디파그흐이케르티

이 기사에서

  • 왜 갑작스러운 심장사(sudden heart death)가 예측하기 어려운가
  • 전통적인 임상 도구가 특히 젊은 환자에게 부족한 점
  • MAARS AI 모델을 더욱 정확하고 공정하게 만드는 요소는 무엇입니까?
  • 전문가 요약보다 원시 의료 이미지가 더 중요한 이유
  • AI가 의료 책임과 신뢰를 어떻게 재정의할 수 있을까?

AI, 심장 예측에서 의사보다 앞선다

Alex Jordan, InnerSelf.com 제공

돌연 심장사(SCD)는 두 번째 기회를 주지 않습니다. 종종 예고 없이 발생하며 전 세계적으로 엄청난 수의 사망자를 발생시킵니다. 북미와 유럽에서는 매년 50만 명당 100명에서 100,000명에 달합니다. 이식형 제세동기가 이러한 비극을 예방할 수 있지만, 진정한 과제는 실제로 누가 필요한지 파악하는 것입니다. 바로 이 부분이 의학이 역사적으로 실패해 온 부분입니다. 특히 젊고 건강해 보이는 사람들에게도 흔히 나타나는 유전 질환인 비대성 심근병증(HCM) 환자의 경우 더욱 그렇습니다.

의사들은 심장이 한 번 박동할 때마다 얼마나 많은 혈액을 뿜어내는지 나타내는 박출률(ejection fraction)에 기반한 지침에 의존해 왔습니다. 하지만 HCM 환자들은 일반적으로 박출률이 낮지 않습니다. 오히려 심장이 과활동적일 수도 있습니다. 따라서 위험 신호는 충분히 심각하지 않습니다. 그리고 기존 도구가 실패할 경우, 환자들은 엄청난 대가를 치르게 됩니다.

MAARS 소개: 더욱 스마트한 예측 도구

존스홉킨스 대학교 팀에서 개발심실성 부정맥 위험 계층화를 위한 다중 모드 인공지능(MAARS)은 환자 건강의 한 측면만을 고려하지 않습니다. 전자 건강 기록(EHR), 심초음파 검사 결과, 조영 증강 MRI 영상 등 모든 것을 학습합니다. 이 모델은 ChatGPT나 이미지 인식 도구와 같은 AI를 구동하는 것과 유사한 차세대 신경망 아키텍처인 트랜스포머 기반 딥러닝을 사용합니다.

MAARS가 이 정보를 처리하는 방식에 획기적인 발전이 있습니다. 의사의 MRI 해석을 받아들이는 대신, MAARS는 원시 스캔 데이터를 판독합니다. 즉, 사람의 눈으로는 필터링하거나, 편향되거나, 감독할 필요가 없습니다. 영상의학과 전문의가 간과할 수 있는 심장 내부의 흉터인 섬유증의 패턴을 식별합니다. 그리고 이 작업은 비전 트랜스포머(3D-ViT)를 사용하여 3D로 진행되며, 실제 인간 심장의 모든 복잡성을 그대로 유지합니다.

전문가보다 훨씬 뛰어난 성과

결과에 대해 이야기해 보겠습니다. ACC/AHA 지침, ESC 위험 점수, HCM 위험-SCD 계산기 등 표준 임상 도구와 비교 테스트에서 MAARS는 단순히 경쟁 도구를 앞지르는 데 그치지 않고 압도적인 성과를 보였습니다. 내부 검증 코호트에서 MAARS는 곡선 아래 면적(AUC) 0.89를 달성했습니다. 임상 도구는 0.54에서 0.62 사이를 맴돌았습니다. 다른 병원 시스템의 외부 테스트에서도 MAARS는 AUC 0.81로 여전히 강력한 성능을 유지했는데, 이는 의사들이 현재 사용하는 어떤 도구보다 훨씬 높은 수치입니다.

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이는 미미한 개선이 아닙니다. 판도를 바꾸는 변화입니다. 참고로, AUC 0.5는 동전 던지기와 같습니다. 주요 도구들은 그 기준을 간신히 넘습니다. MAARS는 단순히 더 나은 예측을 제공하는 것이 아니라, 연령대, 성별, 인종에 걸쳐 정확하고 일관된 예측을 제공합니다.

의학의 편견: AI가 해결할 수 있는 문제

공정성은 여기서 유행어가 아닙니다. 삶과 죽음의 문제입니다. 의료 기기는 제한된 임상시험 데이터나 왜곡된 가정으로 인해 소수 민족과 젊은 환자들에게 종종 실패합니다. 그러나 다중 모드 프레임워크를 기반으로 구축된 MAARS는 하위 집단 전반에 걸쳐 놀랍도록 균일한 성과를 보였습니다. 환자의 연령, 성별, 남성과 여성, 아프리카계 미국인과 백인에 관계없이 MAARS는 거의 동일한 정확도를 보였습니다. 이는 임상 예측 분야에서는 드문 일이며, 건강 격차가 확대되는 세상에서 매우 중요합니다.

놀라운 반전이 하나 있습니다. 아프리카계 미국인은 실제로 모델에서 SCDA 위험 감소와 상관관계가 있었습니다. 이는 심층적인 연구가 필요한 결과이지만, AI가 제공할 수 있는 섬세한 통찰력을 시사하기도 합니다. 특히 인간의 가정이 아닌 원시 데이터를 기반으로 AI가 판단할 때 더욱 그렇습니다.

