31세에 제 과학 연구 과정의 전환점이 찾아왔습니다. 바로 미국 위장관학회 주간(American Gastroenterology Week)과 유럽 위장관학회 주간(European Gastroenterology Week)에 참석했을 때였습니다. 가장 흥미로웠던 과학 세션은 위장관 내시경에 AI(인공지능)를 적용하는 것이었습니다. 당시 베트남에서는 이 문제가 매우 생소했고, 위장관 내시경 분야에서는 전혀 언급되지 않았습니다. 여러 가지 의문이 제기되었고, 저는 일본에 있는 선생님께 "AI가 내시경 전문의를 대체할까요?"라는 걱정스러운 편지를 썼습니다. 선생님의 답변은 저에게 매우 흥미롭고 설레는 경험이었습니다. AI는 대체할 수는 없지만, 보조 도구일 수 있다는 것입니다. AI가 도입되면 각 정상 환자를 진단하는 데 드는 시간, 노력, 자원이 줄어들고, 내시경 전문의는 어려운 환자의 진단과 치료에 집중할 수 있게 될 것입니다. 따라서 AI는 자원 구조 재분배에 도움이 될 것입니다. 베트남의 현실을 살펴보면, AI는 의사의 역량을 표준화하는 교육 지원과 사후 관리를 돕는 두 가지 역할에 적용될 수 있다고 생각합니다. 내시경 과정을 보장합니다. 시간, 영상 품질, 그리고 놓친 병변을 최소화하는 것은 매우 중요합니다. 이것이 제가 위장관 내시경에 AI를 적용하는 연구를 시작하게 된 동기였습니다. 처음에는 동료들과 함께 적용 가능성에 대해 어려움을 느꼈고 걱정했습니다. 하노이 의과대학 병원 내시경센터 부소장인 다오 비엣 항 부교수의 첫 이야기였습니다. 이후 그녀와 동료들은 베트남에서 위장관 내시경 기술에 AI를 적용하는 험난한 여정을 시작했습니다.

180일 밤낮으로 "길을 여행하고 탐구하다"

베트남은 소화기 질환 인구가 많은 나라이지만, 특히 농촌 지역의 대다수 환자는 소화기 질환 검사를 위한 전문 기술을 이용할 수 없습니다. 의료 시설의 소화관 병변을 조기에 진단하고 발견하는 능력 또한 제한적입니다. 의학 문헌에 따르면 선진국의 경우 내시경 검사에서 위장관암(위, 식도) 병변을 놓치는 비율은 11%, 대장 용종은 26%입니다. 우리나라의 경우 공식적인 통계는 없지만, 장비와 의사 및 간호사의 경험 부족으로 인해 특히 지방 병원에서 환자 진단 시 병변을 놓칠 위험이 있는 것으로 나타났습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대부분의 의사는 기술의 도움이 필요하다는 데 동의하지만, 도구 부족으로 어려움을 겪고 있습니다. 항 박사와 그의 동료들이 위장내시경 분야에서 AI 연구를 시작했을 당시, 많은 유명 장비 제조업체들이 내시경에 AI 소프트웨어를 통합했지만, 비용이 매우 높았고 해당 회사의 최신 장비와만 호환되었습니다. 한편, 베트남의 의료 장비 자원은 제한적이었고, 특히 지방 및 군 병원들은 이러한 고가의 시스템을 감당할 수 없었습니다. 해결해야 할 경제적 비용 효율성 문제는 베트남에 특화된 AI 알고리즘을 개발하고, 특히 지역별로 다양한 유형의 내시경을 통합할 수 있는 시스템을 개발하여, 지역 의사들의 병변 감지 능력을 향상시키는 것이었습니다. 연구팀은 베트남 국민의 특정 병변을 기록한 대규모 이미지 데이터 세트와 베트남 내시경 전문가의 평가를 바탕으로, 전 세계 보고서 수준 의 정확도를 갖춘 "메이드 인 베트남(Make in Vietnam)" AI 알고리즘이 탄생할 것으로 예상했습니다. 항 박사에 따르면, 2019년 소규모 연구에서 긍정적인 결과가 나온 후, 2020년부터 하노이, 호치민시, 후에에서 경험이 풍부한 위장관 내시경 전문의 20명 이상이 "온라인에 모였고" 하노이 과학기술대학교의 동료들과 협력하여 연구를 진행하고 제품을 개발했습니다.

