BBC에 소개된 나녹스 입니다.

https://www.bbc.com/news/articles/c9q7zqy1xlpo


이는 AI가 의학 연구와 치료를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보는 6부작 시리즈의 여섯 번째 기사입니다.
2023년 58세의 윌 스터드홀름이 위장 증상으로 인해 옥스퍼드의 NHS 병원에서 사고와 응급실 치료를 받았을 때, 그는 골다공증 진단을 받을 것이라고는 예상하지 못했습니다.

이 질병은 나이와 밀접한 관련이 있으며, 뼈가 약하고 부서지기 쉬워 골절 위험이 커집니다.
스터드홀름 씨는 심각한 식중독을 앓고 있었지만, 질병을 조사하기 시작한 초기에 복부 CT 검사를 받았습니다.
그 검사 결과는 나중에 인공지능(AI) 기술로 검사되었는데, 이를 통해 스터드홀름 씨의 척추에서 척추뼈 붕괴를 확인했는데, 이는 골다공증의 일반적인 초기 징후입니다.
추가 검사가 이어졌고, 스터드홀름 씨는 진단뿐만 아니라 간단한 치료법도 얻었습니다. 즉, 그의 뼈 밀도를 개선할 것으로 기대되는 골다공증 약을 매년 주입하는 것이었습니다.
"저는 매우 운이 좋다고 생각합니다." 스터드홀름 씨가 말했다. "AI 기술이 없었다면 이런 일이 일어나지 않았을 것 같아요."

방사선과 의사가 환자의 영상에서 원래 검사했던 것과 다른, 발견되지 않은 종양이나 특정 조직이나 장기에 대한 문제 등 우연한 사항을 발견하는 경우도 드물지 않습니다.
하지만 AI를 백그라운드에서 적용하여 검사 결과를 체계적으로 살펴보고, 원래 검사가 주문된 이유와 상관없이 발생할 수 있는 흔한 예방 가능한 만성 질환의 조기 징후를 자동으로 식별하는 것은 새로운 기술입니다.
윈콘신-매디슨 대학의 방사선과 및 의료물리학 교수이자 알고리즘 개발에 참여한 페리 픽하르트는 기회주의적 스크리닝 또는 기회주의적 영상화를 위한 AI의 임상적 활용은 "아직 시작에 불과하다"고 말한다.
이 방법은 이미 다른 임상적 목적(예: 암 의심, 흉부 감염, 맹장염 또는 복통)을 위해 실시된 영상 촬영을 이용하기 때문에 기회주의적이라고 간주됩니다.
증상이 나타나기 전, 치료하기 쉽거나 진행을 예방하기 쉬운 초기 단계에서 이전에 진단되지 않은 질병을 포착할 수 있는 잠재력이 있습니다. Pickhardt 교수는 "이전에 놓친 예방의 부족을 많이 피할 수 있습니다."라고 말합니다.
그는 정기적인 신체 검사나 혈액 검사로는 이러한 질병을 발견하지 못하는 경우가 많다고 덧붙였다.

NYU Langone에서 해당 분야의 알고리즘을 개발하고 있는 영상의학과 전문의 미리엄 브레델라는 CT 스캔에는 우리가 실제로 사용하지 않는 신체 조직 및 장기 관련 데이터가 많이 있다고 말합니다.
그리고 이론적으로는 방사선과 의사가 측정을 통해 AI 없이도 분석을 수행할 수 있지만, 시간이 많이 걸릴 것입니다.
그녀는 편견을 줄이는 측면에서도 이 기술의 이점이 있다고 지적했습니다.
예를 들어 골다공증과 같은 질병은 주로 마른 노인 백인 여성에게 영향을 미치는 것으로 생각되기 때문에 의사들은 항상 그 인구 집단 밖의 사람을 찾아보려고 하지 않습니다.
반면, 기회주의적 이미징은 그런 식으로 차별하지 않습니다.
스터드홀름 씨의 사례는 좋은 예입니다. 골다공증에 비교적 젊은 나이에 남성이며 뼈가 부러진 병력이 없기 때문에 AI 없이는 진단을 받았을 가능성이 낮습니다.
AI는 골다공증 외에도 심장병, 지방간 질환, 연령 관련 근육 감소, 당뇨병을 기회적으로 식별하는 데 도움을 주도록 훈련되고 있습니다.

