인공지능 기반 앱으로 '결핵 진단과 치료'에 혁신적인 솔루션...
인공지능 기반 앱으로 '결핵 진단과 치료'에 혁신적인 솔루션...
  • 최창현 기자
  • 승인 2019.10.01 21:25
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캠브리지 컨설턴트, 개발된 '바실AI(BacillAi)'은 스마트폰용 마운트와 AI 앱, 그리고 표준 저가형 현미경으로 구성된다.

배양된 세균과 인공 객담에서 수집한 데이터를 사용하여 딥러닝 시스템으로 학습시켰으며, ONTAP AI, NetApp 스토리지와 엔비디아 DGX POD 아키텍처에서 개발된 컨볼루션신경망(CNN)은 결핵 세포를 단 몇 분만에 식별하고, 카운트 및 분류할 수 있다.
AI 기반 앱으로 결핵 진단과 치료에 혁신적인 솔루션 '바실AI(BacillAi)'의 스마트폰의 확대 이미지(사진:캠브리지)

지난 7월 '국경없는의사회(MSF)'의 발표에 따르면, 개발도상국에서 매년 결핵으로 약 900 만명이 고통 받고 있으며 그 중 160 만여 명이 사망하며, 또 아프리카에서 인간면역결핍바이러스(HIV)에 걸린 사람들의 주요 사망 원인이기도 하다. 게다가 50 만여 명이 약물 내성 질환을 앓고 있다고 한다.

결핵은 과거의 질병으로 여겨지지만 최근 생활환경이 열악한 지역에서의 발병 증가세와 강한 약물 내성 형태의 확산은 또 다른 과제이다. 오늘날 결핵은 말라리아 및 HIV, 에이즈와 함께 세 가지 주요 질병의 사망원인이 되는 감염성 질환 중 하나이다.

결핵은 치료가 가능하지만 치료는 많은 시간과 비용이 들고 광범위한 환자 모니터링이 필요로 한다. 일반적으로 결핵 환자를 모니터링 하는 현재 프로세스는 비효율적으로 임상의는 하루에 여러 개의 환자 객담(가래) 샘플로 모든 단일 세포를 식별하고 수백 가지에 이르는 결핵균의 수를 계산한다.

시연모습(사진:캠브리지)

그러나 문제는 사례 당 최대 40 분이 걸릴 수 있다는 것이다. 그리고 어려움은 거기서 멈추지 않는다. 고도의 집중력과 객담의 세포를 구별하는 데 사용되는 얼룩은 샘플마다 강도가 다를 수 있으며 현미경의 광학 초점을 조정하면 색상이 변경될 수 있다고 한다. 이러한 조건에서 하루 10여명의 환자를 모니터링 하는 임상의는 정신적, 육체적 피로에 직면하게 된다. 이로 인해 검사에서 인적 오류의 위험이 높고 분석 결과가 늦어 좋지 않은 결과를 초래하기도 한다.

이에 영국에 기반을 둔 컨설팅 회사인 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants)는 대안으로 이 결핵을 진단하고 치료에 더 가까이 다가갈 수 있는 AI 기반 모니터링 시스템 '바실AI(BacillAi)'을 지난달 25일(현지시각) 발표했다. 이는 AI 기반 스마트폰 앱과 일반적인 현미경을 사용해 검체 샘플을 캡처하고 분석하는 시스템이다.

캠브리지 컨설턴트의 의료기술부 리처드 해먼드(Richard Hammond) 기술국장은 이 시스템을 개발하게 된 동기는 'AI가 의료진단에서 노동 집약적이고 어려운 과정을 개선할 수 있을까?' 그리고 '원거리적이고 의료서비스의 혜택이 어려운 지역에서도 그것을 가장 필요로 하는 사람들에게 어떻게 이용할 수 있는지?' 이 두 가지 과제를 다루고 싶었다고 밝혔다.

개발된 '바실AI(BacillAi)' 시스템(사진:캠브리지)

개발된 '바실AI(BacillAi)'은 스마트폰용 마운트와 AI 앱, 그리고 표준 저가형 현미경으로 구성된다. 배양된 세균과 인공 객담에서 수집한 데이터를 사용하여 딥러닝 시스템으로 학습시켰으며, ONTAP AI, NetApp 스토리지와 엔비디아 DGX POD 아키텍처에서 개발된 컨볼루션신경망(CNN)은 결핵 세포를 단 몇 분만에 식별하고, 카운트 및 분류할 수 있다.

한편, 이번 캠브리지 컨털턴트의 AI 시스템은 스마트폰을 사용하여 일반 실험실 현미경의 이미지를 캡처하는 엔드 투 엔드(end-to-end signaling) 시스템으로 스마트폰 카메라를 현미경 광학 장치에 쉽게 정렬하고 좋은 이미지를 전달하는 이미징 시스템 및 폰 마운트 설계 등과 인공 객담 개발 및 세포 배양으로 AI 학습에 필요한 많은 수의 슬라이드를 생성해 직관적이다.

또한 사용자 친화적인 앱 인터페이스와 조립하기 쉬운 하드웨어를 통해 사용자를 위한 시스템 통합 기술로 현재, 의료현장은 물론이고 의료 환경이 열악한 지역과 원격지 진료에 혁신적으로 기여할 것으로 기대된다.


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