AI로 피부암 진단 혁신, 원격 지역 접근성 향상

스코틀랜드 에든버러에 있는 헤리엇-워트 대학교에서 박사 과정을 밟고 있는 테스 왓트는 인공지능(AI) 기술을 활용해 원격 지역의 피부암 진단을 가능하게 하는 도구를 개발하고 있다. 그녀는 의료 인프라가 부족한 지역, 예를 들어 스코틀랜드의 농촌 지역이나 아프리카 서부 지역의 환자들에게 조기 진단을 제공할 수 있도록 AI를 활용한 진단 시스템을 연구하고 있다. 왓트는 "의료 시스템의 한계로 인해 의사 대기 시간이 길어지고 있는 상황에서, 환자가 집에서 피부 상태를 모니터링할 수 있는 AI 기술은 진단 지연을 줄이는 데 큰 도움이 될 수 있다"고 말했다. 이 프로젝트는 런던 사우스 뱅크 대학교, 에든버러 납니어 대학교, 그리스의 연구 기반 기관과의 협업을 통해 진행되고 있으며, 원격 지역의 의료 접근성을 개선하기 위한 AI 기반 진단 기술로는 최초의 시도이다. 현재 개발된 프로토타입은 헤리엇-워트 대학교의 첨단 의료 기술 시설에서 시연되었으며, 피부 병변의 사진을 분석해 위험성을 식별하는 기능을 보여주었다. 이 시스템은 인터넷 접속 없이도 작동할 수 있도록 설계되어, 저비용의 라즈베리파이 기기를 사용해 실시간으로 진단을 수행한다. 라즈베리파이는 소형이고 에너지 효율적이며, 대량의 데이터를 저장할 수 있는 핸드헬드 기기이다. 환자는 라즈베리파이에 연결된 소형 카메라로 피부 문제를 촬영하고, AI가 이 사진을 분석해 진단 결과를 제공한다. 이후 결과는 지역 의사에게 전달되어 적절한 치료 계획이 수립된다. 현재 이 도구의 정확도는 85%에 달하지만, 향후 더 많은 피부 병변 데이터셋과 고급 기계 학습 모델을 활용해 정확도를 높일 계획이다. 왓트는 현재 NHS 스코틀랜드와 협업을 위한 윤리적 승인 절차를 논의 중이며, "내년이나 다음 해에 시범 프로젝트를 시작할 수 있을 것"이라고 기대하고 있다. 장기적으로 이 시스템은 스코틀랜드의 원격 지역에서 먼저 시범적으로 도입된 후 전 세계적으로 확장될 예정이다. 이 기술은 이동이 어려운 환자나 거동 불능 환자에게도 큰 도움이 될 수 있으며, 가족이 환자의 진단 사진을 촬영하고 제출하는 데 도움을 줄 수 있다. 왓트는 이전의 접근성 있는 번역 기술 연구를 통해 건강 분야의 AI 연구에 관심을 가지게 되었으며, 현재의 미세 머신러닝 연구와 결합해 피부병 진단에 집중하게 되었다. "X선이나 MRI 같은 의료 영상 분석에 많은 연구가 진행되고 있지만, 피부 사진을 활용한 AI 연구는 상대적으로 적다"고 밝혔다. 왓트의 연구는 영국의 의료 시스템이 지연과 자원 부족을 겪고 있는 상황에서 긴급한 요구로 부상하고 있다. 이 기술의 발전과 NHS와의 협업이 진행되면서, 왓트는 박사 과정을 마칠 때까지 실제 사용에 도움이 되는 결과를 도출하고자 한다. 그녀는 "3년 후 박사 학위를 받을 때, 이 기술이 현실에 적용되는 단계에 도달했으면 한다"고 말했다. 왓트의 연구를 이끌고 있는 학술 지도자인 크리스토스 크리소울라스 교수는, "의료 기기의 경우 외부 연결이 끊어져도 정상적으로 작동해야 하며, 안전과 규정을 준수하면서도 핵심 진단 및 치료 기능이 손상되지 않도록 설계해야 한다"고 강조했다. 그는 이러한 저비용 의료 기기의 내구성을 확보하는 것이 특히 자원이 부족한 지역에서 환자 치료의 지속성을 보장하는 데 중요한 연구 주제라고 말했다. 왓트의 연구는 헤리엇-워트 대학교의 글로벌 연구소(GRI)에서 진행하는 건강 및 의료 기술 분야의 연구 중 하나로, 전 세계적인 건강 문제 해결을 위한 혁신적인 연구를 지원하고 있다. 이 연구소는 스코틀랜드, 두바이, 말레이시아의 캠퍼스에서 연구를 진행하며, 글로벌 건강 문제를 해결하기 위한 산업 파트너들과도 긴밀하게 협력하고 있다. "원 건강"이라는 연구 주제를 통해 인간, 동물, 환경의 건강을 통합적으로 해결하는 방안을 모색하고 있다.