지난 30년간 리카싱으로부터 수억 달러의 기부금을 받아 스탠포드 의과대학은 AI 생물의학 혁신을 선도하고 있습니다.

2024년 3월 초, 사우스차이나모닝포스트는 95세의 억만장자 리카싱이 미국 스탠퍼드 대학교에 1억 2,000만 홍콩달러(약 1,538만 달러)를 기부했다고 보도했습니다. 기부금의 일부는 스탠포드 대학의 "창업 활성화 및 웰빙 이니셔티브 협회"(SIER) 프로젝트에 투입됩니다.나머지 금액은 두 명의 유명 학자의 "유전성 신경학 및 면역 관련 질환"에 대한 연구에 사용될 예정입니다.

실제로 지난 30년 동안 리카싱과 리카싱 재단은 스탠포드 대학교 의과대학을 지원하기 위해 기부를 해왔습니다.

* 1998년, 리카싱이 이끄는 허치슨 황포 그룹은 스탠포드 대학 의료 센터에 간염 연구 프로그램을 설립하기 위해 400만 달러를 기부한다고 발표했습니다.

* 2008년 스탠포드 대학 의과대학 설립 100주년을 맞아 9,000만 달러 규모의 리카싱 지식 연구 센터의 초석이 놓였습니다.

* 2010년 9월, 스탠포드 대학교 의대는 첨단 의학교육 시설을 갖춘 "리카싱 지식연구센터"를 정식으로 개소했습니다.

* 2014년 1월, 리카싱 재단은 스탠포드 대학교 의과대학에 300만 달러를 기부하여 거대한 생물의학 데이터베이스를 활용해 인간의 건강을 개선하고 의료비를 절감하는 방법을 연구하게 했습니다. 이러한 움직임으로 스탠포드 대학과 옥스퍼드 대학 간의 협력이 더욱 강화되었습니다.

우리 모두가 알다시피, 리카싱은 재산을 모은 후 자선 활동에 열정을 쏟았으며 교육, 의료 등의 분야에도 관대한 태도를 보였습니다. 언론 보도에 따르면 리카싱과 스탠포드 대학의 인연은 그가 아들을 학교에 보내기 위해 100년 역사의 이 대학을 방문한 데서 시작되었다고 합니다. 그의 두 아들은 모두 스탠포드 대학 출신입니다.

하지만 수백만 달러의 기부는 분명히 감상적인 이유에서 비롯된 것이 아니다. 가장 큰 이유는 그가 관심을 두고 있는 생물의학 분야에서 스탠포드 대학교 의대가 강하기 때문입니다. 동시에 AI 열풍이 전국을 휩쓸고 있는 가운데, 이 학교는 여전히 당당하게 선두에 서 있습니다. 이전에,리카싱은 의학 연구, 교육 과정 등에서 AI의 효과적인 적용을 촉진하는 것이 필수적이라고 공개적으로 언급한 적이 있습니다.이는 그가 AI 개발에 세심한 주의를 기울이고 있다는 것을 보여주기에 충분합니다.

한 세기의 축적, 빛나는 별들

1855년, 엘리아스 사무엘 쿠퍼가 "골드 러시"에 따라 샌프란시스코로 왔고, 1858년 퍼시픽 대학과 협력하여 샌프란시스코 3번가 근처 미셔너리 스트리트에 "퍼시픽 대학 의과대학"을 설립했습니다. 서부 해안 최초의 의대는 스탠포드 대학 의대의 전신이었습니다. 안타깝게도 쿠퍼는 1862년에 사망했고, 그의 리더십이 사라지자 새로 설립된 의대는 빠르게 쇠퇴했습니다.

1870년이 되어서야 쿠퍼의 조카인 레비 쿠퍼 레인이 퍼시픽 대학 의과대학을 재건하고 1882년에 새 건물을 기증했습니다. 그 이후로 의과대학은 독립하여 공식적으로 쿠퍼 의과대학으로 개명되었습니다. 1908년에 쿠퍼 가족은 공식적으로 학교를 스탠포드 대학에 기증했습니다.원래는 스탠포드 대학의 의학부였으나, 나중에 본 캠퍼스로 다시 옮겨져 의과대학으로 바뀌었습니다.이 시점에서 스탠포드 대학 의대는 공식적으로 의학 분야에서 100년에 걸친 탐구를 시작했습니다.