다오 비엣 항(Dao Viet Hang) 부교수. 사진: 호앙 하(Hoang Ha)

이 알고리즘을 만드는 데 가장 큰 어려움은 이미지 데이터셋을 구축하는 것입니다. 항 부교수는 "AI에서 가장 중요한 것은 이미지 데이터셋이 충분히 크고, 그 수는 최대 수백만 개에 달할 수 있으며, 형태학적으로 다양하고 정확하게 분류 및 구역화되어야 한다는 것입니다. 하지만 베트남의 내시경 시스템이 고르지 않기 때문에 이미지 수집 과정은 간단하지 않습니다. 전 세계적 으로 2018년에 보고서를 발표하려면 국제 연구진이 5~7년 전부터 시작해야 했습니다."라고 말했습니다. 그녀는 처음 며칠 동안의 여정을 회상하며 이렇게 말했습니다. "처음 6개월 동안 '걸으며 길을 탐험'했던 기억이 납니다. 전문가들 사이에서 공통된 의견을 찾고, 내시경 영상에서 병변의 위치를 파악하고, 병변의 정확한 명칭을 정하고, 정보 기술 엔지니어 그룹과 함께 언어를 해석할 방법을 찾아야 했습니다. 그 시기는 우리에게 전례 없는 인내와 끈기를 가르쳐 주었습니다. 더 큰 그림, 베트남 소화기내시경 산업의 공동선, 그리고 환자들을 위한 것이 아니었다면, 바쁜 업무 일정에 쫓기는 의사들과 긴 줄을 서서 기다리는 환자들은 밤낮을 가리지 않고 각 이미지를 자세히 그려 논의할 시간을 낼 수 없었을 것입니다." 의사, 강사, 과학 강사, 관리자로서의 "어지러운" 업무 일정 속에서도 항 박사는 새벽 3시나 4시에도 동료들의 전화를 놓치지 않았습니다. 그때 그녀는 즉시 불을 켜고 줌을 켜 동료들과 함께 수집한 각 내시경 이미지를 분석했습니다. 응급 내시경 시술을 막 마친 의사와 논의가 시작되어, 새로운 하루를 시작하기 위해 오전 6시 전에 논의를 마쳐야 했던 상황이었을 수도 있습니다. Hang 박사와 동료들은 동료들의 조언에 영감을 받아, 위장관 병변 발견 능력을 향상시키는 도구에 대한 환자들의 호기심, 흥분, 그리고 기대감에서 힘을 얻었습니다.

초기 성과

현재까지 항 박사와 동료들이 구현한 인공지능 소프트웨어의 초기 효능은 하부 소화관의 대장 용종 검출 및 양성과 악성 병변 분류율이 98~99%에 달하는 것으로 나타났습니다. 식도암과 위암을 포함한 상부 소화관의 경우, 병변 검출 알고리즘의 정확도는 80~85%입니다. 하부 소화관 병변, 특히 대장 용종의 경우, 의사들은 용종 검출 알고리즘 개발을 완료했으며, 2단계에서는 병변을 양성 또는 악성으로 분류하여 내시경 검사 과정에서 즉시 개입할 수 있도록 했습니다. 항 박사는 "이 제품이 의료 시설에서 사용되는 기계일 뿐만 아니라, 하위 직급 의사들이 어디에서 근무하든 기술과 지식을 향상시킬 수 있도록 교육 및 e러닝 시스템 구축을 위한 풍부한 이미지 데이터베이스 자료가 되기를 바랍니다."라고 말했습니다. 연구팀은 또한 환자에게 직접 서비스를 제공하는 두 가지 스마트폰 애플리케이션을 출시했습니다. 대장내시경 준비 환자를 지원하는 전문 애플리케이션과 위식도 역류 질환 관리를 돕는 애플리케이션이 그 예입니다. 점점 더 많은 의사들이 AI의 우수성을 인식하고 있는 것은 분명합니다. 하지만 항 부교수는 베트남이 의료 분야 전반에서 AI 기술의 강점을 활용하기 위해서는 합리적인 비용으로 핵심 기술 솔루션을 지속적으로 구축해야 한다고 강조했습니다. 또한 AI가 진정한 의사의 강력한 "조력자"가 되기 위해서는 또 다른 중요한 문제, 즉 의사(인간)와 AI(기계 시스템) 간의 상호작용을 해결해야 합니다. 항 부교수는 "지금까지 발표된 데이터는 상당히 긍정적인 결과를 보여주었지만, AI와 의사가 항상 의문과 의구심을 제기하는 전문가와 지속적으로 업그레이드되고 훈련되는 시스템 사이에서 의견을 조율하고 조화를 이룰 수 있을까요? 이는 전 세계의 많은 대규모 연구 그룹들이 직면하고 있는 공통적인 문제입니다."라고 말했습니다.
부교수인 Dao Viet Hang 박사(1987년생)는 하노이 의대를 우등으로 졸업하고 29세에 박사 학위 논문을 성공적으로 옹호했으며 6년 후 부교수로 인정받아 우리나라에서 가장 젊은 여성 부교수 중 한 명이 되었습니다.Hang 박사는 현재 하노이 의대 병원 내시경 센터 부원장, 베트남 위장병학회 부사무총장을 맡고 있으며 베트남에서 위장내시경에 AI를 적용한 선구자입니다.34세에 그녀는 의료 기술 분야에서 골든 글로브 상과 베트남의 유망한 젊은 얼굴을 수상했습니다.현재 이 여성 의사는 20편 이상의 국제 논문과 60편 이상의 국내 논문을 저술했으며, 글로벌 베트남 젊은 지식인 네트워크의 회장이기도 합니다.

Vietnamnet.vn

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