'AI 의사', 탁월한 예측 능력 입증

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새로운 AI 도구는 의사의 진단서를 읽고 환자의 사망, 재입원 및 치료의 다른 중요한 결과에 대한 위험을 정확하게 예측하는 능력을 보여주었습니다.

Nature 저널에 최근 게재된 연구 보고서에 따르면, NYUTron이라는 새로운 AI 소프트웨어는 NYU Grossman 의대의 과학자 그룹이 개발했으며, 미국 뉴욕에 있는 이 대학과 제휴한 병원에 적용되고 있습니다.

이 연구의 주저자인 뉴욕대 컴퓨터 과학자이자 신경외과 의사인 에릭 오어만은 AI가 아닌 예측 모델이 의학계에서 오랫동안 사용되어 왔지만, 데이터를 재구성하고 복잡한 형식을 지정해야 하기 때문에 실제 임상에서는 거의 사용되지 않았다고 말했습니다. 그러나 그는 "의사들은 진료실에서 무엇을 보고 환자와 논의하는지에 대해 메모하는 경우가 많습니다. 그래서 저희는 이러한 진료 기록을 데이터 소스로 사용하여 예측 모델을 구축하는 것부터 시작해야 한다고 생각했습니다."라고 말했습니다.

NYUTron 대용량 언어 모델은 2011년 1월부터 2020년 5월까지 뉴욕 병원에서 진료를 받은 38만 7천 명의 진료 기록에서 수집된 수백만 건의 임상 기록을 기반으로 구축되었습니다. 이 데이터에는 환자의 경과, 엑스레이 결과, 퇴원 서류 등 의사가 작성한 모든 내용이 포함되어 있으며, 이 모든 내용이 41억 단어의 코퍼스로 통합되었습니다.

소프트웨어의 주요 과제 중 하나는 의사들이 쓰는 자연어를 해석하는 것입니다. 의사들이 사용하는 표현 방식은 매우 다양하며, 습관적으로 사용하는 약어도 마찬가지입니다.

연구진은 사건 기록을 검토하여 NYUTron이 얼마나 정확하게 예측했는지 계산할 수 있었습니다. 전반적으로 NYUTron은 퇴원 전 병원에서 사망한 환자의 95%와 30일 이내에 재입원할 환자의 80%를 정확하게 예측했습니다. 또한 환자의 실제 입원 기간의 79%, 보험 적용이 거부된 환자의 87% 등도 정확하게 예측했습니다. 이 소프트웨어는 오늘날 사용되는 대부분의 의사와 AI가 아닌 컴퓨터 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.

오어만 씨는 AI가 의사와 환자 관계를 결코 대체할 수 없을 것이라고 생각합니다. 하지만 그는 AI가 "진료 현장에서 의사에게 더 많은 정보를 원활하게 제공하여 전문가들이 더욱 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있다"고 주장합니다.

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