5. 최윤섭 지음
의료인공지능
표지디자인•최승협
컴퓨터공학, 생명과학, 의학의 융합을 통해 디지
털 헬스케어 분야의 혁신을 창출하고 사회적 가
치를 만드는 것을 화두로 삼고 있는 융합생명과학자, 미래의료학자,
기업가, 엔젤투자가, 에반젤리스트이다. 국내 디지털 헬스케어 분야
의 대표적인 전문가로, 활발한 연구, 저술 및 강연 등을 통해 국내에
이 분야를 처음 소개한 장본인이다.
포항공과대학교에서 컴퓨터공학과 생명과학을 복수전공하였으며
동 대학원 시스템생명공학부에서 전산생물학으로 이학박사 학위를
취득하였다. 스탠퍼드대학교 방문연구원, 서울의대 암연구소 연구
조교수, KT 종합기술원 컨버전스연구소 팀장, 서울대병원 의생명연
구원 연구조교수 등을 거쳤다. 『사이언스』를 비롯한 세계적인 과학
저널에 10여 편의 논문을 발표했다.
국내 최초로 디지털 헬스케어를 본격적으로 연구하는 연구소인 ‘최
윤섭 디지털 헬스케어 연구소’를 설립하여 소장을 맡고 있다. 또한
국내 유일의 헬스케어 스타트업 전문 엑셀러레이터 ‘디지털 헬스케
어 파트너스’의 공동 창업자 및 대표 파트너로 혁신적인 헬스케어
스타트업을 의료 전문가들과 함께 발굴, 투자, 육성하고 있다. 성균
관대학교 디지털헬스학과 초빙교수로도 재직 중이다.
뷰노, 직토, 3billion, 서지컬마인드, 닥터다이어리, VRAD, 메디히어,
소울링, 메디히어, 모바일닥터 등의 헬스케어 스타트업에 투자하고
자문을 맡아 한국에서도 헬스케어 혁신을 만들어내기 위해 노력하
고 있다. 국내 최초의 디지털 헬스케어 전문 블로그 『최윤섭의 헬스
케어 이노베이션』에 활발하게 집필하고 있으며, 『매일경제』에 칼럼
을 연재하고 있다. 저서로 『헬스케어 이노베이션: 이미 시작된 미래』
와 『그렇게 나는 스스로 기업이 되었다』가 있다.
•블로그_ http://www.yoonsupchoi.com/
•페이스북_ https://www.facebook.com/yoonsup.choi
•이메일_ yoonsup.choi@gmail.com
최윤섭
의료 인공지능은 보수적인 의료 시스템을 재편할 혁신을 일으키고 있다. 의료 인공지능의 빠른 발전과
광범위한 영향은 전문화, 세분화되며 발전해 온 현대 의료 전문가들이 이해하기가 어려우며, 어디서부
터 공부해야 할지도 막연하다. 이런 상황에서 의료 인공지능의 개념과 적용, 그리고 의사와의 관계를 쉽
게 풀어내는 이 책은 좋은 길라잡이가 될 것이다. 특히 미래의 주역이 될 의학도와 젊은 의료인에게 유용
한 소개서이다.
━ 서준범, 서울아산병원 영상의학과 교수, 의료영상인공지능사업단장
인공지능이 의료의 패러다임을 크게 바꿀 것이라는 것에 동의하지 않는 사람은 거의 없다. 하지만 인공
지능이 처리해야 할 의료의 난제는 많으며 그 해결 방안도 천차만별이다. 흔히 생각하는 만병통치약 같
은 의료 인공지능은 존재하지 않는다. 이 책은 다양한 의료 인공지능의 개발, 활용 및 가능성을 균형 있
게 분석하고 있다. 인공지능을 도입하려는 의료인, 생소한 의료 영역에 도전할 인공지능 연구자 모두에
게 일독을 권한다.
━ 정지훈, 경희사이버대 미디어커뮤니케이션학과 선임강의교수, 의사
서울의대 기초의학교육을 책임지고 있는 교수의 입장에서, 산업화 이후 변하지 않은 현재의 의학 교육
으로는 격변하는 인공지능 시대에 의대생을 대비시키지 못한다는 한계를 절실히 느낀다. 저와 함께 의
대 인공지능 교육을 개척하고 있는 최윤섭 소장의 전문적 분석과 미래 지향적 안목이 담긴 책이다. 인공
지능이라는 미래를 대비할 의대생과 교수, 그리고 의대 진학을 고민하는 학생과 학부모에게 추천한다.
