의학저널 Lancet이 AI와 딥러닝을 이용한 진단이 의료전문가들에 비해서 어느 정도 정확도를 가지는지 최초로 메타분석 결과를 내놓았습니다. 체계적 문헌고찰(systematic review)을 통해 확인된 20,500개의 논문을 대상으로 연구의 질 평가를 통해 1% 정도 되는 25개 연구를 선정해 분석했다고 합니다. 수 천개의 의학 영상 데이터를 가지고 질환의 패턴을 학습한 AI와 딥러닝 알고리즘이 암에서부터 안과질환까지 의료전문가와 비슷한 수준으로 질병을 감지할 수 있었다고 합니다. 이 결과는 잠재적으로 진단의 정확도와 속도에서 더 많은 발전이 가능하다는 것을 보여주는 것이기도 합니다. 이미 30가지의 인공지능기반 진단 알고리즘이 미국 FDA의 승인을 받았다고 하네요. 저도 예전부터 인공지능이 진단 쪽에 기여할 수 있는 부분이 많을 것 같다는 생각을 했었는데 이렇게 메타 분석으로 확인할 수 있어서 흥미로웠습니다. 예들 들면 많은 임상의들이 참고하는 NCCN이라는 종양 치료 가이드라인은 이미 진단과 치료가 decision tree의 형태로 제시되어 있습니다. 침습적 진단이 아닌 이미징을 이용한 진단은 결국 잘 훈련된 패턴인식의 결과물이기도 합니다. 이런 부분은 비교적 쉽게 인공지능과 딥러닝으로 migration할 수 있는 부분처럼 보입니다. 앞으로 인공지능 기술이 얼마나 실제 사람이 하는 진단을 대체할 수 있을지는 모르겠지만, 사실 잠재적 위험군을 빠르게 걸러내는 것만으로도 진단에 도움을 줄 수 있다는건 분명해보입니다.