해외언론동향
해외언론동향 내용 담당 :생명윤리안전정책연구팀 : 02-737-8452,
게재 일자 : 2020-01-13 
키워드 : 인공지능, artificial intelligence, AI, 구글, Google, 유방조영술, mammograms, 유방암, breast cancer, 인종, race, 불균형, inequalities, 편향, bias, 다양한 인구집단, diverse populations, 정보, information, 데이터세트, data set, 네이처, Nature 

구글은 인간인 방사선전문의보다 더 정확하게 판독할 것으로 기대하며 인공지능도구를 연구하고 있음. 그 거대기술회사는 연구비를 지불했고, 그 결과는 네이처(Nature) 저널에 게재됨.

저널(그림/사진) : https://www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6

 

그 발견은 언뜻 보기에는 유망해보임. 하지만 전문가들은 인공지능이 다양한 인종적·민족적 인구집단을 대상으로 하는 경우 훈련된 인간을 대체하려면 아직 갈 길이 멀다고 경고함.

 

구글은 유방암 양성 진단을 받은 영국 여성 76000명과 미국 여성 15000명의 유방조영술 결과로 인공지능을 훈련시킴. 이후 그 인공지능에 유방암에 걸린 다른 28000명의 유방조영술 검사결과 판독을 시험했고, 방사선전문의와 그 결과를 비교함. 미국 여성의 경우 인공지능이 위음성을 9.4%, 위양성을 5.7% 줄였으며, 영국 여성의 경우 각각 2.7%1.7%를 줄인 것으로 나타남.


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그러나 구글의 연구는 연구대상자인 여성의 인종적 구성을 설명하지 못함. 구글 대변인은 보건의료종사자들이 인종에 관한 정보를 수집했지만, 연구진에게는 특정인을 식별할 위험성이 있어 제공하지 않았다고 밝힘.

 

미국 뉴욕대(New York University) 연구소(AI Now Institute) 소속 박사후연구원(Sarah Myers West) “우리는 보건의료시스템에 이미 환자에게 삶이나 죽음 결과를 초래하는 광범위한 인종적 불평등이 있다는 것을 알고 있다면서, 구글이 개발한 것과 같은 인공지능 도구가 폭넓게 배치되기 전에 그러한 불평등을 반영하거나 심지어 증폭시키기지 않도록 하는 것이 중요하다고 말함.

 

예를 들어 영국 암연구소(Cancer Research) 등의 2016년 분석에 따르면 잉글랜드에서는 흑인여성이 백인여성보다 전이성(advanced) 유방암으로 진단받을 확률이 2배 이상 높은 것으로 나타남. 반면 국민건강보험 암정보망(NHS Cancer Intelligence Network)의 자료에 따르면 흑인여성은 유방암에 걸릴 확률이 낮지만 생존율도 낮은 것으로 나타남.

 

연구원들은 여전히 유방암에 걸린 흑인여성이 백인여성보다 더 공격적인 종양일 가능성이 더 높은지 탐색하고 있음. 영국의 흑인여성은 유방암 검진을 받을 가능성이 낮으며, 공공보건사업은 그들을 특별하게 목표로 삼지 않고 방치하고 있음. 영국 셰필드대(University of Sheffield)의 연구에 따르면 남아시아 여성들이 유방암에 걸린 비율이 백인여성보다 8% 높았다고 함.

 

미국에서는 인종적인 불균형(disparity)이 비슷함. 카이저가족재단(Kaiser Family Foundation)의 자료에 따르면, 미국의 백인여성은 흑인여성보다 유방암에 걸릴 위험이 약간 높지만, 사망률은 낮음. 이러한 경향은 가장 낮은 진단율과 사망률을 기록한 히스패닉, 아시아, 원주민 여성에게는 반영되지 않음.

 

인공지능이 모든 여성의 유방암을 정확하게 예측하기 위해서는 그 도구를 훈련시키는 데이터가 더 많은 인구집단을 반영하는 것이 중요함. 그러나 유방암 치료에서 이러한 기저에 깔린 불균형은 기존 데이터세트가 모든 인구집단을 대표하지는 않는다는 것을 의미함.

 

West인공지능시스템은 거대한 데이터의 풀에서 패턴을 식별하여 작동한다면서 이 경우 미래 데이터에 대하여 예측하기 위하여 유방조영술 영상의 패턴을 찾아내고 진단과 관련짓는다고 말함. 미국과 영국 모두 다양한 인구집단임에도 불구하고, 대다수가 백인으로 확인되는 국가임. 이들 국가의 데이터세트를 기반으로 인공지능을 훈련시키는 것은 인종에 대한 고려 없이 기존의 인종적인 편견을 영구화시키겠다는 것임.

 

인공지능에서 인종적인 편향을 바로잡으려는 몇 가지 작업이 있음. 지난해 매사추세츠공과대(MIT)는 흑인여성과 백인여성 모두에게 효과적으로 유방암을 예측할 수 있는 인공지능모델을 구축함. 그러나 매사추세츠공과대의 모델은 여전히 백인이 아닌 참여자가 상대적으로 적은 수였다고 함. 그 모델을 훈련하는데 쓰인 데이터를 제공한 여성의 81%가 백인이었으며, 흑인이 5%, 아시아인이 4%, 기타나 알 수 없는 경우가 8%였다고 함.

관련 정보 : http://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507, https://www.engadget.com/2019/05/07/mit-ai-model-breast-cancer/

 

심지어 이런 문제가 해결되더라도 인공지능의 진단이 모든 사람에게 올바르지는 않을 수도 있음. 유방조영술의 가치는 평가하는 사람이 인간이든 기계이든 간에 맹렬하게 논의되고 있음. 최근 연구는 일상적인 선별검사로 인하여 유방암을 과잉진단하게 되어, 생명을 위협하는 암으로는 성장하지 않을 경우까지 식별해낸다는 것을 암시함. 이 경우 방사선요법과 수술을 포함한 치료는 그 자체로 성장하는 것보다 더 위험할 수 있다고 함.

관련 정보 : https://www.medpagetoday.com/resource-centers/breast-cancer-advances/mammograms-causing-overdiagnosis-small-tumors/1722

 

다행히도 구글의 모델은 아직 전성기(prime time)를 맞지 않았음. 구글은 해당 모델을 병원에서 이용하도록 하기 전에 전 세계의 추가 파트너와 협력하여 데이터세트를 구축하려고 함. 구글 연구원(Shravya Shetty)임상실무에 해당 모델을 이용하려고 고려하기 전에 전 세계 추가 파트너와 함께 일하면서 우리의 모델을 계속 탐색하고 구축할 것이라고 밝힘.

 

기사 : https://qz.com/1781123/googles-ai-for-mammograms-doesnt-account-for-race/

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