스탠포드 대학교 의과대학은 1968년 미국에서 최초로 성인 심장 이식 수술을 완료하는 등 생물의학 분야에서 혁신적인 연구를 수행한 것으로 오랫동안 알려져 왔습니다. 1994년에 과학자들이 실험 동물 모델에서 유전자를 전환할 수 있는 기술을 개발했습니다. 2010년에는 처음으로 건강한 사람의 완전한 유전체 서열을 이용해 수십 가지 질병에 대한 위험을 예측했습니다.

AI의 새로운 시대로 접어든 후에도 이 명문 대학은 혁신의 기치를 높이 들고 있으며 AI를 기반으로 많은 획기적인 혁신을 이루었습니다. 예를 들어, 2018년에는 환자 사망 시간 예측 정확도를 90%로 높이는 AI 시스템을 개발했습니다. 2018년에는 의료 영상 분야의 혁신을 촉진하기 위해 의학 및 영상 인공지능 센터를 설립하여 많은 성과를 거두었습니다. 2024년에는 맥마스터와 공동으로 AI 모델 SyntheMol을 개발하고, 슈퍼박테리아 아시네토박터 바우마니(A. baumannii) 등의 성장을 억제할 수 있는 분자를 설계했습니다.

또한,의과대학은 또한 스탠포드 의학 연구 데이터베이스 STARR을 출시했습니다.여기에는 전자 건강 기록 데이터, 성인 및 소아 방사선과 DICOM, LPCH 임상 모니터링 데이터 등이 포함되어 있으며 2021년에 클라우드로 마이그레이션되었습니다.

데이터베이스 접속 링크:https://starr.stanford.edu/

각각의 획기적인 발전은 스탠포드 대학 의과대학 연구자들의 강점과 재능을 보여줍니다. 오랜 세월에 걸쳐 축적된 학교의 경험과 고품질의 과학 연구 환경 덕분에 더 많은 최고의 인재를 유치할 수 있습니다. 수년에 걸쳐,이 대학의 교수진과 학생들 중에서 많은 노벨상 수상자가 나왔습니다.예를 들어, 최초의 DNA 중합효소를 분리한 아서 콘버그 박사는 1959년에 노벨 생리학·의학상을 수상했습니다. 폴 버그 박사는 재조합 DNA를 발견한 공로로 1980년 노벨 화학상을 수상했습니다. 2013년에는 토마스 쥐트호프 박사가 세포 내 소포 수송 메커니즘을 발견한 공로로 노벨 생리학·의학상을 수상했습니다.

로이드 마이너: "정밀 건강"을 촉진하고 AI 혁신을 선도하다

스탠포드 대학 의과대학 학장은 뛰어난 교수진 외에도 업계의 거물들을 많이 모아, 100년이 넘는 격동 속에서도 의과대학이 항상 선두를 차지하도록 이끌었습니다.1910년부터 1911년까지 잠시 학장 대행을 지낸 존 맥슨 스틸먼을 제외하고, 이 의과대학에는 15명의 학장이 있었습니다.

각 세대는 자신만의 사명을 가지고 있습니다. 다양한 과학 연구 환경과 기술 동향에 직면하여, 리더들은 학교가 최첨단 기술 분야에서 혁신을 유지할 수 있도록 학문적 연구 방향을 신속하고 정확하게 계획해야 합니다. 역사의 바퀴가 AI 시대로 접어들면서 학장의 지휘봉은 로이드 마이너에게 넘겨졌습니다.

로이드 마이너는 2012년 스탠포드 대학 의과대학 학장으로 취임하기 전에 이미 존스 홉킨스 대학에서 명망 있는 직책을 역임했습니다. 그는 학교의 교무처장과 학사 담당 수석 총장을 지냈으며, 학교 의과대학의 이비인후과-두경부외과 Andelot 교수이자 존스 홉킨스 병원의 이비인후과에서 주치의를 역임했습니다.

행정 경험과 사업 역량의 이중 지원을 통해로이드 마이너는 스탠포드 대학교 의과대학에 입학한 후 일련의 중요한 프로젝트를 주도했는데, 그 두 가지 주요 주제는 정밀 건강과 AI였습니다.

이름에서 알 수 있듯이,정밀 의료란 환자에게 적절한 시기에 정확한 의료 치료를 제공하는 것을 의미합니다.이 개념은 로이드 마이너가 처음 제안한 것은 아니며 오랫동안 의학계에서 격렬한 논의를 불러일으켰습니다. 그러나 의료 장비와 기술의 한계로 인해 "정밀성"을 달성하는 것은 항상 어려웠습니다. 로이드 마이너는 그의 저서 "정밀 건강의 발견"에서 생물의학과 AI의 발전이 어떻게 더 정확하고 효과적인 의료를 달성하는 데 도움이 될 수 있는지 논의했습니다. 그는 수동적인 건강관리에서 적극적인 건강관리로의 전환을 주장했습니다.

