하노이 의대 병원에서 주문한 문제로, 하노이 과학기술대학의 신입 엔지니어인 부이 반 손(2000년생, 탄호아 출신)이 국제인공지능연구센터(BK.AI) 생물의학정보연구부장인 응우옌 홍 꽝 박사의 지도 하에 3년 만에 수행했습니다.
부이 반 손은 컴퓨터 공학을 전공하는 학생입니다. 연구에 대한 열정으로 인해, 손 씨는 대학 2학년 때부터 응우옌 홍 꽝 박사의 생물의학 정보학 연구실에 지원했습니다. 여기에서는 남자 학생들이 유전자 디코딩, 약물 반응 탐색, 이미지 처리 등 의료 분야의 AI 응용 문제에 대해 배울 기회를 얻습니다.
손 씨에 따르면 대부분의 반 친구들은 웹사이트와 앱 제작에 주력하지만, 생물의학 분야에서 인공지능을 중점적으로 다루는 일 역시 많은 어려움을 겪는다고 한다.
"인공지능 과정을 연구하고 참여해야 했을 뿐만 아니라, 유전자 시퀀싱, DNA, mRNA, PCR 검사 과정과 관련된 지식을 다시 배워야 했습니다... 연구에 기여하기 위해서요."
연구실에 들어온 초기에는 선생님의 지도를 받으며, 손 씨는 암세포에 반응하고 암세포를 예방하고 암세포를 억제하는 새로운 약물을 찾는 연구에 참여했습니다. 그 밖에도 남자 학생은 태양광 패널의 이미지 처리와 결함 있는 패널을 식별하는 문제도 풀었습니다.
2022년 중반, 손 군은 하노이 의대 병원에서 발주한 "초음파 영상을 이용한 태아의 목덜미 투명대 측정"과 관련된 프로젝트에 참여해 달라는 선생님의 제안을 받았습니다.
손 씨는 기술 용어를 완전히 이해하기 위해 2개월 동안 병원 의사들과 대화하고 초음파 영상을 시청하며, 목덜미 투명대 측정 과정을 이해해야 했습니다. 점차적으로 손씨는 주제의 의미와 목적을 이해하게 되었고, 연구 결과가 실제 생활에 어떻게 적용될 수 있는지도 알게 되었습니다.
손 박사에 따르면, 목 뒤 공간의 너비를 파악하면 의사가 태아가 태어나기 전에 태아 이상을 조기에 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 초음파로 목덜미 투명대를 측정하는 것은 아직도 수동으로 이루어집니다. 이 기술은 의사의 경험에 의존하는 만큼 잠재적인 오류가 많습니다.
손 원장은 “때로는 0.1~0.2mm 오차만으로도 진단 결과가 달라질 수 있어 임산부 상담 과정에 영향을 미친다”고 말했다.
따라서 남자 학생은 하노이 의대 병원의 주요 의사들이 태아의 목덜미 투명대 영역을 표시한 약 1,200장의 태아 초음파 이미지 데이터 세트를 조사하는 데 시간을 쏟았고, 동시에 이 문제에 적합한 딥 러닝 모델과 이미지 처리 알고리즘을 구축하고 개발했습니다. 하지만 처음에는 결과가 그다지 긍정적이지 않았습니다.
"2~3주 동안 저는 가장 진보된 이미지 처리 모델을 많이 시도했지만 여전히 결과를 개선할 수 없었습니다. 손 교수는 "전 세계적으로 인공지능을 활용해 목덜미를 측정하는 연구는 있었지만, 목덜미의 길이와 너비를 mm 단위로 명확하게 나타낸 연구는 없었다"고 말했다.
새로운 방향을 찾을 수 없을 때마다 교사와 학생은 함께 앉아 알고리즘의 각 단계를 "풀고" 개선해야 했습니다. 응웬 홍 쿠앙 박사에 따르면, 손씨는 끈기 있고 열심히 일하는 사람입니다. 그 문제를 해결하기 위해 Son은 실제로 거의 20개의 하위 문제를 해결해야 했습니다.
"그가 더 많이 일할수록, 그는 해결해야 할 문제를 더 많이 발견했고, 그는 적극적으로 그것을 실행했기 때문에 결과는 날이 갈수록 향상되었습니다."라고 Quang 박사는 말했습니다.
부이 반 손(Bui Van Son)은 약 2년간의 연구 끝에 의사의 수동 측정 방법과 비교했을 때 오차가 0.4mm인 2D 초음파 이미지를 사용하여 태아의 목덜미 투명도를 결정하고 측정하는 새로운 방법을 제안했습니다. 이 측정 방법은 의사가 측정을 수행하는 데 드는 비용과 노력을 줄이는 데 도움이 되며, 의사가 초음파 측정 과정을 사후 확인할 수 있는 기반이 됩니다.
손 박사의 연구 결과는 하노이 의대 병원에서도 시험을 거쳐 실현 가능한 것으로 평가됐습니다. 손 박사는 이 연구 결과를 하노이 과학기술대학 학생 과학연구대회에 가져와서 2등을 차지했습니다.
손 교수에 따르면 이는 새로운 연구였지만 당시 방법의 정확성은 절대적이지 않았다고 한다.
그래서 대회가 끝난 뒤에도 손씨는 알고리즘을 계속 개발하고 개선해 나갔습니다. 남자 학생은 휴대폰으로 바로 웹사이트와 애플리케이션을 만들었습니다. 시스템에 이미지를 업로드하기만 하면, 모델은 단 5~7초 만에 목덜미 투명도와 안전 임계값에 대한 데이터를 정확하게 측정합니다. 이 방법은 또한 흐릿하고 불분명한 초음파 이미지에서 인식하기 어려운 사례를 처리하여 초음파 측정 중 불필요한 오류를 최소화합니다.
긍정적인 결과를 본 부이 반 손과 그의 학생은 과학 연구 논문을 완성하여 국제적인 생물의학 정보학 저널에 제출했습니다. 하지만 손 대표는 이 모델이 의사를 대체하는 것이 아니라 의사가 정확한 거리를 파악하는 데 도움이 되는 지원 도구일 뿐이라고 단언했습니다.
Nguyen Hong Quang 박사는 Son과 2년차부터 함께 일하기 시작하면서, Son이 과학 연구에 열정을 가진 사람이라고 평가했습니다. 연구실에 처음 할당된 업무는 애플리케이션 프로그래밍과 웹 프로그래밍이었는데, 손씨는 이 업무를 매우 빠르고 효율적으로 수행했습니다. 그 후, 손 씨는 AI에 대한 열정으로 인해 할당된 문제를 매우 훌륭하게 연구하고 응용하고 해결했습니다.
“초음파 이미지를 사용하여 태아의 목덜미 투명도를 결정하는” 연구를 통해 모델의 현재 정확도는 현재 베트남의 선도적인 초음파 의사의 정확도와 동일합니다. 그러나 이를 실행에 옮기는 것은 병원의 운영 절차와 보건부의 건강 검진 및 치료 절차와 관련된 요소에 크게 좌우됩니다."라고 응웬 홍 꽝 박사는 평가했습니다.
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