혁신 전문 기업 캠브리지 컨설턴트는 자원 부족 국가의 결핵 치료 모니터링을 향상 시키는 인공 지능(AI) 및 표준 저비용 하드웨어 기반의 컨셉 시스템 바실 Ai(BacillAi)을 개발하였다. 결핵은 개발 도상국에서 사망률이 2번째로 높은 전염병으로서, 바실 Ai 시스템은 캠브리지 컨설턴트가 단순 AI열풍을 넘어 실질적이고 영향력이 큰 도전 과제 해결 및 전세계 삶의 질 향상에 AI를 활용하겠다는 캠브리지 컨설턴트의 지속적인 노력의 일환으로 개발하게 되었다.
Using machine intelligence to achieve the seemingly impossible
결핵 사망률이 높은 이유는 합리적 비용의 가용할 진단 방법 부족, 일관성 없는 환자 후속 조치 결과 등 여러 가지 요소가 있다. 결핵은 객담 표본을 채취하여 현미경 수작업으로 직접 세포 수를 세는 방식으로 모니터링 한다. 자원이 부족한 국가의 경우 이와 같은 모니터링 실시가 매우 어렵다. 근무 환경 조건이 좋지 않고 숙련된 전문 인력도 전무한 상황이다. 임상의(Clinicians)가 하루에 검사해야 하는 환자 수는 약 10명 정도이며 각 환자 당 수 백 개의 세포를 현미경으로 세어야 하는 상황이다. 이로 인한 눈 피로 증상을 호소하고 있으며 환자 검사 결과 역시 품질이 낮고 속도는 느릴 수 밖에 없다.
바실Ai는 스마트폰을 이용하여 일반 실험실 현미경 이미지를 캡쳐할 수 있는 엔드-투-엔드 컨셉 시스템이다. 도말 객담 표본 이미지를 딥러닝 알고리즘, 특히 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network)을 이용하여 분석하고, 분석 결과를 기반으로 결핵 세포 파악, 집계 및 분류하여 환자의 질병 상태를 판단할 수 있다. 시험 결과는 전용 어플리케이션을 통해 임상의에게 전달된다. 세포 집계 및 치료 경과 분류가 가능한 자동 시스템을 사용할 경우 일관성 향상, 처리율 증가, 처리 결과 자동 디지털화 등 다양한 이점을 누릴 수 있다.
바실 Ai의 개발 프로젝트는 여러 분야 전문성이 필요한 대규모 프로젝트로서 다음과 같은 기술 문제를 해결할 수 있는 전문가 팀이 반드시 필요했다.
- 화질이 좋지 않은 이미지(예: 낮은 콘트라스트)를 처리하고 전산력이 제한적인 장치에서도 구현이 가능한 고성능 AI 시스템을 개발
- 스마트폰 카메라의 현미경 광학 배열, 고화질 이미지 전송이 용이한 이미징 시스템과 폰 마운트를 설계
- AI 훈련에 필요한 다수의 슬라이드 생성을 위해 인공 객담 및 배양 세균 세포를 개발
- 직관적이고 사용자 친화적인 앱 인터페이스와 조립이 용이한 하드웨어가 장착된 사용자 통합 시스템 구성
캠브리지 컨설턴트는 첨단 AI 분야 선두 주자로서 통신 네트워크 비정상행위 탐지, 자율주행 자동차, 마찰 없는(frictionless) 사용자 인터페이스, 의료 진단 및 치료 등 다양한 응용 분야에 딥러닝 기술을 적용시키고 있다. 결핵 세포는 특히 객담 표본 내 기타 유사 세포 존재, 착색 강도 차이, 이미징 장비 간 색상 차이 등 때문에 파악하기가 매우 어렵다. 이러한 조건들로 인해 전통적인 규칙 기반의 컴퓨터 비전 기술로는 위와 같은 방대한 데이터 처리가 불가능 하다. 그러나 반대로 이 다양하고 풍부한 데이터 세트를 이용하면 세포 파악을 위한 정확하고 이상적인 딥러닝 훈련 환경을 구축할 수 있다.
결핵 진단 수석 고문이자 Médecins Sans Frontières에 근무했었던 캐서린 잉글랜드(Dr. Kathleen England) 박사는 “오늘날 결핵 치료 효과 여부를 평가할 수 있는 유일한 모니터링 툴은 AFB 도말 배양 방법이다. 슬라이드 결과 분석은 고도로 훈련 받은 현미경 전문가가 반드시 필요하지만 현재 많은 국가에서 인력이 부족한 상황이다.
“세포 집계 시 인간 가변성(human variability)을 제거하고, 필요 기술 숙련도를 낮추고 처리량을 늘리고 네트워크를 통한 정보 공유가 가능한 시스템이라면 결핵 환자 도말 검사에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다”라고 말했다.
리차드 허몬드(Richard Hammond) 캠브리지 컨설턴트 테크놀러지 디렉터는 “우리 팀은 실질적이고 파급력이 큰 헬스 케어 분야에 자사의 딥러닝 전문성을 적용하는 작업을 중점적으로 수행하고 있다. 현재 우리는 결핵 치료 분야에서 실용적이고 기존 출시되어 있는 하드웨어를 이용한 딥러닝 기반 시스템의 구현 가능성을 증명하는데 성공하였다. 궁극적으로는 자원이 부족한 환경에서 결핵 뿐만 아니라 다른 질병에 대해서도 치료 경과 진단 및 모니터링이 가능한 바실 Ai 과 같은 의사 지원 플랫폼을 개발하고자 한다.
바실 Ai는 캠브리지 컨설턴트의 특수 제작 딥러닝 연구 시설을 활용하여 개발하였다. 해당 연구실은 NetApp ONTAP AI를 활용하여 페타바이트 규모의 고성능 올플래지 스토리지를 제공하는 NVIDIA DGX POD™ 아키텍쳐를 구현했다.
