- 병변위치뿐만 아니라 진단을 내리는 의학적 소견 제시-적대적 설명방법론을 적용하여 우수한 임상적 활용도 갖추고
병변 위치뿐만 아니라 진단을 내리게 된 의학적 소견까지 보여주는 새로운 녹내장 진단 설명 가능 AI(eXplainable AI, XAI)가 개발됐습니다.
서울대병원은 안과 박기호, 가정의학과 박상민 연구팀이 안과의사가 녹내장을 진단할 때 임상적으로 해석할 수 있는 새로운 설명가능 AI를 개발했다고 30일 밝혔다.
녹내장은 실명을 일으키는 대표적인 안과질환으로 특별한 증상 없이도 진행할 수 있으며 치료시기를 놓치면 회복이 불가능할 뿐만 아니라 치료비도 기하급수적으로 오르는 질환입니다. 그래서 무엇보다 정확한 진단으로 조기 치료가 중요합니다.
연구팀은 서울대병원 건강증진센터 환자 코호트의 안저사진 6천장을 3차례 중복해 정밀 판독해 녹내장 진단을 위한 인공지능을 학습시켰습니다. 이후 녹내장 진단을 내린 과정을 설명하기 위해 완성된 인공지능에 적대적 설명(Adversarial Explanation) 방법론을 적용했습니다.
원본 안저사진(왼쪽)과 적대적 설명방법론을 적용하여 생성된 안저사진(가운데, 오른쪽)
적대적 설명 방법론은 인공지능이 안저 사진을 녹내장으로 판단하도록 변형시킨 적대적 예제를 생성합니다. 이때 적대적 예제에 녹내장 소견이 추가되거나 강조됨을 의사가 확인함으로써 인공지능의 녹내장 이해도를 확인할 수 있습니다. 반대로 인공지능이 정상이라고 판단하는 적대적 예제를 생성해 실제 녹내장 소견이 제거되는지 확인할 수도 있습니다.
적대적 설명 방법론을 적용해 설명 가능한 의료영상 판독용 인공지능을 개발한 것은 연구팀이 세계 최초입니다. 연구팀은 적대적 예제를 통해 실제 녹내장 소견이 변화했음을 확인했습니다. 아울러 안과의사 대상 설문조사 결과 적대적 설명을 이용하는 것이 기존 방식보다 인공지능을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것으로 알려졌습니다.
연구팀이 개발한 설명가능 AI는 인공지능이 왜 녹내장으로 진단을 내렸는지 그 이유를 설명할 수 있어 우수한 임상적 활용도로 의료현장에 도입될 것으로 기대되고 있습니다.
기존 인공지능은 의사결정을 지원할 때 결과만 알려주고 어떤 근거로 이 판단에 이르렀는지 그 이유를 논리적으로 설명하지 못하는 점이 한계로 지적됐습니다. 최근 인공지능의 발전으로 의료영상 이미지를 통한 녹내장 진단 AI가 개발되고 있지만 의료현장 도입이 어려웠던 이유입니다. 인공지능 특성상 내부 구조나 작동 원리를 밝히기 어려웠기 때문입니다.단순히 진단의 정확도만 높이는 AI 기술뿐만 아니라 안과 의사가 이해할 수 있도록 설명하는 인공지능을 개발하는 것이 매우 중요합니다.서울대병원 장주영 연구원(1저자)이 이번에 개발된 AI 설명 방법론은 병변의 위치만 보여주는 기존의 히트맵(Heatmap) 방식보다 높은 설명력을 갖고 녹내장 진단을 내리게 된 의학적 소견을 함께 보여줍니다.박기호 서울대병원 안과 교수, 기존 AI가 갖고 있던 블랙박스 문제를 해결한 새로운 설명가능 AI 기술은 신뢰성을 높이고 향후 인공지능 의료기기 인증과 사용성 확대에 중요한 원천기술입니다. 이를 기반으로 인간과 AI의 상호 소통을 촉진하는 인공지능 의료기기를 개발할 예정입니다.서울대병원 가정의학과 박상민 교수.
서울대병원과 인더 스마트㈜의 협력연구로 진행된 이 논문은 안과학 분야에서 국제적으로 가장 권위 있는 미국안과학회(AAO) 공식 학술지 ‘옵살몰로지(Ophthalmology)’ 최근호에 실렸습니다.
사진 왼쪽부터 안과 박기호 교수, 가정의학과 박상민 교수, 제1저자인 장주영 연구원.