체에 윤리적 기준을 적용하고, 나쁜 사진 처리와 편견 문제 해결에 특화된 6개 프로그램을 사용해 기존 제품보다 정확도 19%, 종합 성능 12% 향상을 이뤘습니다.

Q: AI가 의사를 대신할 수 있나요?

A: 아닙니다. RAIS-DR은 의사를 돕는 역할만 합니다. 사진 품질이 나쁠 때는 다시 찍으라고 알려주고, 최종 치료 결정은 반드시 훈련받은 의료진이 내리도록 되어 있습니다.

Q: 모든 사람에게 공평하다는 게 왜 중요한가요?

A: AI 의료 시스템이 특정 성별이나 나이대를 차별하면 의료 불평등이 더 심해질 수 있습니다. RAIS-DR의 공평성 검증은 모든 환자가 동등한 진료를 받고 의료 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문 명: Design and Validation of a Responsible Artificial Intelligence-based System for the Referral of Diabetic Retinopathy Patients

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.