5세 이하 아이들에게 폐렴은 목숨을 위협하는 무서운 병이다. 흉부 X선 사진으로 정확하게 진단하는 것이 생명을 구하는 열쇠다. 파키스탄 수쿠르 IBA 대학교 연구팀이 개발한 새로운 인공지능 시스템이 이런 문제를 해결할 놀라운 해답을 내놓았다. 이 시스템은 5,863장의 0-5세 아이들 흉부 X선 사진을 보고 배운 인공지능 모델을 사용한다.

연구팀은 중국 광저우 여성아동의료센터에서 수집한 자료를 활용했으며, 두 명의 의사가 정상과 폐렴을 구분해 표시하고 제삼자가 다시 한번 확인한 믿을 만한 자료를 사용했다. 아이들 흉부 X선 사진을 보는 것은 어른보다 훨씬 어렵다. 몸이 작고, 폐 모양이 어른과 다르며, 촬영할 때 아이가 가만히 있지 않아 사진이 흐리게 나오는 경우가 많기 때문이다.

사진 부족 문제, 가짜 사진 만들어서 해결했다

연구팀이 마주한 가장 큰 문제는 병원 사진이 너무 적다는 것이었다. 이를 해결하기 위해 '가짜 사진 만드는 인공지능'을 사용했다. 이 기술은 진짜 X선 사진을 보고 배워서 진짜와 구별할 수 없는 가짜 X선 사진을 만들어낸다.


40,000번 반복 학습을 거쳐 만들어진 이 시스템은 148×148 픽셀 크기의 고품질 가짜 흉부 X선 사진을 만들어냈다. 여기에 더해 사진을 돌리고, 크게 하고, 뒤집는 등 다양한 방법으로 사진을 변형해서 더 많은 학습 자료를 만들었다. 처음에는 정상 사진 1,349장, 폐렴 사진 3,883장이었지만, 이런 방법들을 사용해서 각각 5,000장씩 균형 잡힌 자료로 늘릴 수 있었다.

진짜+변형+가짜 사진 모두 합치니 정확도 86% 달성

연구팀은 4가지 방법으로 실험해서 어떤 방법이 가장 좋은지 확인했다. 원래 사진만 사용했을 때는 76%만 맞췄고, 변형한 사진을 추가하니 80%, 가짜 사진을 사용하니 84%를 맞췄다. 가장 놀라운 결과는 진짜 사진, 변형한 사진, 가짜 사진을 모두 합쳤을 때 나타났다. 최종 결과는 정확도 86%를 기록했다. 이는 100명의 아이 중 86명을 정확하게 진단할 수 있다는 뜻이다. 더 중요한 것은 실제 폐렴 환자 100명 중 95명을 찾아낼 수 있다는 점이다. 이는 원래 사진만 사용했을 때의 76%에 비해 10% 더 정확해진 것이다.

인공지능은 여러 단계로 사진을 분석한다. 먼저 사진의 특징을 찾아내고, 중요한 부분만 골라내며, 마지막에 "정상" 또는 "폐렴"으로 판단한다. 잘못된 학습을 막기 위해 조기에 학습을 중단하는 기능도 넣었다.

스마트폰처럼 쉬운 웹사이트로 누구나 사용 가능

연구팀은 개발한 인공지능을 실제 병원에서 쓸 수 있도록 웹사이트를 만들었다. 의사들이 아이의 흉부 X선 사진을 올리기만 하면 몇 초 만에 "정상" 또는 "폐렴"이라는 결과가 나온다. 확신하는 정도도 퍼센티지로 보여준다. 이 웹사이트는 스마트폰 앱처럼 간단하게 만들어져서 복잡한 컴퓨터 지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있다. 현재 온라인에서 누구나 접속해서 사용할 수 있으며, 의사들이 실시간으로 아이들의 폐렴을 진단하는 데 도움을 받고 있다.

이 시스템은 특히 시골이나 의료진이 부족한 곳에서 큰 도움이 될 것으로 보인다. 경험 많은 소아과 의사가 없는 지역에서도 인공지능의 도움으로 정확한 초기 진단이 가능해져서, 치료 시기를 놓치지 않고 아이들의 생명을 구할 수 있다.

FAQ

Q: 이 인공지능이 의사를 대신할 수 있나요?

A: 아닙니다. 이 시스템은 의사를 대신하는 것이 아니라 도와주는 역할입니다. 86%의 정확도로 의사가 놓칠 수 있는 폐렴 징후를 찾아주고, 특히 경험이 적은 의사나 응급상황에서 빠른 판단을 도와줍니다.

Q: 가짜 사진으로 학습해도 실제 환자 진단에 문제없나요?

A: 인공지능이 만든 가짜 사진은 실제 의료 사진의 특징을 배워서 만든 것으로, 진짜와 구별할 수 없을 정도로 정교합니다. 연구 결과 가짜 사진을 포함해서 학습하면 오히려 더 정확하게 진단할 수 있게 됩니다.

Q: 병원에서 이 시스템을 사용하려면 어떻게 해야 하나요?

A: 웹사이트 형태로 만들어져서 인터넷만 연결되면 바로 사용할 수 있습니다. 복잡한 프로그램을 설치할 필요 없이 X선 사진만 올리면 바로 분석 결과를 볼 수 있어서 병원에서 즉시 활용할 수 있습니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문 명:AI-Enhanced Pediatric Pneumonia Detection: A CNN-Based Approach Using Data Augmentation and Generative Adversarial Networks (GANs)

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.