━ 최형진, 서울대학교 의과대학 해부학교실 교수, 내과 전문의
최근 의료 인공지능의 도입에 대해서 극단적인 시각과 태도가 공존하고 있다. 이 책은 다양한 사례와 깊
은 통찰을 통해 의료 인공지능의 현황과 미래에 대해 균형적인 시각을 제공하여, 인공지능이 의료에 본
격적으로 도입되기 위한 토론의 장을 마련한다. 의료 인공지능이 일상화된 10년 후 돌아보았을 때, 이 책
이 그런 시대를 이끄는 길라잡이 역할을 하였음을 확인할 수 있기를 기대한다.
━ 정규환, 뷰노 CTO
의료 인공지능은 다른 분야 인공지능보다 더 본질적인 이해가 필요하다. 단순히 인간의 일을 대신하는
수준을 넘어 의학의 패러다임을 데이터 기반으로 변화시키기 때문이다. 따라서 인공지능을 균형있게 이
해하고, 어떻게 의사와 환자에게 도움을 줄 수 있을지 깊은 고민이 필요하다. 세계적으로 일어나고 있는
이러한 노력의 결과물을 집대성한 이 책이 반가운 이유다.
━ 백승욱, 루닛 대표
의료 인공지능의 최신 동향뿐만 아니라, 의의와 한계, 전망, 그리고 다양한 생각거리까지 주는 책이다.
논쟁이 되는 여러 이슈에 대해서도 저자는 자신의 시각을 명확한 근거에 기반하여 설득력 있게 제시하
고 있다. 개인적으로는 이 책을 대학원 수업 교재로 활용하려 한다.
━ 신수용, 성균관대학교 디지털헬스학과 교수
최윤섭지음
의료인공지능
값 20,000원
ISBN 979-11-86269-99-2
미래의료학자 최윤섭 박사가 제시하는
의료 인공지능의 현재와 미래
의료 딥러닝과 IBM 왓슨의 현주소
인공지능은 의사를 대체하는가
값 20,000원
ISBN 979-11-86269-99-2
소울링, 메디히어, 모바일닥터 등의 헬스케어 스타트업에 투자하고
자문을 맡아 한국에서도 헬스케어 혁신을 만들어내기 위해 노력하
고 있다. 국내 최초의 디지털 헬스케어 전문 블로그 『최윤섭의 헬스
케어 이노베이션』에 활발하게 집필하고 있으며, 『매일경제』에 칼럼
을 연재하고 있다. 저서로 『헬스케어 이노베이션: 이미 시작된 미래』
와 『그렇게 나는 스스로 기업이 되었다』가 있다.
•블로그_ http://www.yoonsupchoi.com/
•페이스북_ https://www.facebook.com/yoonsup.choi
•이메일_ yoonsup.choi@gmail.com
(2014) (2018) (2020)
10. 27
Switzerland
EUROPE
$3.2B
$1.96B $1B
$3.5B
NORTH AMERICA
$12B Valuation
$1.8B
$3.1B$3.2B
$1B
$1B
38 healthcare unicorns valued at $90.7B
Global VC-backed digital health companies with a private market valuation of $1B+ (7/26/19)
UNITED KINGDOM
$1.5B
MIDDLE EAST
$1B Valuation
ISRAEL
$7B
$1B$1.2B
$1B
$1.65B
$1.8B
$1.25B
$2.8B
$1B $1B
$2B Valuation
$1.5B
UNITED STATES
GERMANY
$1.7B
$2.5B
CHINA
ASIA
$3B
$5.5B Valuation
$5B
$2.4B
$2.4B
France
$1.1B $3.5B
$1.6B
$1B
$1B
$1B
$1B
CB Insights, Global Healthcare Reports 2019 2Q
•전 세계적으로 38개의 디지털 헬스케어 유니콘 스타트업 (=기업가치 $1B 이상) 이 있으나,
•국내에는 하나도 없음
11. 헬스케어
넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만,
디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것
예) 운동, 영양, 수면
디지털 헬스케어
건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것
예) 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린터, VR/AR
모바일 헬스케어
디지털 헬스케어 중
모바일 기술이 사용되는 것
예) 스마트폰, 사물인터넷, SNS
개인 유전정보분석
암유전체, 질병위험도,
보인자, 약물 민감도
웰니스, 조상 분석
의료
질병 예방, 치료, 처방, 관리
등 전문 의료 영역
원격의료
원격 환자 모니터링
원격진료
전화, 화상, 판독
명상 앱
ADHD 치료 게임
PTSD 치료 VR
디지털 치료제
중독 치료 앱
헬스케어 관련 분야 구성도
20. NATURE MEDICINE
and the algorithm led to the best accuracy, and the algorithm mark-
edly sped up the review of slides35
. This study is particularly notable,
41
Table 2 | FDA AI approvals are accelerating
Company FDA Approval Indication
Apple September 2018 Atrial fibrillation detection
Aidoc August 2018 CT brain bleed diagnosis
iCAD August 2018 Breast density via
mammography
Zebra Medical July 2018 Coronary calcium scoring
Bay Labs June 2018 Echocardiogram EF
determination
Neural Analytics May 2018 Device for paramedic stroke
diagnosis
IDx April 2018 Diabetic retinopathy diagnosis
Icometrix April 2018 MRI brain interpretation
Imagen March 2018 X-ray wrist fracture diagnosis
Viz.ai February 2018 CT stroke diagnosis
Arterys February 2018 Liver and lung cancer (MRI, CT)
diagnosis
MaxQ-AI January 2018 CT brain bleed diagnosis
