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비앤빛 인공지능 Q&A

여전히 궁금한 것들


1. 현재의 안과의 인공지능은 어느 수준까지 발전했나요? 

현재의 안과 인공지능 기술은 안구 뒤쪽을 보는 안저 촬영 검사 결과만으로 황반변성, 당뇨망막병증과 같은 망막 이상, 녹내장 여부를 의사 수준으로 판단하는 수준까지 왔습니다. 

왼쪽부터 정상 망막, 황반변성된 망막(가운데), 양쪽 눈에 녹내장이 온  망막(오른쪽)

최근에는 광학단층촬영(optical cohorence tomography, OCT)에서 이상 여부를 판독해주는 알고리즘도 상용화 단계에 들어섰습니다. 이로써 안과 의사들이 더 정확하고 빠르게 검사결과를 판독하도록 인공지능이 보조하고 있습니다.


2.비앤빛의 인공지능은 어떤 역할을 하게 되나요?

수술 전 환자는 정말 많은 검사를 하게 됩니다. 백가지 이상의 검사 결과 수치를 바탕으로 의사는 수술 가능 여부, 수술 후 합병증 가능성, 수술 종류, 환자별 최적 수술 변수들을 고려해야 합니다. 

비앤빛 의료진이 판단하여 수술한 빅데이터를 분석하여 만든 비앤빛 인공지능은 든 인공지능은 환자와 의사 모두를 위한 정확한 안정장치이자 검사결과를 빠르게 판단해주는 보조도구 역할을 합니다. 만에 하나 생길 수 있는 오진 합병증 가능성을 막고 진료의 효율성을 제공하며, 환자의 신뢰를 높일 수 있습니다.


3. 인공지능이 수술방법을 결정한다는 것이 무슨 의미인가요? 

수술방법은 의사와 환자가 고도로 집중해서 판단해야 합니다. 다양한 변수가 존재하기 때문입니다. 따라서 반드시 흔들리지 말아야 하는 기준을 굳건히 지키며 조절 가능한 변수들을 판단하는 것이 중요합니다. 

비앤빛의 인공지능은 통계 기반의 고차원 변수 분석장치입니다. 이를 바탕으로 인간과 비슷한 수준으로 변수의 특성, 그 관계들을 의미화하고 판단에 반영합니다. 따라서 인공지능은 직전 케이스에 영향을 받는 사람과 달리 통계에 기반하여 객관적인 판단을 내릴 수 있습니다. 

최고의 굴절교정수술을 제공하는 비앤빛에는 이러한 시스템 도입은 필연적입니다. 환자들에게도 최적의 맞춤 굴절교정수술은 무엇인지 통계적 과학적으로 알려줄 수 있습니다. 환자들은 또한 단순 의사의 편이나 수익을 위한 것이 아닌 자신에게 꼭 맞는 최선의 치료를 받는다는 것을 확인할 수 있습니다.

다만, 인공지능이 판단한 대로 의사가 수술하는 것이 아니라 인공지능의 판단이 의사와 환자의 수술 결정을 돕는 보조도구가 되는 것입니다.


4. 통계적으로도 풀 수 있는 문제로 보이는데 왜 굳이 머신러닝으로 학습시켜야 했나요? 

수술에 대한 로직은 문헌이나 센터마다 기준이 다르며, 상대적인 비적응증에 해당하는 경우 의사의 판단하 수술이 이루어집니다. 나이가 어리면 굴절력 변화 가능성을 봐야 하고 각막이 얇은 경우에도 도수와 동공 크기를 고려하여 수술이 가능할 수 있습니다. 건성안이 있어도 환자의 직업에 따라 수술할 수도 있습니다. 

로직에서는 수술이 가능하다 해도 각막 검사결과에 따라 수술이 불가능한 경우가 많습니다. 이들 변수들간의 복잡하고 종합적인 관계를 따져야 하기 때문에 기존 의사들의 판단을 학습한 머신 러닝이 효과적으로 이를 모델링할 수 있습니다.


5. 인공지능 전문기업이 아닌 병원에서 직접 인공지능을 개발한 이유는 무엇인가요?

결국 의사들의 임상 경험을 정확하게 인공지능에 이식하기 위해서는 의사들이 직접 개발하는 수밖에 없습니다. 단순히 데이터만 가지고서는 개발한 인공지능이 무엇을 의미하며 어떻게 사용되는지 판단하기 어렵습니다. 

비앤빛은 이를 돌파하고자 직접 개발에 뛰어든 것입니다. 또한 시력교정수술에 필요한 검사와 수술장비는 해외 기업에서 개발한 것입니다. 따라서 장비나 시스템 안에 심어진 인공지능은 외국인 기준으로 만들어질 가능성이 높습니다. 아시아, 한국인의 특성에 따라 맞춤형 프로그램을 제공할 수는 있겠지만, 한국인의 눈을 잘 아는 국내 의료진이 수만 건의 한국인의 눈을 검사하고 수술한 데이터를 바탕으로 만든 안과의사들이 직접 개발을 주도한 비앤빛의 인공지능과 신뢰도를 견줄 수 없을 것입니다. 


6 인공지능 도입되면 의료비는 더 비싸지나요?

의료 인공지능 도입을 주도하는 입장에서는 더 높아진 의료 서비스 품질에 대한 보상을 원하는 것은 사실입니다. 그러나 기존 규제와 공론화가 부족한 현재로서는 인공지능에 의한 의료 서비스는 기존 의료 서비스 이상의 추가 비용을 받을 수 없습니다. 

의료 영역뿐 아니라 다른 분야에서도 인공지능은 사람의 수고를 덜어주되 서비스 자체의 비용을 별도로 받는 경우는 아직 찾아보기 힘듭니다. 자율주행 자동차나 주식 추천 또는 영화 추천 서비스처럼 말이지요. 하지만 언젠가 인공지능의 서비스가 자동차 가격이나 주식 거래 수수료에 반영될 수도 있을 것입니다. 의료 인공지능도 마찬가지로 언젠가 의료 서비스의 질 향상에 대한 비용이 추가될 수도 있으나, 아직은 논의 단계입니다. 

#의료인공지능 #머신러닝 #의료비 #Q&A


참고자료

안저촬영으로 황반변성 녹내장등 판단하는 인공지능

Development and Validation of Deep Learning Models for Screening Multiple Abnormal Findings in Retinal Fundus Images

OCT 이상여부 판독 알고리즘

Clinically applicable deep learning for diagnosis and referral in retinal disease


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