블랙박스의 투명성

대부분의 사람들은 블랙박스 알고리즘을 신뢰하지 않습니다. 당연한 일이죠. MAARS는 단순히 위험 점수를 내놓는 것이 아니라 스스로를 설명합니다. 샤플리 값과 주의 매핑과 같은 기법을 사용하여 이 모델은 어떤 요인들이 결정에 영향을 미쳤는지 밝힙니다. 심방세동 병력이었을까요? 스트레스 검사에서 심박수 반응이 낮게 나타났을까요? 아니면 심장 스캔에서 섬유화의 숨겨진 패턴이었을까요? MAARS는 임상의에게 추측을 남기지 않습니다. 위험, 그리고 잠재적으로 근본적인 병리를 이해할 수 있는 로드맵을 제공합니다.

이것은 기능으로서의 해석 가능성이 아니라, 책임으로서의 해석 가능성입니다. AI가 삶을 바꿀 만한 권고, 특히 누가 제세동기를 이식받을지에 대한 권고를 할 때, 명확성은 필수적입니다. MAARS는 이를 시각적, 통계적으로 제공합니다.

원시 의료 데이터가 게임을 바꾸는 이유

심장학을 넘어서는 교훈이 있습니다. 원시 데이터는 요약보다 우수합니다. 의사의 보고서는 매우 중요하지만 주관적인 판단을 초래합니다. 하지만 MAARS는 신호 자체, 즉 실제 스캔 데이터를 읽고 인간이 학습시키지 않은 패턴을 학습합니다. 우리가 이미 중요하다고 생각하는 것에 얽매이지 않습니다. 이를 통해 임상 환경에서 "중요하다"는 것의 의미를 재정의합니다.

전처리된 데이터를 해석하는 것에서 원시 입력 데이터를 분석하는 것으로의 이러한 변화는 차세대 의료 AI의 핵심입니다. 의사를 모방하는 것에서 의사를 보완하거나 능가하는 것으로 나아가고 있습니다. 마치 앵무새를 훈련시키는 것과 진단 전문가를 키우는 것의 차이와 같습니다.

한계와 현실 세계의 장벽

MAARS를 완벽하다고 단정 짓지는 맙시다. 다른 모든 모델과 마찬가지로 MAARS 역시 난관에 직면해 있습니다. 훈련 코호트는 총 800명이 조금 넘는 환자로 비교적 소규모였고, 급성 심장사 발생은 여전히 드문 사례입니다. 즉, 모델이 궁극적으로 예측하려는 대상에 대한 데이터 포인트가 제한적이라는 것을 의미합니다. 이 알고리즘은 내부 및 외부 검증 모두에서 우수한 성능을 보였지만, 더 광범위한 모집단과 장기적인 테스트가 필요할 것입니다.

또 다른 난관은 무엇일까요? 바로 필요한 인프라입니다. 모든 병원이 이러한 시스템을 구축할 영상 하드웨어, 데이터 처리 파이프라인 또는 인력을 갖추고 있는 것은 아닙니다. 그러나 데이터 공유, 클라우드 스토리지, AI 지원 진단 기술이 발전함에 따라 MAARS 유사 모델은 소규모 병원이나 개발 도상국에서도 훨씬 더 쉽게 접근 가능해질 수 있습니다.

책임과 임상 판단의 재정의

불편한 질문이 있습니다. 의사가 놓친 것을 기계가 파악한다면 어떻게 될까요? 우리는 모델을 신뢰해야 할까요? 아니면 인간의 판단이라는 안전한 수단에 의존해야 할까요? MAARS는 그 경계를 넓혀줍니다. 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사들이 다르게 생각하고, 분석할 시간이 부족할 수 있는 데이터를 통합하고, 수면, 스트레스, 또는 임상적 직관에 구애받지 않는 도구를 사용하도록 유도합니다.

미래는 인간 대 기계의 대결이 아닙니다. 인간과 기계의 대결입니다. 그리고 가장 갑작스럽고 비극적인 사망 원인 중 하나를 예방하는 데 있어, 이러한 협력은 매우 귀중할 수 있습니다.

MAARS는 의료 AI라는 복잡한 알파벳 수프 속의 한 약어일 뿐일지 모르지만, 그 의미는 심장학을 훨씬 넘어섭니다. 이는 미래의 진료에 대해 중요한 사실을 시사합니다. 가장 현명한 진단은 눈으로 보는 것이 아니라, 결국 믿기로 결정한 것에서 나올 수 있다는 것입니다.

저자에 관하여

Alex Jordan은 InnerSelf.com의 직원 작가입니다.

기사 요약

MAARS는 원시 영상 및 의료 데이터를 분석하여 의사보다 심정지를 더 정확하게 예측하는 다중 모드 AI 모델입니다. 비대성 심근병증에 대한 더욱 공정하고 투명하며 고도로 개인화된 위험 평가를 제공합니다. MAARS는 기존 도구보다 우수한 성능을 제공하고 편향을 줄임으로써 심장 예측 및 AI 기반 의료 분야의 획기적인 발전을 예고합니다.

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