인공지능(AI)은 이제 그림을 보고 영상을 식별할 수 있을 뿐 아니라, 진로 기록과 같은 텍스트 정보 또한 읽어낼 수 있다. 최근, 의료 학술지 《Nature Medicine》는 '인공지능을 사용한 소아과 질환 진단 평가' 라는 인공지능 보조 진단에 관한 연구 성과를 발표했다. 　

　광저우시 여성 아동 의료센터, 캘리포니아대학의 샌디에고 장캉(張康) 교수와 의료 데이터 지능화 응용팀이 공동 개발한 AI 진단 플랫폼 '진찰하는 곰(辅诊熊)'은 567,000명으로부터 온 136만 건의 전자텍스트 진단 기록 중 발생한 진단 논리를 자동으로 학습하여 소아 아이들에게 흔히 발병하는 질병을 진단하는 데에 상당한 결과를 보였다.

　중국 연구진이 신경언어학 프로그래밍(NLP, Neuro-Linguistic Programming) 기술이 텍스트형 전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record)에 기초한 임상 지능 진단 연구 결과를 최고 의학저널에 발표한 것은 이번이 처음이다.

　《Nature Medicine》에 따르면, 이 인공지능 보조 진단 플랫폼은 다양한 방식으로 임상에 응용될 수 있다. 환자가 응급진료과에 올 때, 간호사가 환자의 기본 병력 사항 등을 파악할 수 있고, 플랫폼의 알고리즘이 예측진단을 하여 어떤 환자를 우선적으로 진료할지를 분별할 수 있다. 이러한 방식으로 의사는 AI가 생성하는 진단을 사용하여 진단을 식별하고, 눈에 보이지 않는 진단 가능성을 넓히는 데 도움을 줄 수 있다.

　학술지 저자는 “진로기록 딥러닝을 통해 인공지능이 더 많은 질병을 진단할 수 있게된다. 하지만 질 높은 데이터의 확보는 장기적이고 복잡한 과정이 요구되며, 빅데이터 수집과 분석에는 알고리즘 엔지니어, 임상의사 등 다양한 전문가의 협력이 필요하다는 점을 명심해야 한다. 또 인공지능이 해부학적 데이터를 습득한 후에도 그 진단 결과의 정확성은 여전히 더 넓은 범위의 데이터로 검증하고 비교해야 한다." 라고 시사했다.

  AI 기술은 우리 삶의 여러 영역까지 영향을 미치고 있다. 복잡한 진료 데이터를 한 단계 더 읽고 분석할 수 있다는 것은 인공지능이 의사처럼 '생각'할 수 있다는 것을 의미한다. AI가 오진을 줄이는데 기여할 수 있다는 연구결과가 나왔지만, 의료 업계에서의 AI 보조 진단 플랫폼이 정식적으로 도입되려면, 정확하고 엄격한 테스트를 거쳐야 할 것이다.

(출처: 중국정보산업망(CNII), IT 남방망 등)