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질병 진단과 치료, 개인화 추천··· 딥마인드 활약상 10선

2019.03.15 Tom Macaulay  |  Computerworld UK

2014년 구글이 4억 파운드에 영국에 있는 AI 신생벤처를 사들인 후 딥마인드는 자주 언론의 머리기사를 장식했다. 프로 바둑 기사 이세돌을 이긴 딥마인드의 알파고는 개인 의료 기록 접근에 관한 논란으로 비판을 받기도 했다. ICO 판결에 따르면 구글이 데이터 보호법을 위반했으며 구글이 딥마인드 헬쓰를 통제한다고 발표하면서 우려는 더욱 커졌다.

그 후 신뢰가 흔들리기도 했지만 런던 킹스 크로스(King's Cross)에 있는 딥마인드 연구소는 AI를 계속 연구했으며, 그 결과 런던은 AI를 선도하는 도시로 부상하고 있다.

1. 풍력발전 효율 향상
딥마인드는 미국 중부에 있는 구글의 풍력발전 단지에서 생산된 에너지의 가치를 높이기 위해 에너지가 생성되기 36시간 전에 산출량을 예측했다. 이 회사는 지역 일기 예보와 터빈 데이터에 관해 신경망으로 학습해 다음날 전력망에 최적의 시간별 전기량을 권장할 수 있었다.

딥마인드는 이미 구글의 풍력 에너지 가치를 약 20% 높였으며 예측할 수 없는 에너지 원천을 상업적이고 실용적으로 만들기 위해 모델을 더욱 세밀하게 조정할 것이라고 전했다.

2. 구글 플레이에서 앱 추천 최적화
딥마인드는 머신러닝을 사용하여 이전 다운로드 및 사용된 상황을 기반으로 사용자가 쉽게 쓰고 즐길만한 앱을 찾아 구글 플레이에서 앱 추천을 맞춤 설정하는 데 도움을 주었다. 이 작업은 유료 고객을 구글 플레이 스토어로 끌어들이는 데 목적이 있다. 구글은 딥마인드가 개발한 기술을 구글이 상업화할 수 있는 방법을 보여줬다.

3. NHS 환자의 급성 신장 손상 감지
딥마인드는 검사 결과에 질병의 징후를 검토하고 긴급한 진단이 필요한 경우 직원에게 즉각적인 경고를 보내는 스트림(Streams)이라는 환자 안전 경보 애플리케이션을 개발했다. 이 애플리케이션은 임상가가 급성 신장 부상과 같은 다른 심각한 상태를 신속하게 확인하고 버튼을 눌러 혈액 검사, 스캔, 엑스레이 결과를 표시하도록 도와준다.

이 프로젝트는 의료 치료를 향상하고 의료 프로세스를 디지털화하기 위해 머신러닝 시스템을 사용한다는 목표로 2017년 2월에 시작된 딥마인드 헬쓰(Health)의 일부다.

스트림은 혈액 검사를 분석하여 급성 신장 손상을 감지하기 위해 런던 북부에 있는 로열프리 NHS 트러스트(Royal Free NHS Trust)에서 처음 사용되었다. 간호사들은 앱으로 하루에 최대 2시간을 절약할 수 있다고 했지만 데이터 공유 계약은 개인정보 보호법에 어긋난다.

2017년 7월 정보위원장(ICO)은 로열프리가 딥마인드에 환자 세부 정보를 제공했을 때 데이터 보호법을 준수하지 않았다고 판결했다. 단점 중 하나는 환자에게 데이터가 임상 시험에 사용될 것이라는 사실을 적절하게 알리지 못했다는 것이다. 

이 문제는 ICO가 로열프리에게 앞으로 확실히 준수하겠다고 공식적으로 약속하도록 요청하면서 해결되는 듯했지만, 이 팀이 구글에 합류한다고 딥마인드가 발표했을 때 우려는 더욱 커켰다.

딥마인드는 구글의 다양한 건강 관리 프로젝트를 통합하기 위한 전략의 일환으로 의료시스템 회사 게이싱어(Geisinger)의 CEO였던 데이빗 페인버그를 영입했으며 페인버그는 딥마이드 헬쓰를 맡게 됐다. 

개인정보 보호 운동가들은 구글이 스트림 인수로 얻게 된 개인정보를 구글이 사용하지 않을 것이라는 딥마인드의 주장을 반박했다. CNBC는 딥마인드의 독립적 검토위원회가 현재 영국을 넘어서 서비스를 확대하기 위한 목적으로 해체될 가능성이 있다고 보도했다.

한편 딥마인드는 최고의 알고리즘과 직관적인 디자인을 결합해 모든 간호사와 의사가 AI 기반 앱을 활용할 수 있다고 주장하고 있다.
 


4. 임페리얼 칼리지 런던의 유방암 진단
딥마인드는 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 영국 암연구센터(Cancer Research UK Center)가 주도하는 구글의 AOI 건강 연구팀 및 연구 기관과 공동으로 유방암 발견을 개선하고 있다.

이 질병으로 인해 매년 전세계에서 50만 명이 사망하고 있으며 일부는 발견과 진단의 어려움 때문에 발생하는 것으로 파악됐다. 오늘날 사용되는 유방 조영 검사는 매년 수천 개의 암을 발견하지 못하고 종종 과다 진단으로 인한 잘못된 경보를 유발한다. 딥마인드는 머신러닝이 이것을 향상할 수 있다고 믿고 있다.

딥마인드 연구원은 머신러닝 도구가 유방 조영술보다 암 조직의 징후를 좀더 효과적으로 식별하는지 평가하기 위해 약 7,500명의 여성으로부터 유래된 확인되지 않은 유방 조영술을 분석할 것이다. 이 연구는 유방암 검사를 바꿔놓을 가능성이 있다.

 

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