알리바바 연구 부서는 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔을 판독하여 암을 포함한 150개에 가까운 복부 상태를 식별할 수 있는 인공 지능 모델을 오픈소스화했습니다. 이는 중국 기술 그룹이 확장하는 의료 AI 프로그램의 최신 단계입니다.

다모 레이더(Damo Radar)라고 불리는 이 모델은 알리바바의 연구소인 다모 아카데미(Damo Academy)가 개발했으며, 사우스 차이나 모닝 포스트(South China Morning Post)에 따르면 목요일 사이언스(Science) 저널에 발표된 연구에 설명되어 있습니다. 연구소는 금요일에 오픈 소스 릴리스를 발표했습니다. 폐쇄형 상용 시스템과 달리 오픈 소스 모델은 병원과 연구원이 다운로드하고 검사하고 조정할 수 있습니다. 이는 독점 진단 도구를 라이선스할 수 없는 진료소에서 채택 속도를 높일 수 있는 배포 모델입니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 AI 뉴스를 참조하세요.

의료 영상을 위한 일반 모델

다모 레이더(Damo Radar)는 18개 복부 장기를 포괄하는 조영증강 CT 스캔을 분석하고 악성 종양을 포함한 광범위한 질병 및 기타 이상을 식별하도록 설계된 비전 언어 모델이다. 제작자는 이를 "세계 최초의 전문가 수준 일반 의료 영상 모델"이라고 설명합니다. 이는 하나의 질병을 발견하도록 훈련된 좁은 도구가 아니라 다양한 결과를 판독하기 위한 단일 시스템입니다.

이러한 일반주의적 야망은 한 가지 유형의 종양을 탐지하는 것과 같은 단일 작업을 위해 일반적으로 구축되고 검증된 지금까지 배포된 대부분의 의료 AI 시스템과 차별화됩니다. 146개의 서로 다른 임상 결과를 포괄하는 단일 모델이 실험실 외부에서 유지된다면 12개의 단일 목적 도구를 함께 연결하는 것이 비현실적인 것으로 입증된 방사선과에서 AI 배포의 경제성을 바꿀 수 있습니다.

이 모델은 임상 보고서와 결합된 CT 스캔을 통해 훈련되었습니다. 이는 이미지에 나타나는 내용을 임상의가 설명하는 데 사용하는 언어와 연결하도록 시스템을 가르치는 접근 방식입니다. 포스트에 따르면 연구팀은 훈련 방법이 결국 다른 유형의 의료 영상으로 확장될 수 있다고 말했습니다.

실무 방사선 전문의를 대상으로 테스트됨

헤드라인 수치는 거의 40,000건에 달하는 실제 시험에 대한 평가에서 나온 것입니다. 146개 임상 결과에서 다모 레이더는 0.913의 평균 AUC(곡선하 면적)를 달성했는데, 이는 1.0이 완벽한 정확성을 나타내는 진단 성능의 통계적 척도이다.

인간 독자와의 비교가 가장 면밀한 조사를 이끌어 낼 것입니다. 여러 병원의 방사선 전문의 26명이 참여한 연구에서 모델의 평균 정확도는 참가자 23명의 정확도를 초과했습니다. 그리고 방사선 전문의들이 모델의 도움을 받아 진단 누락을 방지하는 능력을 10% 향상시키는 동시에 사례당 필요한 시간을 30% 이상 단축했다고 다모 아카데미는 말했습니다.

이 연구에는 절강대학교 부속 병원을 포함해 알리바바와 함께 여러 기관이 참여했습니다. 가장 엄선된 과학 저널 중 하나인 Publication in Science는 공급업체가 후원하는 벤치마크에서는 종종 부족한 수준의 외부 조사 결과를 제공합니다. 하지만 실제 성능은 항상 병원에서 실제로 보는 스캔, 장비 및 환자 모집단에 따라 달라집니다.

오픈소싱이 중요한 이유

무게를 공개적으로 해제하는 것은 의학적으로 민감한 기술에 있어서 주목할 만한 선택입니다. 독점 공급업체는 일반적으로 규제와 안전을 이유로 의료 모델을 폐쇄 상태로 유지합니다. 공개 릴리스를 사용하면 독립적인 연구자가 오류 모드를 조사할 수 있고, 병원이 환자 데이터를 외부 공급업체에 전달하지 않고도 자체 인프라에서 모델을 실행할 수 있으며, 소규모 시설에서는 대규모 병원 시스템용으로 예약된 기능에 액세스할 수 있습니다.

이는 또한 Alibaba가 모델 사용 방식에 대한 통제권을 덜 행사한다는 것을 의미합니다. 공개 가용성은 임상 승인이 아닙니다. 각 관할권의 규제 기관은 모델을 환자에게 배포할 수 있는지 여부와 방법을 결정하며 병원은 자체 장비 및 모집단에서 모델을 검증해야 합니다.

한 가지 주의할 점은 사우스차이나모닝포스트(South China Morning Post)가 알리바바(Alibaba)의 소유라는 점입니다. 이 신문은 자체 보고서에서 이 사실을 공개했습니다. 사이언스(Science)에 기초 연구의 출판은 연구 자체에 대한 독립적인 확인을 제공하지만, 금요일 발표의 틀은 필연적으로 회사 측에서 나옵니다.

알리바바의 광범위한 의료 AI 추진

Damo Radar는 Alibaba가 진단 영상 분야에 진출한 첫 번째 사례는 아닙니다. 포스트에 따르면 다모 아카데미는 의사들이 췌장암, 위암, 대장암은 물론 대동맥 박리를 식별하는 데 도움이 되는 AI 검사 도구를 개발하는 데 최근 몇 년을 투자했습니다. 지난 4월 이 사업부는 광동종합병원 등 기관과 공동 개발한 코카(Coca)라는 모델을 출시했는데, 회사는 이 모델이 CT 스캔에서 초기 대장암을 발견하는 데 방사선 전문의보다 더 민감하다고 밝혔습니다.

단일 질병 스크리너에서 일반 모델로의 발전은 더 넓은 의미를 반영합니다. 즉, 쌍을 이루는 이미지와 보고서로 훈련된 대규모 비전 언어 모델이 현재 전문가의 시간이 부족한 패턴 인식 작업을 흡수할 수 있다는 것입니다. 많은 의료 시스템에서 방사선 전문의의 부족 현상이 심각하며, 검진 프로그램에서는 전문가가 동일한 주의를 기울여 읽을 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 스캔이 생성됩니다.

다음에 나올 내용

오픈 소스 릴리스는 배포가 아닌 시작입니다. 모델을 고려하는 병원은 자체 스캔에 대한 현지 검증이 필요하며 임상 사용은 국가별 규제 검토에 따라 달라집니다. 그러나 이번 주에 발표된 증거(약 40,000건의 실제 시험, 현직 방사선 전문의와의 정면 비교, AI 지원을 통한 판독 시간 30% 단축 등)는 Damo Radar가 보도 자료로 데뷔한 대부분의 모델보다 더 강력한 기반을 제공합니다. 일반 의료 영상 모델이 표준 병원 도구가 될지, 아니면 연구 이정표로 남을지 여부는 일상적인 임상 실습의 더 지저분한 환경에서 어떻게 수행되는지에 달려 있습니다.

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