2018년에마이너 박사는 통합 전략 계획(ISP)의 개발을 주도했습니다.의과대학은 정밀 의학과 첨단 생물의학 연구를 위한 디지털 도구의 통합에 중점을 두고 정밀 건강에 대한 비전을 재확인했습니다. 2021년에 그는 대담한 비전을 제시하며, 향후 수십 년 동안 정밀 건강의 발전을 더욱 촉진하고 스탠포드 대학의 생명 과학을 혁신하고자 했습니다.

2023년에의과대학과 스탠포드 인간 센터 인공지능(HAI) 연구 센터는 공동으로 RAISE-Health 프로젝트(안전하고 공평한 건강을 위한 책임 있는 AI)를 시작했습니다.이 협의회의 목적은 책임 있는 AI+ 의료 플랫폼을 구축하고, 체계적인 윤리 기준과 보호 프레임워크를 확립하며, 이 주제에 대해 전문가와 학자들을 정기적으로 모아 논의하는 것입니다. 또한, 마이너 박사는 생물의학 데이터를 기반으로 한 학습형 의료 시스템을 구축하기 위한 생물의학 데이터 과학 이니셔티브를 이끌고 있습니다.

마이너 박사는 AI+의료 혁신 분야에서 많은 최첨단 프로젝트를 시작했을 뿐만 아니라, 언론에 발표한 여러 발언을 통해 AI 시대에 대한 자신과 스탠포드 의대의 "야망"을 드러냈습니다.

2023년 10월 월스트리트저널과의 인터뷰에서 의료 분야에서 AI가 어떤 역할을 해야 하는지에 대한 질문에 그는 의료 서비스 측면에서 생성적 AI가 의료 서비스 접근 장벽을 허물고 서비스 품질, 일관성, 효율성을 크게 개선하는 데 도움이 될 것이라고 답했습니다. 생물의학 분야에서 생성적 AI는 연구자들이 임상 시험과 동일한 고품질 데이터를 얻도록 돕고, 사람들이 새로운 치료법을 임상 실무에 보다 안전하게 도입할 수 있도록 지원할 것입니다.

또한, 최근 마무리된 Google I/O 컨퍼런스에서 Minor 박사는 "AI 기반 솔루션: 사회를 위한 건강과 과학 재구성"이라는 제목의 강연에 참석하여 주변 AI 개념을 소개했습니다.

그는 주변 AI의 중요한 응용 분야 중 하나는 의사와 환자 간의 상호작용 기록을 자동으로 생성하여 의사가 전자 의무 기록 시스템에 입력해야 하는 사무 작업을 줄이는 것이라고 말했습니다. 하지만 현재 환경 AI 연구는 여전히 언어에 집중되어 있다고 그는 말했다.미래에는 환경 AI가 다중 모드 기능을 갖추고 이미지, 실험실 결과, 센서 데이터 등을 실시간으로 통합하여 의사와 환자에게 실시간 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다.

의대와 기술 대기업이 힘을 합쳐 생명과학 분야를 탐구합니다.

구글은 원래 스탠포드 대학원에 재학 중이던 래리 페이지와 세르게이 브린의 프로젝트였으며, 자금을 조달한 후 대기업으로 성장했습니다. 아마도 이러한 이유 때문에 스탠포드 대학은 의과대학을 포함하여 구글과 매우 긴밀한 협력을 하고 있습니다.

2016년 스탠포드 대학은 다가올 임상 유전체학 서비스의 데이터 저장 및 분석을 위해 Google Genomics에 생물학 데이터 서비스 지원을 신청했습니다. 마이너 박사는 구글과의 협력이 스탠포드 연구자들이 대량의 실시간 데이터를 통합하고 임상적으로 해석하는 데 따른 엄청난 과제를 완화하는 데 도움이 될 것이라고 말했습니다.

