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[논문]
AI papers in ophthalmology made simple.
카이안과 | 2020-06-04
 
AI papers in ophthalmology made simple
간단해진 안과학 AI분석 페이퍼
 
[카이안과 의료팀] 전소희 원장 
 
Sohee Jeon 1, Yun Liu 2, Ji-Peng Olivia Li 3, Dale Webster 2, Lily Peng 2, Daniel Ting 4
 
 
 
 
 
 
안과의사들에게 소개하는 AI분석 페이퍼를 구글 헬스케어팀, 영국 무어필드 안과병원, 싱가포르 국립 암센터와 함께 영국왕립의사협회에서 발행하는 저널 <The Royal College of Opthamologist>에 알고리즘 분석 방법에 대한 논문을 발표했다.
 
기존의 의학은 전적으로 사람의 판단에 의존하여 이루어졌는데, 이에 따른 부정확한 진단이나 치료의 가능성이 항상 있어왔다. 현재 의학에서 이루어지는 AI연구는, 의사들의 진단과 치료에 대한 판단에 아주 많은 양의 데이터를 이용해 이를 알고리즘화하여 실수의 가능성을 없애는 데에 초점을 맞춘다고 볼 수 있겠다. 아직까지 대부분의 의사에게는 이러한 AI 연구가 생소하고, 그 결과를 읽어내기가 어렵기 때문에 그 방법을 설명하는 글을 개제하게 되었다.
 
AI 연구를 이해할 때에 가장 중요한 점은 해당 알고리즘이 얼마나 정확한가에 대한 내용이다. AI 알고리즘의 개발이, 의사의 판단을 구현한다는 것인데, 대상 자체가 사람의 판단이다 보니, 가장 정확한 기준이 뭐냐는 문제가 발생한다. 기준이 되는 의사의 소견이 부정확하다면, 그 알고리즘은 잘못된 결과만을 내게 될 것이다. 이러한 일을 막기 위해 해당 분야의 전문가 여럿이 의견을 내어, 공통적인 결과가 나올 때 그것을 골든 스탠다드 레퍼런스(gold standard reference)라고 부르고, 이 해답에 알고리즘이 얼마나 근접하게 진단하고 판단했는지 민감도와 특이도 등을 확인하는 과정을 거친다.
최근의 연구들은 차폐법을 이용하여 데이터의 어떤 부분으로 인해 이러한 알고리즘이 만들어졌는 지 등에 대한 근거를 내고 있다. 의사가 환자를 보고 치료의 판단을 내릴 때는, 지금까지의 경험에 의거하여, 비슷한 환자에 대한 문헌이 어떤지, 실제 환자가 그 치료에 어떻게 반응했는지를 바탕으로 판단하게 되는데, 미래에 AI 알고리즘을 이용해서 환자를 진료해야 하는 경우, 그 알고리즘이 어떻게 만들어 졌는지 확실히 이해하지 못하고 있다면, 그 알고리즘을 사용하지 못할 것이다.
이 분야는 데이터과학자와 의사들이 계속 협력해야 할 분야이다.
 
 
 

 
 
 
 
 
Keye Eye Center, Seoul, Korea
Google Health, Palo Alto, CA, USA
Moorfields Eye Hospital, London, UK
Singapore National Eye Center, Singapore, Singapore
 
 
 
 
 
 
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