이스라엘의 Zebra Medical Vision (ZMV)사는 심혈관계 질환와 지방간을 조기에 진단할 수 있는, 머신 러닝 기반의 CT 영상 분석 알고리즘 2개를 발표하였다. 첫번째 알고리즘은 심장동맥의 석회화 정도를 분석하여 심근경색이나 뇌졸중을 미리 예측할 수 있으며, 두번째 알고리즘은 CT 영상에서 지방간 여부를 판독하여 환자가 조기에 적절한 조치를 취함으로써 지방간이 간경화나 만성 간염등으로 악화되는 것을 막아줄 수 있다고 한다.
[insight] 머신러닝의 영상분석 및 진단기술의 발전속도는 경이로울 정도이며, 조만간 위의 두 질환 이외의 진단에도 확장될 수 있을 것으로 기대된다. 기사에도 나왔듯이 ZMV의 머신러닝 알고리즘의 역할은 ‘방사선 전문의’가 환자의 CT 영상을 판독하여 정확한 진단을 내리는 데 ‘도움’을 주는 것이므로 알고리즘이 더 정교해지더라도 의사를 완전히 대체하기 보다는 조력자의 역할을 수행하게 될 것으로 보인다. 사람인 의사가 실수로 놓칠 수 있는 정보까지 취합해서 종합적으로 분석해주고, 같은 사진을 놓고도 의사의 숙련도에 따라 진단이 달라질 수도 있는 문제점 (예를 들어 뉴욕의 방사선 전문의와 인도 시골지역의 경험적은 의사가 같은 사진을 놓고 내리는 진단은 다를 수 있다)도 해결해 줄 수 있을 것이다. 수술이나 다른 의료 분야에 비해, 머신러닝을 통한 영상 분석 기술을 받아들이는 데에 의사들의 저항도 상대적으로 덜한 것으로 보여 앞으로 보편적인 진단 방법의 하나로 자리잡을 수 있지 않을까 생각한다. [/insight]
관련 기사 & 이미지 출처: FierceMedicalDevices
