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(X) KTX가 부산 시민의 삶을 향상시켰을까? 

(O) KTX가 부산 사람이 서울 가는 시간을 단축 시켰을까?

(X) 인공지능(AI)가 병리 진단을 대신할 수 있을까?

(O) 인공지능(AI)가 전립선암의 Gleason's score 판독을 대신할 수 있을까?

(X) 위 내시경 조직검사로 그 환자의 수명을 예측할 수 있을까?

(O) 위 내시경 조직검사로 그 환자에게 위암이 있는지 진단할 수 있을까?


함희정 1.png


1) 구체적인 목표를 설정하고, 2) 그 목표에 도달했는지에 대한 판단 기준이 제시하고, 3) 판단 기준의 해석을 도와주는 사람이 개입한다면: 

(O) 목표 달성 여부를 평가할 수 있다. (X) 이들 중 하나가 없어도 평가할 수 있다.


병리조직검사를 현미경으로 판독하는데 인공지능(AI)이 할 수 있는 일의 한계와 방법을 구체적으로 제시한 논문이 최근 Nature Medicine 학술지에 발표되었다. (https://doi.org/10.1038/s41591-019-0508-1 Campanella G et al. Clincal-grade computational pathology using weakly supervised deep learnong on whole slide images. Nat Med 2019,25:1301-1309.) 서울대학교병원 병리과 이경분 교수, 배정모 교수, 함희정, 이기량 전공의가 함께 토론한 오늘 아침의 토론회는 인공지능에 대한 일반인의 오해와 우려, 기대와 가능성을 구분지어 보여주는 모임이었다. 그 모임의 내용을 일반인들 수준에 맞게 해설해 주는 것이 제 역할인 듯 하다. 


(O X) 얼굴 표정만 보고 그 사람의 미래와 죽음을 예측할 수 있는 사람을 신통한 점장이라고 부른다. 

(O X) 손목의 맥박을 잡아보고 그 사람의 건강 상태를 이야기 하는 사람을 용한 (한)의사라고 하기도 한다.  

(O X) CT, MR, 수술하고도 그 환자의 병을 모르겠다고 고민하는 대학 병원 의사를 돌팔이라고 한다. 

(O X) 논문 출판의 깊은 뜻을 모르는 고등학생을 그 분야에 무식하다고 표현하면 나쁜 교수가 된다. 


인공지능(AI)은 일반인에게, 때로는 전문가에게도 생소한 분야여서 비전문가들의 오해가 많다. 

병리조직검사의 현미경 진단을 인공지능(AI)이 해 줄 것이라고 해서 의사들의 진로 희망이 달라진다고 하는데 이 참에 인공지능(AI) 사용 설명서를 잘 읽어보도록 하자. 


1. 인공지능(AI) 에게 할 수 있는 일만 시켜야 한다. 얼굴 사진 주고 사람의 팔자를 맞추라는 요구를 하면 안된다. 위암환자의 피부 조직 슬라이드를 주고 위암 환자임을 맞추기를 기대하면 안된다. 병리 슬라이드를 인공지능(AI)가 판독하려면 그 조직이 그 환자의 병을 대표하고 있는지 우선 밝혀야 한다. 


2. 인공지능(AI)는 먼저 배우고, 그 다음 스스로 공부하고, 그 다음에 실력을 인정받아야 취업할 수 있다. 인공지능(AI)이라는 기술은 기계학습을 통해서 지식을 습득한다. 그 다음 스스로 공부해서 지식을 확대할 수 있다는 것이 인공지능(AI)의 실력이다. 그 다음에 실력과 안전성 검증 테스트에 통과해야 사용할 수 있다.


3. 좋은 학교에서 공부한 인공지능(AI)이 실력도 좋다. 인공지능(AI) 도 공부한대로 일하기 때문이다. 외국에서 공부한 인공지능(AI)이 항상 우수한 것은 아니다. 그 나라에서는 일을 잘할 수 있지만 우리 환경에서는 엉뚱한 실수를 할 위험이 있다. 


4. 문제는 공부하는 방법이다. 정답이 있는 문제를 열심히 풀고 암과 암이 아닌 세포를 열심히 학습하는 것을 supervised deep learning 이라고 한다. 다량의 학습을 신속하게 해내는 것이 인공지능(AI)의 장점이다. 그런데 이 부분에 대하여 조금 더 알아보도록 하자. 