Alivecor November 2017 Atrial fibrillation detection via
Apple Watch
Arterys January 2017 MRI heart interpretation
NATURE MEDICINE
인공지능 기반 의료기기
FDA 인허가 현황
Nature Medicine 2019
• Zebra Medical Vision
• 2019년 5월: 흉부 엑스레이에서 기흉 triage
• 2019년 6월: head CT 에서 뇌출혈 판독
• Aidoc
• 2019년 5월: CT에서 폐색전증 판독
• 2019년 6월: CT에서 경추골절 판독
• GE 헬스케어
• 2019년 9월: 흉부 엑스레이 기기에서 기흉 triage
+
22. JLK인스펙션, 코스닥 시장 상장
•2019년 7월 기술성 평가 통과
•9월 6일 상장 예비 심사 청구
•2019년 12월 11일 코스닥 상장
•공모 시장에서 180억원 조달
23. 뷰노, 연내 상장 계획
“뷰노는 지난 4월 산업은행에서 90억원을 투자 받는 과정에
서 기업가치 1500억원을 인정받았다. 업계에서는 뷰노의 상
장 후 기업가치는 2000억원 이상으로 예상하고 있다.”
“뷰노는 나이스디앤비, 한국기업데이터 두 기관이 진행한
기술성평가에서 모두 A등급을 획득해 높은 인공지능(AI)
기술력을 입증했다. 뷰노는 이번 결과를 기반으로 이른 시일
내 코스닥 상장을 위한 예비심사 청구서를 제출할 예정이다.”
28. The American Medical Association House of
Delegates has adopted policies to keep the focus on
advancing the role of augmented intelligence (AI) in
enhancing patient care, improving population health,
reducing overall costs, increasing value and the support
of professional satisfaction for physicians.
Foundational policy Annual 2018
As a leader in American medicine, our AMA has a
unique opportunity to ensure that the evolution of AI
in medicine benefits patients, physicians and the health
care community. To that end our AMA seeks to:
Leverage ongoing engagement in digital health and
other priority areas for improving patient outcomes
and physician professional satisfaction to help set
priorities for health care AI
Identify opportunities to integrate practicing
physicians’perspectives into the development,
design, validation and implementation of health
care AI
Promote development of thoughtfully designed,
high-quality, clinically validated health care AI that:
• Is designed and evaluated in keeping with best
practices in user-centered design, particularly
for physicians and other members of the health
care team
• Is transparent
• Conforms to leading standards for
reproducibility
• Identifies and takes steps to address bias and
avoids introducing or exacerbating health care
disparities, including when testing or deploying
new AI tools on vulnerable populations
• Safeguards patients’and other individuals’
privacy interests and preserves the security and
integrity of personal information
Encourage education for patients, physicians,
medical students, other health care professionals
and health administrators to promote greater
understanding of the promise and limitations of
health care AI
Explore the legal implications of health care AI,
such as issues of liability or intellectual property,
and advocate for appropriate professional and
governmental oversight for safe, effective, and
equitable use of and access to health care AI
Medical experts are working
to determine the clinical
applications of AI—work that
will guide health care in the
future. These experts, along
with physicians, state and
federal officials must find the
path that ends with better
outcomes for patients. We have
to make sure the technology
does not get ahead of our
humanity and creativity as
physicians.
