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2월 22일, 알리바바의"의료AI 다암조기검진공익프로젝트"가 절강성 려수에서 가동되였다.이 프로젝트는 다모원 의료 AI 최전방 기술 혁신을 위생 건강 분야에 응용하여 대규모의 무작위 일상 검사를 통해 다암 조기 검진을 실현하고 현지의 디지털 건강 수준을 향상시키기를 희망하며, 동시에 전국 최초로 착지한 AI를 통한 다암 조기 검진 프로젝트로서 AI 최전방 연구가 실험실에서 벗어나 더 많은 의료 자원이 불균형한 지역에 보급될 수 있다는 것을 의미한다.
다모원 의료 AI 팀이 개발한 PANDA 딥러닝 모델은 주로'CT+AI'를 쓸어담는 방법으로 처음으로 대규모 조기 췌장암의 선별검사 수단을 구축했다.
평소 CT 결합 AI 기술 조력 다암종 조기 검진
프로젝트는 알리바바 다모원 의료 AI 실험실에서 자체 개발한 스마트 판독 제품인'다의지영'에 의탁해 일반 흉부, 복부 CT 평소를 통해 획기적인'평소 CT + AI'방식으로 진료를 돕는 것으로 알려졌다.
매일경제신문 기자에게 이 같은 의료 AI 기술의 의학적 혁신을 설명할 때 노진영 여수시중심병원 방사선과 주임 겸 핵의학과 주임은 보통 의사가 흉부 CT 청소를 할 때 환자당 수백 개의 의료 영상 절편을 꼼꼼히 검사해야 한다며"왼쪽 폐에서 오른쪽 폐, 종격, 갈비뼈와 폐문에 이르기까지 한 층 한 층 봐야 한다"고 소개했다. 이 과정은 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 의사의 정확한 진단에 영향을 미치기 쉽다.
영상학과 AI가 결합된 암 선별검사 수단을 응용함으로써 의사의 영화 열람 효율은 크게 향상되었다: 인공 5~15분에서 단일 병종을 판단하고, 2~3분으로 향상시켜 여러 병종을 판단할 수 있다.또 정확성은 앞서 네이처 메디신에 발표된 관련 성과에 따르면 PANDA 딥러닝 모델은 20만 건이 넘는 사람들의 검증에서 병변의 존재를 판단하는 정확도가 92.9%, 무병을 판단하는 정확도가 99.9%에 달했다.31건의 임상 누진이 발견되어 2건이 완치되었다.
[align = center] 의사는 달의지영을 통해 질병선별검사를 진행하고있다. 진단 매경 기자 허립파 찍음

로진영은 다음과 같이 표시했다. 페부질병의 진단외에 알리바바의 의료AI는 또 기타 여러가지 기관의 검사, 례를 들면 췌장 등 상복부기관에 응용될수 있다. 이런 부위의 질병, 례를 들면 췌장암 등은 전통적인 흉부CT평소에서 흔히 쉽게 발견되지 않는다.또 노진영은 흉부 CT의 주요 목표는 폐의 병변을 검사하는 것이지, 간과 췌장과 같은 상복부를 동시에 스캔하는 것은 보통 부수적인 검사로 간주되며 주요 목표는 아니라고 강조했다."상복부의 병변이 매우 뚜렷하다면 의사가 기록할 것입니다. 뚜렷하지 않으면 주요 관심사가 폐이기 때문에 기록되지 않을 수도 있습니다."
자료에 따르면 췌장암의 조기 발견이 어려운 이유 중 하나는 뚜렷한 증상이 적고 암이 진행되기 전에 자발적인 검사가 어렵다는 데 있다.또한 췌장이 몸의 가장 깊은 곳에 있기 때문에 일부 일반적인 영상학 검사는 췌장 전체를 표시하지 못할 수도 있습니다.반면 증강CT, MRI 등 영상진단은 조영제 투여, 방사선량, 검사주기가 길고 비용이 비싼 등의 이유로 대규모 췌장암 선별검사에 적합하지 않다.
따라서 의료 AI의 응용을 통해 가장 간단하고 일반적인 평소 CT에서 췌장암을 초보적으로 선별할 수 있다면 췌장암의 조기 선별 치료에 중요한 임상적 의의가 있을 것이다.다시말하면 알리바바가 이번에 여수에 착지한"의료AI 다암조기검진공익프로젝트"의 주요가치는 바로 간편하고 저비용의 평소CT를 부여하여 췌장암을 선별검사할수 있는 능력을 부여하는데 있다. 이렇게 하면 검출률을 제고함과 동시에 환자에게 외부의 복사와 경제적 부담을 주지 않고 최종적으로 췌장암선별검사의 피복률을 크게 높일수 있다.
알리바바 측은 이 프로젝트가 여수에서 췌장암과 골다공증 두 병종부터 시작해 조기 검진을 벌이고 간암, 식도암, 위암, 결장암, 지방간 등 암과 만성병의 검진 능력에 점차 접목될 것이라고 밝혔다.
이론에서 실천에 이르기까지 여전히"호환성"의 도전을 해결해야 한다
이번에 여수에 정착한 프로젝트에서 알리바바의 의료 AI 기술은 주로 의료 영상 진단, 특히 CT 평소화 영상 분석에 초점을 맞췄다.
알리바바 다모원 의료 AI 실험실 제품 전문가 궈젠페이는 이론적으로 이런 AI 기술은 특정 설비에 의존하지 않고 어떤 표준의 CT 이미지에도 응용할 수 있다고 소개했다.그러나 이 기술을 리론에서 실천으로 전환시켰는데 특히 부동한 급별병원의 착지는 여전히 적지 않은 도전에 직면하고있다.
곽건비는 다음과 같이 표시했다. 기층병원으로부터 여수시중심병원, 다시 국내 최고급 3갑병원에 이르기까지 부동한 차원의 병원은 기술과 설비에서의 표준화정도에 적지 않은 차이가 존재하는데 이런 차이는 설비수준에서뿐만아니라 데터처리와 관리방면의 차이도 포함된다.알리바바의 의료 AI 프로젝트 팀은 이 기술을 성공적으로 정착시키려면 반드시 지방 병원과 긴밀히 협력하고 끊임없이 결합하여 데이터 수집, 처리 및 분석 등을 포함한 데이터 차원의 문제를 공동으로 해결해야 한다는 것을 깨달았다.
여수시 중심병원 방사선과 주영진 복부팀장도 기자에게 처음에는 병원이 AI 시스템에 전송한 데이터에 호환성 문제가 있어 AI 모델이 병소를 정확하게 식별하지 못했다고 밝혔다.그후 끊임없는 기술조정을 거쳐서야 AI는 더욱 정확하게 병례를 식별하고 분석할수 있게 되였다. 특히 일부 병소의 검사에서 비교적 높은 식별률을 보였다.
여수중심병원 등 지방병원과의 협력을 통해 의료AI 프로젝트는 실제의 의료장면에 더욱 접근하여 점차 그 계산법을 최적화하고 조정하여 더욱 정확하고 능률적으로 할수 있다.알리바바 측도 다방면으로 협력하여 만든'의료 AI 다암 조기 검진'여수 모델도 성숙한 후 전국 기타 도시의 병원에 한층 더 보급하여 의료 분야의 보편적 혜택을 실현하고 더 많은 백성들이 혜택을 받을 수 있도록 할 것이라고 밝혔다.
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