자연언어부터 이미지, 영상까지 방대한 의료데이터 삼킨 AI, 임상현장에 어떻게 쓰일까?
카이스트 AI 대학원 최윤재 교수, 설명 가능한 예측·멀티모달·질의응답 AI 소개
[메디게이트뉴스 조운 기자] 헬스케어 AI가 거대한 보건의료데이터를 집어삼키면서 그 활용 가능성이 무궁무진하게 확대되고 있다. 실험실 안에서 논의되던 아이디어들이 기업들에 의해 사업화 단계에 들어서는 등 조만간 임상현장에도 적용될 수 있을 것이란 기대도 커지고 있다. 카이스트(KAIST) AI 대학원 최윤재(PhD) 교수는 최근 이화여자대학교 생명의료법연구소 '디지털 헬스아카데미'에서 '헬스케어 인공지능-설명 가능한 예측, 멀티모달 학습, 질의응답 시스템'을 주제로 강의했다. 방대한 보건의료 데이터 학습하는 AI…전문가 없이도 '설명 가능한 예측' 가능 먼저 최 교수는 병원을 찾은 환자들에 대한 방대한 데이터를 기반으로 향후 발생할 질병, 환자에게 발생할 이벤트 등을 예측하는 '설명 가능한 예측'에 대해 소개했다. 그는 "헬스케어 AI는 병원에 쌓인 밀도 있는 병원 데이터베이스를 어떻게 활용해 예측할 것인가가 핵심이다. 워낙 병원에 쌓인 데이터가 많아서 과거에는 모든 정보를 컴퓨터에