”—Gerald E. Harmon, MD, AMA Board
of Trustees
“
Policy
Augmented intelligence in health care
https://www.ama-assn.org/system/files/2019-08/ai-2018-board-policy-summary.pdf
Augmented Intelligence,
rather than Artificial Intelligence
29. Martin Duggan,“IBM Watson Health - Integrated Care the Evolution to Cognitive Computing”
인간 의사의 어떤 측면이 augmented 될 수 있는가?
30. 의료 인공지능
•1부: 제 2의 기계시대와 의료 인공지능
•2부: 의료 인공지능의 과거와 현재
•3부: 미래를 어떻게 맞이할 것인가
31. 의료 인공지능
•1부: 제 2의 기계시대와 의료 인공지능
•2부: 의료 인공지능의 과거와 현재
•3부: 미래를 어떻게 맞이할 것인가
32. •복잡한 의료 데이터의 분석 및 insight 도출
•영상 의료/병리 데이터의 분석/판독
•연속 데이터의 모니터링 및 예방/예측
의료 인공지능의 세 유형
33. •복잡한 의료 데이터의 분석 및 insight 도출
•영상 의료/병리 데이터의 분석/판독
•연속 데이터의 모니터링 및 예방/예측
의료 인공지능의 세 유형
36. 600,000 pieces of medical evidence
2 million pages of text from 42 medical journals and clinical trials
69 guidelines, 61,540 clinical trials
IBM Watson on Medicine
Watson learned...
+
1,500 lung cancer cases
physician notes, lab results and clinical research
+
14,700 hours of hands-on training
41. WFO in ASCO 2017
• Early experience with IBM WFO cognitive computing system for lung
and colorectal cancer treatment (마니팔 병원)
• 지난 3년간: lung cancer(112), colon cancer(126), rectum cancer(124)
• lung cancer: localized 88.9%, meta 97.9%
• colon cancer: localized 85.5%, meta 76.6%
• rectum cancer: localized 96.8%, meta 80.6%
Performance of WFO in India
2017 ASCO annual Meeting, J Clin Oncol 35, 2017 (suppl; abstr 8527)
42. WFO in ASCO 2017
•가천대 길병원의 대장암과 위암 환자에 왓슨 적용 결과
• 대장암 환자(stage II-IV) 340명
• 진행성 위암 환자 185명 (Retrospective)
• 의사와의 일치율
• 대장암 환자: 73%
• 보조 (adjuvant) 항암치료를 받은 250명: 85%
• 전이성 환자 90명: 40%
• 위암 환자: 49%
• Trastzumab/FOLFOX 가 국민 건강 보험 수가를 받지 못함
• S-1(tegafur, gimeracil and oteracil)+cisplatin):
• 국내는 매우 루틴; 미국에서는 X
43. •“향후 10년 동안 첫번째 cardiovascular event 가 올 것인가” 예측
•전향적 코호트 스터디: 영국 환자 378,256 명
•일상적 의료 데이터를 바탕으로 기계학습으로 질병을 예측하는 첫번째 대규모 스터디
•기존의 ACC/AHA 가이드라인과 4가지 기계학습 알고리즘의 정확도를 비교
•Random forest; Logistic regression; Gradient boosting; Neural network
44. ARTICLE OPEN
Scalable and accurate deep learning with electronic health
records
Alvin Rajkomar 1,2
, Eyal Oren1
, Kai Chen1
, Andrew M. Dai1
, Nissan Hajaj1
, Michaela Hardt1
, Peter J. Liu1
, Xiaobing Liu1
, Jake Marcus1
,
Mimi Sun1
, Patrik Sundberg1
, Hector Yee1
, Kun Zhang1
, Yi Zhang1
, Gerardo Flores1
, Gavin E. Duggan1
, Jamie Irvine1
, Quoc Le1
,
Kurt Litsch1
, Alexander Mossin1
, Justin Tansuwan1
, De Wang1
, James Wexler1
, Jimbo Wilson1
, Dana Ludwig2
, Samuel L. Volchenboum3
,
Katherine Chou1
, Michael Pearson1
, Srinivasan Madabushi1
, Nigam H. Shah4
, Atul J. Butte2
, Michael D. Howell1
, Claire Cui1
,
Greg S. Corrado1
and Jeffrey Dean1
Predictive modeling with electronic health record (EHR) data is anticipated to drive personalized medicine and improve healthcare
quality. Constructing predictive statistical models typically requires extraction of curated predictor variables from normalized EHR
data, a labor-intensive process that discards the vast majority of information in each patient’s record. We propose a representation
of patients’ entire raw EHR records based on the Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) format. We demonstrate that