5. 종전의 supervised learning 에서는 디지털 현미경 이미지에 암이 있는 곳을 일일히 표시해주고 인공지능(AI)를 공부시켰다. 대치동 학원에서 쪽집게 과외를 받도록 하는 것이다. 예상 문제 중심으로 구체적으로 공부시켰다. 당연히 학습비가 비쌌고 따라서 많이 가르치는 것에 한계가 있었다. 학원 강사가 잘못 가르치는 경우도 많았다.  


6. Campanella 등의 논문에서는 대치동 방식으로 교육한 것이 아니라그 환자가 암환자인지 아닌지만 가르쳐주고 암이 어디 있는제를 구체적으로 가르치지는 않았다. 이른바 "weakly supervised"라는 말은 인공지능(AI) 에게 구체적으로 답을 가르치는 교육을 한 것이 아니라 스스로 문제 풀이를 하는 훈련을 시킨 것이다. 


7. 인간에 대한 교육도 대치동 학원처럼 지식을 주입시키는 것이 아니라 스스로 공부할 수 있도록 환경을 제시해주는 방식으로 해야한다는 것을 확인시켜주었다. Campanella 논문의 방식으로 가르친 인공지능(AI)은 사람의 잘못된 진단도 찾아내주었고 그를 확인하는 일은 인간의 몫이다. 바둑에서와 달리 인간의 병을 진단하고 치료하는 의료 분야에서는 유능한 병리전문의를 인공지능(AI)이 따라올 수가 없다. 


8. 병리조직검사로 그 환자에게 암이 있는지 없는지를 밝힐 수는 있어도 그 사람이 언제 죽는지를 예측할 수는 없다. 치료를 잘 하면 오래 살고 교통사고를 당하면 바로 죽을 수 있는 것이 생명이기 때문이다. 


9. 서울대학교병원에 오는 환자들은 유능한 교수 의사의 진료를 받는다. 그런데 그들은 하나같이 "아직도 잘 모르겠어"라고 말한다. 학문이 깊어질수록 지식에 대한 갈증과 경외심은 커진다. 열심히 노력하는 의사는 항상 겸손하다. 인공지능(AI) 도 마찬가지이다. 유능한 의사는 자신이 공부할 뿐 아니라 인공지능(AI)을 훈련시켜 더 좋은 진료를 제공할 수 있는 시대가 오도록 노~력한다.  


10. 이제 인공지능(AI)도 스펙을 보아야 한다. 서울대 출신이면 다르다. 서울대 출신이 중요한 것이 아니다. 좋은 기관에서 좋은 의사에게 좋은 방법으로 교육받아야 훌륭한 인공지능(AI)이 될 수 있다. 그리고 훌륭한 인공지능(AI)은 생명체와 같아서 계속 가르치고 다듬어야 한다. 대치동에서 위탁 교육을 시킨다면 논문 조작이나 잘하는 괴물 인공지능이 탄생하여 우리 모두에게 재앙이 될 것이다. 


사족) 우리에게 환자 한분 한분이 소중합니다. 그러나 한분 한분의 병리조직검사 디지털 슬라이드는 그 다음 환자에게 더 큰 가치를 만듭니다. 현미경 슬라이드는 개인정보나 초상권 정보 유출의 위험이 없습니다(없도록 관리할 수 있습니다). 

디지털 슬라이드를 인공지능(AI) 교육 현장에 투입하려는 이경분 교수, 배정모 교수, 함희정, 이기량 전공의의 노력을 응원합니다. 

이런 저런 토를 달면서, 도와주는 척 하면서 결과적으로 방해하는 사람들이 참 많아요. 정말 미워요. 우리 모두를 위한 인공지능(AI) 시대로 가는 길. 아낌없이 도와드립시다. 


함희정 2.png

profile

네이버 학술정보 / 심장박물관 / 심장 병리학

서울대학교 의과대학 병리학교실 교수

우촌심뇌혈관연구재단 이사장

대한심장학회 심장병리연구회 회장

 

Jeong-Wook SEO, MD
Professor, Department of Pathology 

Seoul National University College of Medicine

Chairman, Woochon Cardio-Neuro-Vascular Research Foundation

President, Cardiac Pathology Study Group, Korean Society of Cardiology

Naver Academic / Heart Museum / Cardiac Pathology 


Tel: +82-2-740-8268
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