컴퓨터 비전을 통해 더 빠른 질병 감지

기술의 진보로 의료 및 생명과학 회사가 환자를 더 빨리 치료하는 데 도움이 되고 있습니다. 하지만 예방은 어떨까요? 질병으로 발전하기 전에 몸상태를 감지하고 발병을 방지하기 위해 맞춤형 중재요법을 설계할 수 있는 방법이 있을까요? 당연히 있습니다. 컴퓨터 비전이 그 답이 될 수 있습니다!

컴퓨터 비전 기술은 1968년에 개발되었으며, 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 급속한 발전에 힘입어 주류가 되고 있습니다. 컴퓨터 비전은 사건을 인식하여 자동 경고를 촉발하도록, 딥 러닝 AI 알고리즘을 트레이닝하는 데이터 과학 분야입니다. 방대하고 복잡한 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 컴퓨터 비전은 GPU(그래픽 처리 장치)에 의해 지원되는 높은 컴퓨팅 용량에 의존합니다. 오늘날 컴퓨터 비전은 방대한 흐름의 비디오와 이미지를 분석을 위해 반드시 필요한 기술입니다. 기업용으로 캡처된 비디오/이미지 콘텐츠의 99%는 향후 2년 내에 인간이 아닌 기계에 의해 분석될 것으로 예상되고 있니다.
이 기술은 지난 10년 동안 극적으로 발전하여 의료 및 생명과학 산업에 영향을 미치기 시작했으며, 많은 기관이 이미 의료 영상/비디오 해석을 지원하기 위해 이 기술을 개발하고 있습니다. 인공 지능과 머신 러닝이 더욱 발전함에 따라 다방면에서 컴퓨터 비전의 채택이 증가할 것으로 예상됩니다. 다음은 의료 및 생명과학 기관이 효율성을 증대하고 이를 통해 더욱 우수한 환자 치료를 제공하는 데 컴퓨터 비전이 어떻게 도움이 되는지에 대한 몇 가지 예입니다.

눈 질환 감지

컴퓨터 비전은 인간의 시력을 잃지 않게 하는 데 활용될 수 있으며, 이 기술이 발전함에 따라 이제 50개 이상의 안과 질환을 정확하게 식별할 수 있습니다. 환자의 눈에 대한 3차원 영상 촬영이나 스캔은 광간섭 단층 촬영법(OCT)을 사용하여 수행하는데, 이렇게 촬영한 결과물은 컴퓨터 비전 플랫폼과 공유됩니다. 이 플랫폼은 의사의 진단 표시가 있는 환자로부터 획득한 수천 개의 샘플 이미지를 스캔하며, AI는 이러한 이미지를 활용하여 학습합니다. 일단 플랫폼이 충분히 스마트해지면 병리학적 이미지도 인식할 수 있고 환자 기록을 기반으로 안과 질환을 추론할 수도 있습니다.

피부암과 종양 감지

컴퓨터 비전 도구는 AI를 사용하여 피부 이상을 진단하여 피부암을 조기에 검진할 수 있습니다. 이 도구는 시스템이 피부 질환을 정확하게 분류할 수 있도록 훈련시키기 위해 정확한 진단명이 표시된 피부 사진에 의존합니다. 이 검진 시스템은 환자를 피부암에 걸릴 위험에 따라 코호트별로 분류합니다. 위험이 높은 환자는 피부과 전문의/종양 전문의에게 의뢰하고, 중간 정도의 위험을 가진 환자는 의사가 관리하여 피부암 발병으로 이어질 위험을 최소화할 수 있습니다. 마찬가지로, 컴퓨터 비전은 생체검사를 할 수 없는 신체 부위에서 종양을 조기에 정확하게 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 종양은 발견되지 않은 상태로 방치되면 몸 전체로 빠르게 퍼지므로 조기 감지가 중요합니다. 의료 전문가가 컴퓨터 비전 도구에 의존하여 종양을 더 빨리 감지할 수 있다면 환자의 생존에 엄청난 차이가 있을 수 있습니다.

의료 영상

컴퓨터 비전 도구를 적용하여 X-선, 초음파 영상, 내시경 비디오 및 자기 공명 영상을 연구함으로써 의사와 외과 의사는 내부 장기를 관찰할 수 있고 이상 부위를 신속하게 식별할 수 있습니다. 예를 들어,컴퓨터 비전을 사용하여 초음파 전문가는 육안으로 놓칠 수 있는 이상을 탐지할 수 있으며, 태아의 선천적 장애를 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

MRI와 결합된 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 이미지를 더 빠르게 처리하여 분석하고 육안으로 쉽게 놓칠 수 있는 이상 부위를 식별하는 기능을 통해 진단 가능성의 새로운 지평을 열수 있습니다. 이는 동맥류 및 혈액 응고를 더 신속하게 진단하고 적시에 치료를 제공하는 데 매우 유용할 수 있습니다. 마찬가지로 컴퓨터 비전과 단층 촬영 또는 CT 스캔을 결합하면 의사가 병변과 상해를 더 빨리 식별하고 치료를 앞당기고 생존율을 높일 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 처음 시작된 이후로 많은 발전을 이루었고 지금도 발전하고 있습니다. 컴퓨터 비전 채택을 늦출 수 있는 유일한 이유는 데이터 부족입니다. 이 기술은 내용이 표시된 이미지와 비디오에 의존하여 시스템을 학습시키기 때문에 고품질 이미지와 비디오의 가용성은 이 기술의 발전에 매우 중요합니다. 컴퓨터 비전은 의료 및 생명과학 산업의 필수적인 부분이 되고 있으며, AI와 ML이 발전함에 따라 업계 내에서 더욱 단단하게 자리를 잡을 것으로 예상됩니다.

Computer vision is becoming an integral part of the healthcare and life sciences industry and as AI and ML evolve, it will get further entrenched within the industry.

작성자: Natalia Jiménez Lozano(디렉터, Atos Life Sciences CoE, 저명한 전문가, 과학회 회원)