인공지능(AI)은 정말 인간보다 똑똑한 것일까?

영국 연구팀이 의사보다 높은 정확도로 심혈환 환자들의 위험을 72.8% 예측해내는 AI기술 연구에 성공했다.

매년 전 세계에서는 한국 인구보다 조금 못 미치는 2000만 명의 사람들이 심혈관 질환으로 사망한다.

지난 16일 IT웹진 엔가젯이 보도한 내용에 따르면 영국 노팅엄대학교 연구진이 심장병이나 뇌졸중을 예측할 수 있는 머신러닝(machine-learning) 알고리즘을 개발하는데 성공했다.

미국심장학회/심장협회(ACC/AHA)는 환자의 심혈관 질환 위험성을 측정하기 위해 8개의 지표를 마련했다. 8개 지표에는 성별, 나이, 최대혈압, 혈압치료법, 흡연여부, 총 콜레스트롤 수치, HDL(고밀도지단백질) 콜레스트롤 수치, 당뇨병이 있다. 이 시스템은 환자의 심장병 발생 위험도를 72.8% 정확도로 예측한다.

그러나 ACC/AHA 시스템의 정확도보다 높은 인공지능을 스티븐 웡 박사가 이끄는 노팅엄대학교 연구진이 개발했다.

빅데이터를 이용해 휴먼 에러를 최소화 시키는 머신러닝 기반의 인공지능이다.

스티븐 웡 박사 연구팀은 4가지 머신러닝 알고리즘을 사용했고, 심혈관질환이 없는 영국환자 37만8256명의 의료데이터를 입력했다. 그중 29만5000개 데이터는 머신을 학습시키는데 쓰였고, 나머지 8만2989개 데이터는 학습된 알고리즘의 정확도를 확인하는 데에 쓰였다.

웡 박사 연구팀의 알고리즘이 가져온 정확도는 74.5%에서 76.4%로 AAA/AHA 가이드라인보다 높았다. 신경계 네트워크 알고리즘이 가장 높은 정확도를 보였다.

AI 알고리즘으로 과거 8만3000명 환자들에 대한 데이터를 분석한 결과, 355명의 인명을 추가적으로 구할 수 있었다.

AI는 AAA/AHA 가이드라인에는 없는 중증 정신장애군과 코르티코스테로이드(기관지 확장제) 경구 복용과 같은 위험요소와 변수를 추가적으로 찾아냈다.

웡 박사 연구진은 국제학술지 '플로스원'(PLoS One)에 개제한 내용에서 "현재 사용되고 있는 위험도 측정 기술은 일부 위험요소에만 집중하는데, 머신러닝 알고리즘은 환자가 기존에 갖고 있던 질병을 더 많이 포함시켰다"고 했다.