[메디게이트뉴스 이지원 기자] 좋은 데이터를 확보하기 위한 첫 단추로 구조화된 데이터 구축이 필요하다는 주장이 제기됐다.

아무리 데이터가 많아도 그것이 좋은 데이터여야지만 AI를 적용해 의미있는 분석 결과를 도출할 수 있는데, 이를 위해서는 통일된 양식으로 수집된 데이터가 필요하다는 주장이다.

14일 연세의대 방사선의과학연구소의 의료영상데이터사이언스센터(CCIDS) 개소식에서 발표에 참여한 의료영상 AI 전문가 및 참석자들은 구조화된 데이터 구축에 대해 대체로 공감하는 분위기였다. 

경희대 컴퓨터공학과 신수용 교수는 "좋은 데이터를 확보하기 위해서는 궁극적으로 구조화된 양식에 맞춰 의료 데이터를 입력해야 한다"며 이를 위해 의료환경에 적합한 접근 방식을 고민해볼 것을 주장했다.

의료영상데이터사이언스센터(CCIDS: Center for Clinical Imaging Data Science)의 센터장을 맡은 연세의대 영상의학과 최병욱 교수도 이에 공감하며 “CCIDS에서는 구조화된 의료영상 데이터를 구축하기 위해 구조화된 보고 양식의 도입을 추진할 것”이라고 밝혔다.
 

최병욱 센터장은 "CCIDS의 미션은 의료영상 표준 데이터 허브를 구축해 의료영상 인공지능 기술을 개발하고 이 분석기술의 유효성을 평가해 환자 중심의 임상적 가치를 구현하는 것"이라고 밝혔다.

그는 연세의대 세브란스병원 영상의학과의 경쟁력으로 "모든 데이터를 하나의 PACS에 저장해 회고적인(retrospective) 연구가 가능하며, 의료데이터와 기술의 융합지식을 갖춘 의료진과 더불어 캠퍼스 내에서 의학과 공학이라는 두 분야의 협업이 가능하다"는 점을 꼽으며 자신감을 내비치기도 했다.

최 센터장은 또한 "영상의학에서 기대되는 인공지능의 효과는 효율성과 정확성을 높여 오진 가능성을 없애고 궁극적으로 환자 개인에 맞는 맞춤형 진단을 가능하게 하는 것"이라며 이를 위해 노력할 것이라고 전했다.

한편, 이번 개소식에는 하버드의대 MGH(메사추세츠종합병원) 의료영상 및 계산 연구소 소장을 맡고 있는 도신호 교수도 발표에 참여해 눈길을 끌었다. 
 

하버드의대 영상의학과 도신호 교수는 무엇보다 '데이터의 질'이 중요하다는 점을 강조하며 "현재 데이터 클린업(clean-up, 정제)이 시간이 가장 많이 걸리는 부분"이라고 지적했다.

그는 이에 대해 "데이터의 질이 관리되지 않고 머신러닝 적용에 친화적이지 않은 데이터가 대부분이기 때문"이라고 이유를 밝혔다.

도신호 교수는 의료영상의 인공지능(AI) 분석에 대해 "제품화로 가기 위해서는 빅데이터를 통해 좋은 데이터를 뽑아내는 게 중요하다"고 강조하며, 이를 위해 "MGH는 데이터 클린업 AI와 하이브리드 접근, 그리고 새롭게 데이터를 수집하기 위한 시스템을 개발하는데 관심을 갖고 연구하고 있다"고 전했다.

또한, 그는 의료영상의 인공지능(AI) 기술을 의료 혜택이 잘 미치지 않는 지역을 대상으로도 적용해 도울 수 있는 방안을 소개하며, 연세의대 의료영상데이터사이언스센터도 글로벌 헬스케어에 대한 관심과 지원에 동참할 것을 당부하기도 했다.