주된 초점은 복부나 흉부 CT 스캔이지만, 흉부 엑스레이와 유방조영술 등 다른 유형의 영상 검사에서도 정보를 수집하기 위한 작업도 진행되고 있습니다.
전문가들은 이 알고리즘은 이전에 태그가 달린 수천 개의 스캔 데이터를 바탕으로 훈련되었으며, 이 기술을 다양한 사람들에게 적용하려면 광범위한 인종 집단의 스캔 데이터를 훈련 데이터에 포함하는 것이 중요하다고 강조했습니다.
그리고 인간이 검토하는 단계가 있어야 합니다. AI가 의심스러운 것을 발견하면 방사선과 의사에게 보고하기 전에 확인을 위해 이를 보냅니다.

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스터드홀름 씨의 신체 검사에 사용된 AI 기술은 이스라엘 회사인 Nanox.AI의 것입니다. Nanox.AI는 기회주의적 스크리닝을 위한 AI 기술을 개발하는 소수의 회사 중 하나입니다. 훨씬 더 많은 회사가 AI를 사용하여 실제 검사의 대상이 되는 특정 질환에 대한 정확하고 신속한 진단을 돕는 데 중점을 두고 있습니다.
Nanox.AI는 일상적인 CT 검사를 통해 골다공증, 심장병 및 지방간 질환을 각각 식별하는 데 도움이 되는 세 가지 기회주의적 스크리닝 제품을 제공합니다.
옥스퍼드 NHS 병원에서는 2018년부터 Nanox.AI의 골다공증 중심 제품을 시험적으로 시행한 뒤, 2020년에 공식적으로 출시했습니다.
옥스퍼드 대학의 골다공증 및 희귀 뼈 질환 교수이자 이 알고리즘의 도입을 주도한 카심 자바이드에 따르면, 옥스퍼드 병원의 결과에 따르면 척추 골절이 진단된 환자 수가 NHS 평균보다 최대 6배 증가한 것으로 나타났습니다. 척추 골절을 진단받은 환자는 골다공증 여부를 검사받고 이 질환과 싸우기 위한 치료를 시작할 수 있습니다.

이 알고리즘에 대한 추가 시험은 현재 케임브리지, 카디프, 노팅엄, 사우샘프턴의 병원에서도 진행 중입니다. "우리는 NHS 전체에서 이를 사용할 증거를 구축하고 싶습니다."라고 Javaid 교수는 말합니다.
그러나 이 기술이 개인에게 이로울 수 있지만, 고려해야 할 더 광범위한 영향이 있다고 런던 킹스칼리지의 의료공학 교수이자 가치 기반 의료를 위한 AI 센터를 이끄는 세바스찬 아우르셀린은 말한다.
그는 균형을 맞춰야 할 큰 문제는 이 기술을 사용함으로써 발생할 수 있는 환자 수의 증가라고 지적합니다. "이것은 의료 시스템에 대한 수요를 줄이는 것이 아니라 증가시키고 있습니다."라고 그는 말합니다.
첫째, 기회주의적 검진에서 잠재적으로 질병이 있는 것으로 표시된 사람들은 추가적인 확인 검사가 필요할 가능성이 높으며, 이는 리소스를 소모합니다. 그리고 AI가 부정확하거나 너무 민감하다면 불필요한 검사가 많이 발생할 수 있습니다.
그러면 결국 진단을 받게 될 사람들을 위한 서비스가 마련되어야 합니다.
Javaid 교수는 추가적인 부담은 기술로 인해 발생하는 문제라고 인정하지만 해결책은 있다고 말했습니다.
옥스퍼드에서 골절이 확인된 환자는 의사의 과중한 부담을 피하기 위해 대부분 간호사가 제공하는 골절 예방 서비스로 후속 조치를 받습니다. 그는 "AI는 경로를 변경하도록 강요합니다."라고 말합니다.
그리고 장기적으로 볼 때, 자바이드 교수는 초기 골다공증 환자를 더 많이 찾아내고 그들에게 필요한 예방 치료를 제공하면 NHS의 비용을 절감할 수 있을 것이라고 믿습니다. 그는 "골절은 사람들이 병원에 입원하는 가장 큰 이유 중 하나입니다."라고 말합니다.
스터드홀름 씨는 골다공증의 참상을 직접 보았습니다. 그의 어머니는 두 엉덩이를 모두 부러뜨렸습니다. 그는 골다공증이 그저 노인의 병으로 여겨져 아무것도 할 수 없었다고 말합니다. 그는 "뼈가 백악질로 변하기 전에 무언가를 할 수 있어서 매우 영광입니다."라고 말합니다.