deep learning methods using this representation are capable of accurately predicting multiple medical events from multiple
centers without site-specific data harmonization. We validated our approach using de-identified EHR data from two US academic
medical centers with 216,221 adult patients hospitalized for at least 24 h. In the sequential format we propose, this volume of EHR
data unrolled into a total of 46,864,534,945 data points, including clinical notes. Deep learning models achieved high accuracy for
tasks such as predicting: in-hospital mortality (area under the receiver operator curve [AUROC] across sites 0.93–0.94), 30-day
unplanned readmission (AUROC 0.75–0.76), prolonged length of stay (AUROC 0.85–0.86), and all of a patient’s final discharge
diagnoses (frequency-weighted AUROC 0.90). These models outperformed traditional, clinically-used predictive models in all cases.
We believe that this approach can be used to create accurate and scalable predictions for a variety of clinical scenarios. In a case
study of a particular prediction, we demonstrate that neural networks can be used to identify relevant information from the
patient’s chart.
npj Digital Medicine (2018)1:18 ; doi:10.1038/s41746-018-0029-1
INTRODUCTION
The promise of digital medicine stems in part from the hope that,
by digitizing health data, we might more easily leverage computer
information systems to understand and improve care. In fact,
routinely collected patient healthcare data are now approaching
the genomic scale in volume and complexity.1
Unfortunately,
most of this information is not yet used in the sorts of predictive
statistical models clinicians might use to improve care delivery. It
is widely suspected that use of such efforts, if successful, could
provide major benefits not only for patient safety and quality but
also in reducing healthcare costs.2–6
In spite of the richness and potential of available data, scaling
the development of predictive models is difficult because, for
traditional predictive modeling techniques, each outcome to be
predicted requires the creation of a custom dataset with specific
variables.7
It is widely held that 80% of the effort in an analytic
model is preprocessing, merging, customizing, and cleaning
nurses, and other providers are included. Traditional modeling
approaches have dealt with this complexity simply by choosing a
very limited number of commonly collected variables to consider.7
This is problematic because the resulting models may produce
imprecise predictions: false-positive predictions can overwhelm
physicians, nurses, and other providers with false alarms and
concomitant alert fatigue,10
which the Joint Commission identified
as a national patient safety priority in 2014.11
False-negative
predictions can miss significant numbers of clinically important
events, leading to poor clinical outcomes.11,12
Incorporating the
entire EHR, including clinicians’ free-text notes, offers some hope
of overcoming these shortcomings but is unwieldy for most
predictive modeling techniques.
