“31세 때, 제 과학 연구의 전환점이 찾아왔습니다. 그때 저는 American Digestion Week와 European Digestion Week에 참석했습니다. 가장 흥미로운 과학 세션은 위장내시경술에 AI(인공지능)를 적용하는 것에 관한 것이었습니다. 당시 베트남에서는 이 문제가 아주 새로운 분야였으며 위장내시경 분야에서는 전혀 언급된 적이 없었습니다. 저는 "AI가 내시경 전문의를 대체할까?"라는 걱정으로 일본의 선생님께 편지를 썼습니다. 그의 대답은 나에게 매우 흥미롭고 설렘을 안겨주었다. AI는 대체할 수 없지만, 보조 도구일 뿐이다. AI를 활용하면 일반적인 사례를 진단하는 데 필요한 시간, 노력, 리소스가 단축될 것입니다. 내시경 검사의는 어려운 사례를 진단하고 개입하는 데 중점을 둡니다. 따라서 AI는 자원 구조를 재분배하는 데 도움이 될 것이다. 베트남의 현실을 살펴보면 AI는 두 가지 역할에 적용될 수 있다고 생각합니다. 의사의 역량을 표준화하기 위한 교육 지원과 내시경 검사 과정에서 시간과 영상 품질을 보장하고 놓치는 병변을 최소화하는 사후 검사에 활용될 수 있는데, 이는 매우 가치가 있을 것입니다. 그것이 제가 소화내시경에 AI를 적용하는 연구를 시작하게 된 동기였지만, 처음에는 동료들과 저는 적용 가능성에 대해 어려움을 느꼈고 우려하기도 했습니다." 이는 하노이 의대 병원 내시경센터 부소장인 다오 비엣 항 박사 겸 준교수의 서두 이야기입니다. 그 후 그녀와 그녀의 동료들은 베트남에서 위장내시경 기술에 AI를 적용하는 힘든 여정을 시작했습니다.

180일 밤낮으로 "길을 여행하고 탐구하다"

베트남은 소화기 질환을 앓는 사람이 많은 나라이지만, 특히 농촌 지역의 대부분 환자는 소화기 질환을 검사하는 특수 기술을 이용할 수 없습니다. 의료 시설에서 위장관 병변을 조기에 진단하고 발견하는 능력도 제한적이다. 의학 문헌에 따르면, 선진국에서는 내시경 검사에서 발견하지 못하는 위장관 암(위, 식도) 병변의 비율이 11%이고, 대장 용종의 경우 이 비율이 26%입니다. 우리나라에서는 공식적인 통계는 없지만, 장비와 의료 경험이 고르지 않으면 환자를 진단할 때 부상을 놓칠 위험이 있는 것이 현실이며, 특히 지방 병원에서는 더욱 그렇습니다. 대부분의 의사는 이런 문제를 극복하기 위해서는 기술이 필요하다는 데 동의한다. 하지만 도구가 부족해 어려움을 겪었습니다. 항 박사와 그녀의 동료들이 위장내시경 분야에서 AI를 연구하기 시작했을 당시, 많은 유명 장비 제조업체가 내시경에 AI 소프트웨어를 통합했지만 비용이 매우 비쌌고 해당 회사의 최신 장비와만 호환되었습니다. 한편, 베트남의 의료장비 자원은 제한적이며, 특히 지방 및 지구 병원에서는 이처럼 비싼 시스템을 갖출 수 없습니다. 해결해야 할 경제적 비용 효율성 문제는 베트남산 AI 알고리즘을 개발하고, 특히 지방 단위에서 다양한 유형의 내시경을 통합할 수 있는 시스템을 개발하여 기초 단계의 의사들이 병변을 발견하는 능력을 높이는 것입니다. 연구팀은 베트남 사람들의 구체적인 부상을 기록한 방대한 이미지 데이터 세트와 베트남 내시경 전문의의 평가를 바탕으로 세계 보고서 수준의 정확도를 갖춘 "베트남에서 만드는" AI 알고리즘이 탄생하기를 바라고 있습니다. 항 박사에 따르면, 2019년 소규모 연구에서 긍정적인 결과가 나온 후, 2020년부터 하노이, 호치민시, 후에에서 20명 이상의 경험이 풍부한 위장관 내시경 전문의가 "온라인에 모였고" 하노이 과학기술대학의 동료들과 협력하여 연구를 수행하고 제품을 개발했습니다.

