한빛사 인터뷰
- 등록2022-10-31
- 조회2,041
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
트리아제(triage)는 환자들의 응급도에 따른 치료 우선 순위를 정하는 것으로, 신경학적 응급 상황의 조기 진단과 보고에 필수적입니다. 최근 인공지능 기술의 급속한 발달에 따라 의료 영역에서도 임상적 가치를 가져다 줄 수 있는 다양한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 지도 학습 기반 딥러닝 모델로 뇌 CT 영상에서 뇌출혈과 같은 신경학적 응급 상황을 조기에 진단하고 보고하려는 연구가 있었지만, 학습 데이터에 존재하는 특정 질환에만 제한적으로 학습되어 다양한 신경학적 응급 상황에 적용하기 어려웠습니다. 이를 해결하고자, 본 연구는 오직 정상 뇌 CT 영상만을 학습 데이터로, 다양한 신경학적 응급 뇌 CT 영상을 판독 리스트에서 응급도에 따른 치료 우선 순위를 정하고 영상에서 응급 영역을 나타내는 심층 생성 모델 기반 이상 검출 알고리즘을 개발하였습니다. 공학적으로 새로운 딥러닝 모델 구조를 개발하는 것을 넘어, 임상 시뮬레이션 검증을 통해 본 모델을 통해 신경학적 응급 상황을 기존보다 약 4배 가량 빨리 조기 진단 할 수 있음을 확인하였습니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.
본 연구는 서울아산병원 울산의대 MI2RL(Medical Imaging and Intelligent Reality Lab, www.mi2rl.co) 연구실을 이끌고 계신 김남국 교수님과 서울아산병원 응급의학과 홍길선 교수님의 지도 아래 이루어졌습니다. MI2RL 연구실은 의료 인공 지능, 3D 프린팅, 로봇 수술 등과 같은 기술을 임상의분들과 긴밀하게 협력하여 임상적 가치를 제공하는 다양한 연구들을 진행하고 있습니다. 의료 중개 연구 분야를 이끌고 계신 김남국 교수님과 서울아산병원의 임상 교수님들 사이에서 연구에 대해 자유롭게 논의하고 공학적 측면과 임상적 측면의 관점 모두를 배울 수 있다는 것이 저희 연구실의 가장 큰 강점입니다.
3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
인공지능은 공학 기술로서 많은 기대를 받았지만, 임상 환경에서 유의미한 가치를 이끌어 낼 수 있는 지에 대한 의문이 있었습니다. 본 연구는, 공학 기술로서 한 단계 발전될 뿐만 아니라 임상 환경에서 임상의와 환자 모두에게 가치를 제공할 수 있는 기술이 될 수 있음에 자부심과 보람을 느낄 수 있었습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
무엇보다, 의료 인공지능 분야는 궁극적으로 임상적 가치가 있는 연구가 되기 위해서 개발하고자 하는 기술 이전에 어떠한 임상 환경에서 어떠한 가치를 가져다 줄 수 있는 지 구체적으로 제시할 수 있는 지가 가장 중요합니다. 최신 인공지능 연구들을 따라가면서 어떻게 임상 영역에서 적용하면 좋을 지 스스로 고민해보고 이를 교수님들 그리고 동료 연구자 선생님들과 생각을 나누는 것이 중요하다고 생각합니다.
5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
현재 본 연구를 발전시키고자 의료 영상 뿐만 아니라 다양한 메타 정보를 같이 활용하는 연구를 진행하고 있습니다. 궁극적으로는 위 연구를 발전시켜 실제 임상 영역에서 활용될 수 있도록 하고자 합니다.
6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....
본 연구는, 제가 처음으로 수행한 연구이며 하나의 의미 있는 논문으로 출간하기까지 끝없는 인고의 시간이 있었습니다. 이 결실을 맺기까지 저 스스로의 노력 뿐만 아니라, 교수님들의 지도와 동료 연구자 선생님들의 노력이 있었기에 가능했습니다. 항상 성심성의껏 지도해주시는 김남국 교수님과 홍길선 교수님 그리고 함께 고생해주신 동료 연구자 선생님들 고맙습니다. 마지막으로 늘 기도와 응원으로 힘이 되어주는 어머니, 아버지, 그리고 형 모두 고맙습니다.
#Triage
#Deep learning
#Anomaly detection
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