Recent developments in deep learning and artificial neural
networks may allow us to address many of these challenges and
unlock the information in the EHR. Deep learning emerged as the
preferred machine learning approach in machine perception
www.nature.com/npjdigitalmed
•2018년 1월 구글이 전자의무기록(EMR)을 분석하여, 환자 치료 결과를 예측하는 인공지능 발표
•환자가 입원 중에 사망할 것인지
•장기간 입원할 것인지
•퇴원 후에 30일 내에 재입원할 것인지
•퇴원 시의 진단명
•이번 연구의 특징: 확장성
•과거 다른 연구와 달리 EMR의 일부 데이터를 pre-processing 하지 않고,
•전체 EMR 를 통째로 모두 분석하였음: UCSF, UCM (시카고 대학병원)
•특히, 비정형 데이터인 의사의 진료 노트도 분석
45. LETTERS
https://doi.org/10.1038/s41591-018-0335-9
1
Guangzhou Women and Children’s Medical Center, Guangzhou Medical University, Guangzhou, China. 2
Institute for Genomic Medicine, Institute of
Engineering in Medicine, and Shiley Eye Institute, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA. 3
Hangzhou YITU Healthcare Technology Co. Ltd,
Hangzhou, China. 4
Department of Thoracic Surgery/Oncology, First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, China State Key Laboratory and
National Clinical Research Center for Respiratory Disease, Guangzhou, China. 5
Guangzhou Kangrui Co. Ltd, Guangzhou, China. 6
Guangzhou Regenerative
Medicine and Health Guangdong Laboratory, Guangzhou, China. 7
Veterans Administration Healthcare System, San Diego, CA, USA. 8
These authors contributed
equally: Huiying Liang, Brian Tsui, Hao Ni, Carolina C. S. Valentim, Sally L. Baxter, Guangjian Liu. *e-mail: kang.zhang@gmail.com; xiahumin@hotmail.com
Artificial intelligence (AI)-based methods have emerged as
powerful tools to transform medical care. Although machine
learning classifiers (MLCs) have already demonstrated strong
performance in image-based diagnoses, analysis of diverse
and massive electronic health record (EHR) data remains chal-
lenging. Here, we show that MLCs can query EHRs in a manner
similar to the hypothetico-deductive reasoning used by physi-
cians and unearth associations that previous statistical meth-
ods have not found. Our model applies an automated natural
language processing system using deep learning techniques
to extract clinically relevant information from EHRs. In total,
101.6 million data points from 1,362,559 pediatric patient
visits presenting to a major referral center were analyzed to
train and validate the framework. Our model demonstrates
high diagnostic accuracy across multiple organ systems and is
comparable to experienced pediatricians in diagnosing com-
mon childhood diseases. Our study provides a proof of con-
cept for implementing an AI-based system as a means to aid
physiciansintacklinglargeamountsofdata,augmentingdiag-
nostic evaluations, and to provide clinical decision support in
cases of diagnostic uncertainty or complexity. Although this
impact may be most evident in areas where healthcare provid-
ers are in relative shortage, the benefits of such an AI system
are likely to be universal.
Medical information has become increasingly complex over
time. The range of disease entities, diagnostic testing and biomark-
ers, and treatment modalities has increased exponentially in recent
years. Subsequently, clinical decision-making has also become more
complex and demands the synthesis of decisions from assessment
of large volumes of data representing clinical information. In the
current digital age, the electronic health record (EHR) represents a
massive repository of electronic data points representing a diverse
array of clinical information1–3
. Artificial intelligence (AI) methods
have emerged as potentially powerful tools to mine EHR data to aid
in disease diagnosis and management, mimicking and perhaps even
augmenting the clinical decision-making of human physicians1
.
To formulate a diagnosis for any given patient, physicians fre-
quently use hypotheticodeductive reasoning. Starting with the chief
complaint, the physician then asks appropriately targeted questions
relating to that complaint. From this initial small feature set, the
physician forms a differential diagnosis and decides what features
(historical questions, physical exam findings, laboratory testing,
and/or imaging studies) to obtain next in order to rule in or rule
out the diagnoses in the differential diagnosis set. The most use-
ful features are identified, such that when the probability of one of
the diagnoses reaches a predetermined level of acceptability, the
process is stopped, and the diagnosis is accepted. It may be pos-
sible to achieve an acceptable level of certainty of the diagnosis with
only a few features without having to process the entire feature set.
Therefore, the physician can be considered a classifier of sorts.
