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2000년대 초반 미국에서는 X-ray 영상이 주를 이루던 유방 영상에서 컴퓨터가 판독하는 것을 인정한 이후로, 컴퓨터 보조 진단 분야에 한차례 많은 이슈와 발전이 있었다. 이후 이세돌과 파파고의 대결이 있었던 2016년 전후로 딥러닝 기술이 적용된 의료분야의 인공지능도 발전하 기 시작했다[1].

인공지능은 수학 및 통계적 기법에 의한 기계학습의 소프트웨어 기술로부터 금융, 경제, 의 료에 이르기까지 알고리즘 기반의 모든 분야에 응용되고 있으며 특히 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야, 제약 분야에서 비약적인 발전을 선도하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 기계학습은 최근 통계학적 의료데이터분석을 포함한 의료기술에도 응용되고 있는데, 의료영상에서 기관이나 암 부위의 추출 및 분할, 영상 정합, 영상 검색 등 전반적인 의료영상 분석 분야에 널리 활용되고 있다[2].

최근 딥러닝(deep learning)이라는 인공지능 방법이 핵심 기술로 대두되면서 관련 기술 및 응용 분야에 대한 관심도 높아지고 있다. 딥러닝은 생물의 신경계를 모방한 인공신경망(artificial neural network)의 하나이다. 기존의 인공신경망 모델이 얇은 층의 뉴런 모델들의 연결로 구성되 어 있다면, 딥러닝은 뉴런 모델의 층을 깊게 쌓아 올림으로써 신경망의 학습 능력을 높이는 모델이다. 이렇게 여러 층으로 이루어진 인공신경망으로서의 딥러닝의 개념은 1970년대에 제안 되었으나, 학습 계산의 복잡성 등으로 정체되어 있다가 최근 여러 연구를 통해 그 성능이 개선 되었다. 이어 관련 연구들이 음성인식 및 영상인식 등의 분야에서 뛰어난 결과를 보이며 수요가 빠르게 증가하고 있다[3].

자율 주행 자동차 및 의료분야에서도 인공지능의 효과가 높아지고 있다. 이전에는 임상에서 연구 분야였던 내용이 실제 도로로 나와서 운용을 하는 수준으로 높아졌고, 병원에서도 자율 주행을 충돌 없이 잘 활용하는 연구 결과가 있었다. 이전에는 빛의 밝기 및 복잡도가 높은 병원 의 통로에서 움직이기 어려웠으나 하드웨어의 성능 향상과 알고리즘의 발전으로 빠른 적용이 가능하였다.

우리나라에서도 가천대 길병원에 이어 2017년에는 부산대병원과 건양대학교병원까지 암 환 자 치료법을 권고하는 왓슨 포 온콜로지 등을 도입하려고 한다. 국가적으로도 인공지능을 확 대하기 위해서 한국형 왓슨 시스템 개발, 한국형 CDM(Common Data Model) 개발, PHIS 사업을 이어오고 있다.
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최근에는 임상적 도움을 주는 인공지능 시스템이 많아지고 있다. 치료 및 진단의 목적을 도와주는 것 이외에도 인공지능의 목적 중 하나는 로봇이 반복적이 거나 무거운 무게를 지탱해주는 임무를 수행함으로써 일을 수월하게 할 수 있도록 도움을 주는 것이다.

인공지능은 현재 검출, 진단, 영상분할, 영상 정합 분야에 활용되고 있고, 최근에는 임상 연구를 늘리기 위해 GAN 같은 알고리즘을 이용하여 도움을 주는 연구가 활발히 진행되고 있다.

본 연구실에서는 X-ray에서 척추 영상을 이용하여 척추 영상을 분할할 수 있는 Cobs를 자 동 측정하는 연구를 진행했다. 이전 정형외과 및 영상의학과에서는 디지털 자 또는 화면의 PACS 시스템에서 아날로그 각도기를 이용하여 cobs를 측정하였으나 인공지능 영상 분할을 통한 자동 측정 장치를 만듦으로써 측정의 정확성 논란을 잠재우고, 객관적 제시를 할 수 있을 것으로 기대한다.

초음파 영상은 기존에 사용자의 주관적 사용법에 따라 결과 영상이 다르거나 화질이 CT나 X-ray와 다르게 노이즈가 많아서 영상 처리에 어려움이 많았다. 이에 따라 영상 분할 결과에서 정량적 영상 분할에 의한 텍스처 분석 및 정량화의 어려움이 있었으나 최근 딥러닝 결과에서는 좋은 결과를 제시하고 있다.

대장암 검출에서도 기존연구 기준 80% 정도의 정확도와 복잡한 수식으로 높은 검출률을 기대하기 어려웠으나 최근에 많은 저널에서 높은 검출률 및 종양의 양성 악성도 분할 결과를 보 고하고 있다. 본 실험실은 국가의 닥터 인사 프로젝트 산하 기관으로서 대장 용종 검출을 수행 하였고 97%가 넘은 높은 검출률을 보이기도 했다.


<목차>

인공지능

인공지능의 활용과 고찰 5

01 서론 / 6

02 본론 / 9

03 결론 / 15

출처 : 한국보건산업진흥원 보건산업동향 브리프
저자 : 김광기 가천대학교 의과대학 의공학교실 교수 길병원 의료기기 R&D 센터 센터장