인텔·펜실베니아대학, AI로 뇌종양 탐지 성능 33% 개선

인텔과 펜실베니아 대학교 페렐만 의과대학(Penn Medicine)은 국제 의료 및 연구 기관이 악성 뇌종양을 식별하도록 돕는 분산 머신러닝(ML) 인공지능(AI) 방식의 연합 학습을 활용한 공동 연구를 완료했다고 6일 밝혔다.

이번 연구는 세계 6개 대륙에 걸쳐 71개 기관에서 조사한 광범위한 데이터 세트를 통해 진행하는 등 가장 대규모의 의료 분야 연합 학습 부문 연구로, 뇌종양 탐지를 33% 개선할 수 있는 능력을 입증했다.

인텔의 연합학습 AI 이미지. /인텔 제공

제이슨 마틴(Jason Martin) 인텔 랩 수석 엔지니어는 “펜 메디슨과의 연구에서 알 수 있듯이 연합 학습은 다양한 영역, 특히 의료 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있다”며 “펜 메디슨과의 협력은 전 세계 환자들에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있으며 연합 학습의 가능성을 계속 탐구하기를 기대한다”고 말했다.

의료 분야에서는 미국 의료정보보호법(HIPAA)과 같은 국가별 데이터 개인정보보호법으로 인해 오랫동안 데이터 접근성에 제약이 있었다. 이 때문에 환자의 의료 정보를 훼손하지 않으면서 필요한 규모의 의료 연구 및 데이터 공유가 거의 불가능했다.

인텔의 연합 학습 하드웨어 및 소프트웨어는 개인정보보호 규정을 준수하고 컨피덴셜 컴퓨팅(confidential computing)을 통해 데이터 무결성, 개인정보보호 및 보안성을 유지할 수 있다는 것이 강점이다.

인텔과 펜 메디슨이 수행한 연구는 인텔 소프트웨어 가드 익스텐션(Intel SGX)과 인텔 연합 학습 기술을 사용한 분산 시스템에서 대량의 데이터를 처리하는 방식으로 진행됐다. 인텔 SGX는 유사한 암 및 질병 연구에서 협업을 제한했던 데이터 공유 관련 장벽을 제거하는 역할을 했다. 분산 시스템은 데이터 소유자의 인프라 내부에 원본 데이터를 보관하며, 해당 데이터를 바탕으로 한 모델 업데이트만 중앙 서버 또는 애그리게이터(aggregator)로 전송함으로써 수많은 데이터 개인정보보호 문제를 해결할 수 있다.

롭 앤덜(Rob Enderle) 앤덜 그룹 수석 분석가는 “세상의 모든 컴퓨터는 충분한 양의 데이터를 분석하지 않고는 많은 성과를 만들어낼 수 없다. 이미 확보된 수많은 데이터를 분석할 수 없는 상황때문에 AI가 보장하는 대규모 의료 혁신이 상당히 지연됐다”며 “이번 연합 학습 연구는 AI가 난치병과 싸우는 가장 강력한 도구로 발전해 그 잠재력을 발휘할 수 있는, 실행 가능한 길을 보여줬다”고 말했다.

이번 연구 보고서 수석 저자이자 펜 메디슨 병리학 & 진단검사의학과, 방사선학부 조교수인 스피리돈 바카스 박사(Spyridon Bakas, PhD)는 이번 연구에 대해 “머신러닝 모델에 더 많은 데이터를 제공할수록 정확도가 향상되며, 결국 교모세포종과 같은 희귀한 질병을 이해하고 치료하는 역량을 한층 강화할 수 있다”고 말했다.

한편 인텔과 펜 메디슨의 연구 결과는 동료 심사 학술지인 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 수록됐다.

황민규 기자(durchman@chosunbiz.com)

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