2018년 말, 당시 구글 클라우드 AI 연구개발 책임자이자 구글 AI 중국 센터 사장이었던 리 지아는 사임을 발표하고 스탠포드 의과대학으로 복귀해 본격적으로 스마트 병원 프로젝트에 참여하게 되었습니다.리자 박사는 앞으로 AI와 의료 프로젝트에 투자할 것이며, 세상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 일을 하고 싶다고 말했습니다. 리자는 페이페이 리의 지도를 받았습니다. (페이페이 리는 2018년 9월에 구글을 떠나 스탠포드 대학교로 돌아와 강의를 시작했습니다.) 그녀는 석사학위를 하는 동안 자기공명영상 분할방법과 관련된 의학 연구에 참여하였고, 이 연구에 깊은 매력을 느꼈습니다. 리자(Li Jia)는 스탠포드 대학에서 박사학위를 취득하는 동안 AI 의료 영상과도 밀접한 관련이 있는 대규모 시각 인식과 관련된 문제에 집중했습니다.

거의 같은 시기에 구글은 구글 헬스(Google Health) 설립을 발표하고, 여기에 딥마인드(DeepMind)의 건강 사업을 통합했습니다. 이후 의과대학에서도 Google Health와 협력을 확대하기 시작했습니다.

예를 들어,양측은 스탠포드(PCP 50명)와 전국(PCP 204명)의 전자 건강 기록(EHR)에 대한 일차 진료 의사(PCP)의 경험에 대한 심층 연구를 수행했습니다.AI 지원 문서에 대한 PCP의 관점을 이해하면 임상의, 기술 개발자 및 기타 관계자가 AI 도구를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한,Google Health는 또한 의과대학과 협력하여 실제 피부과 이미지 데이터 세트인 Skin Condition Image Network(SCIN)의 오픈 소스를 공개했습니다.이 이미지들은 다양한 피부톤, 연령, 질환을 반영했으며, 피부과 의사와 연구팀은 각 이미지에 대한 진단을 내리고 두 가지 피부톤 척도에 따라 라벨을 붙였습니다.

AI와 빅모델의 급속한 발전에 힘입어, 스탠포드 대학교 의과대학도 AI를 기반으로 한 생물의학 수직 분야에서 혁신적인 연구를 시작했으며, 더 많은 대학과 협력하고 있습니다. 이 과정에서 의대는 더 많은 기술 대기업과 협력하게 되었습니다.예를 들어, 2022년에는 DNA 시퀀싱 기술에 대한 기네스 세계 기록이 깨졌습니다.Oxford Nanopore Technologies의 PromethION Flow Cell에서 고처리량 나노포어 시퀀싱 기술을 사용하면 시간당 1,000억 개 이상의 염기 데이터를 생성할 수 있으며, Google Cloud에서 NVIDIA GPU를 사용하여 염기 호출 및 변이 식별을 가속화합니다.

또한,의과대학도 Apple Heart Study에 참여하고 있습니다.이는 역사상 가장 큰 규모의 가상 연구로, 8개월 만에 미국 전역에서 40만 명 이상의 참가자가 모였으며, 이 중 0.5%, 즉 약 2,000명이 불규칙한 맥박에 대한 알림을 받았다고 합니다. 또한 불규칙한 맥박 알림을 받고 이후 검사를 위해 ECG 패치를 사용한 사람 중 3분의 1은 심방세동(AFib)이 있는 것으로 확인되었습니다.

마지막 말

오래전에는 학문적 연구와 산업이 비교적 분리되어 있었고, 많은 뛰어난 업적들이 보류되거나 심지어 캠퍼스의 '벽'을 벗어나지 못했으며, 이를 아는 사람은 거의 없었습니다. 오늘날 과학을 위한 AI의 발전으로 어느 정도 과학 연구팀과 기술 기업 간의 장벽이 무너지고 기업이 과학 연구에 참여할 수 있게 되었습니다. 스탠포드 대학교 의과대학의 경우, 기술 기업과 이런 관계를 맺는 것은 드문 일이 아니며, 특히 대기업의 경우 더욱 그렇습니다. 대기업 중 다수가 이 학교 출신의 "동문"을 두고 있습니다.

100년 이상의 역사를 가진 의과대학으로서, 인재 풀, 지식 축적, 연구 시설, 연구 방향 선택 측면에서 독보적인 장점을 가지고 있습니다. 게다가 스탠포드 대학 자체도 AI 분야에서 최고 수준이며, 이는 의대의 AI 연구에 새로운 활력을 불어넣을 수 있습니다. 앞으로 로이드 마이너가 이끄는 스탠포드 대학교 의과대학이 AI 시대에 더욱 혁신적인 돌파구를 만들어내고 글로벌 생명과학에 지침을 제공할 것으로 기대합니다.

참고문헌:
1.https://www.360zhyx.com/home-research-index-rid-65566.shtml
2.https://m.huanqiu.com/article/9CaKrnKeTV9
3.https://www.mittrchina.com/news/detail/3251

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