In this study, we designed an AI-based system using machine
learning to extract clinically relevant features from EHR notes to
mimic the clinical reasoning of human physicians. In medicine,
machine learning methods have already demonstrated strong per-
formance in image-based diagnoses, notably in radiology2
, derma-
tology4
, and ophthalmology5–8
, but analysis of EHR data presents
a number of difficult challenges. These challenges include the vast
quantity of data, high dimensionality, data sparsity, and deviations
Evaluation and accurate diagnoses of pediatric
diseases using artificial intelligence
Huiying Liang1,8
, Brian Y. Tsui 2,8
, Hao Ni3,8
, Carolina C. S. Valentim4,8
, Sally L. Baxter 2,8
,
Guangjian Liu1,8
, Wenjia Cai 2
, Daniel S. Kermany1,2
, Xin Sun1
, Jiancong Chen2
, Liya He1
, Jie Zhu1
,
Pin Tian2
, Hua Shao2
, Lianghong Zheng5,6
, Rui Hou5,6
, Sierra Hewett1,2
, Gen Li1,2
, Ping Liang3
,
Xuan Zang3
, Zhiqi Zhang3
, Liyan Pan1
, Huimin Cai5,6
, Rujuan Ling1
, Shuhua Li1
, Yongwang Cui1
,
Shusheng Tang1
, Hong Ye1
, Xiaoyan Huang1
, Waner He1
, Wenqing Liang1
, Qing Zhang1
, Jianmin Jiang1
,
Wei Yu1
, Jianqun Gao1
, Wanxing Ou1
, Yingmin Deng1
, Qiaozhen Hou1
, Bei Wang1
, Cuichan Yao1
,
Yan Liang1
, Shu Zhang1
, Yaou Duan2
, Runze Zhang2
, Sarah Gibson2
, Charlotte L. Zhang2
, Oulan Li2
,
Edward D. Zhang2
, Gabriel Karin2
, Nathan Nguyen2
, Xiaokang Wu1,2
, Cindy Wen2
, Jie Xu2
, Wenqin Xu2
,
Bochu Wang2
, Winston Wang2
, Jing Li1,2
, Bianca Pizzato2
, Caroline Bao2
, Daoman Xiang1
, Wanting He1,2
,
Suiqin He2
, Yugui Zhou1,2
, Weldon Haw2,7
, Michael Goldbaum2
, Adriana Tremoulet2
, Chun-Nan Hsu 2
,
Hannah Carter2
, Long Zhu3
, Kang Zhang 1,2,7
* and Huimin Xia 1
*
NATURE MEDICINE | www.nature.com/naturemedicine
•소아 환자 130만 명의 EMR 데이터 101.6 million 개 분석
•딥러닝 기반의 자연어 처리 기술
•의사의 hypothetico-deductive reasoning 모방
•소아 환자의 common disease를 진단하는 인공지능
Nat Med 2019 Feb
46. •복잡한 의료 데이터의 분석 및 insight 도출
•영상 의료/병리 데이터의 분석/판독
•연속 데이터의 모니터링 및 예방/예측
의료 인공지능의 세 유형
50. “인공지능이 인간만큼 의료 영상을 잘 분석한다는 논문은
이제 받지 않겠다. 이미 충분히 증명되었기 때문이다.”
51. Clinical Impact!
• 인공지능의 의학적인 효용을 어떻게 보여줄 것인가
• ‘정확도 높다’ ➔ 환자의 치료 성과 개선
• ‘정확도 높다’ ➔ 의사와의 시너지 (정확성, 효율, 비용 등)
• ‘하나의 질병’ ➔ ‘전체 질병’
• 후향적 연구 / 내부 검증 ➔ 전향적 RCT ➔ 진료 현장에서 활용
• 인간의 지각 능력으로는 불가능한 것
52. NATURE MEDICINE
and the algorithm led to the best accuracy, and the algorithm mark-
edly sped up the review of slides35
. This study is particularly notable,
41