준교수, 다오 비엣 항 박사. 사진: 황하

이 알고리즘을 만드는 데 있어 가장 큰 과제는 이미지 데이터 세트를 구축하는 것이었습니다. 항 부교수는 “AI에서 가장 중요한 것은 이미지 데이터 세트가 충분히 크다는 것입니다. 그 수는 수백만 장에 달할 수 있으며, 형태학적으로 다양해야 하며 정확하게 레이블이 지정되고 지역화되어야 합니다. 하지만 베트남의 내시경 시스템은 고르지 않아 영상 수집 과정이 간단하지 않습니다. 세계적으로 2018년에 보고서를 출판하려면 국제 연구 그룹이 5~7년 전부터 시작해야 했습니다. 그녀는 초창기 여정을 회상하며 이렇게 말했습니다. "저는 아직도 '걷고 길을 탐험'하던 처음 6개월을 기억합니다. 우리는 전문가들 사이에서 공통점을 찾고, 내시경 이미지에서 병변 부위에 대해 합의하고, 병변을 올바른 이름으로 불러야 했습니다. IT 팀과 함께 언어를 해석할 방법을 찾아야 했습니다. 그 기간은 우리에게 전례 없는 인내와 끈기를 가르쳐 주었습니다. 더 큰 그림이 없었다면, 베트남 위장내시경 산업과 환자의 공동선을 위해 바쁜 업무 일정을 가진 의사와 긴 줄을 서서 기다리는 환자가 밤낮으로 시간을 내어 각 사진을 자세히 그려 토론하는 데 노력할 수 없었을 것입니다. 의사, 강사, 과학 강사, 관리자라는 "어지러운" 업무 일정에도 불구하고, 항 박사는 오전 3~4시에도 동료들의 전화를 놓치지 않습니다. 그때 그녀는 즉시 불을 켜고 줌을 켜서 동료들과 함께 수집한 내시경 이미지를 하나하나 분석했습니다. 응급 내시경 수술을 방금 마친 의사와 대화하는 경우도 있고, 새로운 하루를 시작하기 위해 오전 6시 전에 대화를 끝내야 하는 경우도 있습니다. 동료들에게 영감을 받은 Hang 박사와 그녀의 동료들은 또한 위장관 병변을 감지하는 능력을 높이는 데 도움이 될 수 있는 도구에 대한 환자들의 호기심, 흥분, 기대에 힘을 얻었습니다.

초기 성과

지금까지 항 박사와 그의 동료들이 구현한 인공지능 소프트웨어의 효율성은 대장 용종을 발견하고 하부 소화관의 양성 및 악성 병변을 분류하는 비율이 98~99%라는 것을 처음으로 보여주었습니다. 식도암, 위암을 포함한 상부 소화관의 경우, 병변 탐지 알고리즘의 정확도는 80~85%에 이릅니다. 하부 위장관 병변, 특히 대장 폴립의 경우, 의사들은 폴립을 감지하는 알고리즘 개발을 완료했으며, 2단계는 의사가 내시경 검사 중에 즉시 개입할 수 있도록 병변을 양성 또는 악성으로 분류하는 것입니다. "우리는 미래에 이 제품이 의료 시설에서 사용되는 기계일 뿐만 아니라, 하위 레벨의 의사들이 어디에서 일하든 기술과 지식을 향상시킬 수 있도록 훈련 및 e러닝 시스템 구축을 위한 풍부한 이미지 데이터베이스 소스가 되기를 바랍니다." 항 박사는 표현했습니다. 또한 연구팀은 환자에게 직접 도움이 되는 두 가지 스마트폰 애플리케이션을 출시했습니다. 여기에는 대장내시경을 준비하는 환자를 지원하는 전문 애플리케이션과 위식도 역류를 관리하는 데 도움이 되는 애플리케이션이 포함됩니다. 점점 더 많은 의사가 AI의 우월성을 인식하고 있다고 단언할 수 있습니다. 그러나 Hang 부교수에 따르면, 베트남은 의료 분야 전반에서 이 기술의 강점을 활용하기 위해 합리적인 비용으로 핵심 기술 솔루션을 계속 구축해야 합니다. 또한 AI가 의사의 강력한 '조수'가 되려면 또 다른 중요한 문제를 해결해야 합니다. 이는 의사(인간)와 AI(기계 시스템) 간의 상호작용입니다. "지금까지 공개된 데이터는 상당히 긍정적인 결과를 보여주었지만, 항상 의문과 의심을 제기하는 전문가와 지속적으로 업그레이드되고 훈련되는 시스템 사이에서 AI와 의사가 평가에 합의하고 조화를 이룰 수 있을까요? 이는 전 세계의 많은 대규모 연구 그룹이 직면하고 있는 일반적인 문제입니다." 항 부교수가 말했습니다.
다오 비엣 항(Dao Viet Hang) 부교수(1987년생)는 하노이 의대를 우등으로 졸업하고, 29세의 나이에 박사 학위 논문을 성공적으로 옹호했으며, 6년 만에 부교수로 임명되어 우리나라에서 가장 젊은 여성 부교수 중 한 명이 되었습니다. 항 박사는 현재 하노이 의대 병원 내시경 센터 부소장이며, 베트남 위장병학회 부사무총장이며, 베트남에서 위장내시경 분야에 AI를 적용한 선구자입니다. 그녀는 34세의 나이에 의료 기술 부문 골든 글로브 상과 베트남의 유망한 젊은 얼굴 상을 수상했습니다. 현재 이 여의사는 20편 이상의 국제 논문과 60편 이상의 국내 논문을 집필했으며, 글로벌 베트남 젊은 지식인 네트워크의 회장이기도 합니다.

베트남넷.vn

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