Table 2 | FDA AI approvals are accelerating
Company FDA Approval Indication
Apple September 2018 Atrial fibrillation detection
Aidoc August 2018 CT brain bleed diagnosis
iCAD August 2018 Breast density via
mammography
Zebra Medical July 2018 Coronary calcium scoring
Bay Labs June 2018 Echocardiogram EF
determination
Neural Analytics May 2018 Device for paramedic stroke
diagnosis
IDx April 2018 Diabetic retinopathy diagnosis
Icometrix April 2018 MRI brain interpretation
Imagen March 2018 X-ray wrist fracture diagnosis
Viz.ai February 2018 CT stroke diagnosis
Arterys February 2018 Liver and lung cancer (MRI, CT)
diagnosis
MaxQ-AI January 2018 CT brain bleed diagnosis
Alivecor November 2017 Atrial fibrillation detection via
Apple Watch
Arterys January 2017 MRI heart interpretation
NATURE MEDICINE
인공지능 기반 의료기기
FDA 인허가 현황
Nature Medicine 2019
• Zebra Medical Vision
• 2019년 5월: 흉부 엑스레이에서 기흉 triage
• 2019년 6월: head CT 에서 뇌출혈 판독
• Aidoc
• 2019년 5월: CT에서 폐색전증 판독
• 2019년 6월: CT에서 경추골절 판독
• GE 헬스케어
• 2019년 9월: 흉부 엑스레이 기기에서 기흉 triage
+
55. •손 엑스레이 영상을 판독하여 환자의 골연령 (뼈 나이)를 계산해주는 인공지능
• 기존에 의사는 그룰리히-파일(Greulich-Pyle)법 등으로 표준 사진과 엑스레이를 비교하여 판독
• 인공지능은 참조표준영상에서 성별/나이별 패턴을 찾아서 유사성을 확률로 표시 + 표준 영상 검색
•의사가 성조숙증이나 저성장을 진단하는데 도움을 줄 수 있음
56. - 1 -
보 도 자 료
국내에서 개발한 인공지능(AI) 기반 의료기기 첫 허가
- 인공지능 기술 활용하여 뼈 나이 판독한다 -
식품의약품안전처 처장 류영진 는 국내 의료기기업체 주 뷰노가
개발한 인공지능 기술이 적용된 의료영상분석장치소프트웨어
뷰노메드 본에이지 를 월 일 허가했다고
밝혔습니다
이번에 허가된 뷰노메드 본에이지 는 인공지능 이 엑스레이 영상을
분석하여 환자의 뼈 나이를 제시하고 의사가 제시된 정보 등으로
성조숙증이나 저성장을 진단하는데 도움을 주는 소프트웨어입니다
그동안 의사가 환자의 왼쪽 손 엑스레이 영상을 참조표준영상
과 비교하면서 수동으로 뼈 나이를 판독하던 것을 자동화하여
판독시간을 단축하였습니다
이번 허가 제품은 년 월부터 빅데이터 및 인공지능 기술이
적용된 의료기기의 허가 심사 가이드라인 적용 대상으로 선정되어
임상시험 설계에서 허가까지 맞춤 지원하였습니다
뷰노메드 본에이지 는 환자 왼쪽 손 엑스레이 영상을 분석하여 의
료인이 환자 뼈 나이를 판단하는데 도움을 주기 위한 목적으로
허가되었습니다
- 2 -
분석은 인공지능이 촬영된 엑스레이 영상의 패턴을 인식하여 성별
남자 개 여자 개 로 분류된 뼈 나이 모델 참조표준영상에서
성별 나이별 패턴을 찾아 유사성을 확률로 표시하면 의사가 확률값
호르몬 수치 등의 정보를 종합하여 성조숙증이나 저성장을 진단합
니다
임상시험을 통해 제품 정확도 성능 를 평가한 결과 의사가 판단한
뼈 나이와 비교했을 때 평균 개월 차이가 있었으며 제조업체가
해당 제품 인공지능이 스스로 인지 학습할 수 있도록 영상자료를
주기적으로 업데이트하여 의사와의 오차를 좁혀나갈 수 있도록
설계되었습니다
인공지능 기반 의료기기 임상시험계획 승인건수는 이번에 허가받은
뷰노메드 본에이지 를 포함하여 현재까지 건입니다
임상시험이 승인된 인공지능 기반 의료기기는 자기공명영상으로
뇌경색 유형을 분류하는 소프트웨어 건 엑스레이 영상을 통해
폐결절 진단을 도와주는 소프트웨어 건 입니다
참고로 식약처는 인공지능 가상현실 프린팅 등 차 산업과
관련된 의료기기 신속한 개발을 지원하기 위하여 제품 연구 개발부터
임상시험 허가에 이르기까지 전 과정을 맞춤 지원하는 차세대
프로젝트 신개발 의료기기 허가도우미 등을 운영하고 있
습니다
식약처는 이번 제품 허가를 통해 개개인의 뼈 나이를 신속하게
분석 판정하는데 도움을 줄 수 있을 것이라며 앞으로도 첨단 의료기기
개발이 활성화될 수 있도록 적극적으로 지원해 나갈 것이라고
밝혔습니다