MRI 스캐너는 환자의 복잡한 몸 속을 잘 보여준다. 무릎 인대와 힘줄 같은 것도 자세히 볼 수 있다. 코로나 19 사태 이전 올 1월, NYU 랭곤 병원에서 무릎 MRI를 찍은 환자들은 특별히 MRI를 두 번 찍었다. 한 번은 기존의 방식대로 10분에 걸쳐 찍었고, 다른 한 번은 인공지능의 도움을 받아 5분 만에 찍었다. 이는 환자들의 동의를 받아 이루어진 실험의 일환이었다. 코로나 19 사태 이후 이 병원에서는 MRI 스캐너 1대를 가지고 이 실험을 재개했다.
이 실험은 페이스북 인공지능 연구소가 이 병원과 함께 진행하고 있는 기획의 일환이다. MRI 스캔을 더 빨리 하고, 데이터 확보를 덜 해도 기존의 방식만큼 좋은 이미지를 얻을 수 있는지를 알고자 하는 것이 그 목적이다. 기존에 10분이 걸리던 스캔을 5분 만에 끝내면 분명한 장점이 있다. 환자가 소음을 내뿜는 기계 속에서 시간을 덜 보낼 수 있고, 병원 측에서도 이 비싼 장비의 효용을 높일 수 있기 때문이다.
이를 가능하게 하기 위해 방사선과 의사들과 컴퓨터 공학자들은 인공 지능을 사용했다. MRI의 작동 속도를 두 배로 높인 다음, 여기서 획득한 데이터를 기존 방식대로 획득한 데이터에 짜 넣으면 아무 짝에도 쓸모 없는 결과물이 나온다. 그래서 여기에 인공지능을 적용했다. 기계 학습을 이용해 비교적 불충분한 데이터를 분석해 유용한 결과물로 재탄생시키는 것이다. 이는 일부 방사선과 의사들에게는 인공지능을 적용하지 않은 이미지보다 훨씬 품질이 우수하게 여겨졌다.
유용한 이미지로 전환되기 이전 MRI 기기의 완전한 원 데이터이다. 과거에는 역푸리에 변환이라는 과정을 통해 이 작업을 수행했다.
이 프로젝트에서는 8월에 희소식을 전해 왔다. 이 프로젝트의 연구자들은 방사선과 의사들이 일반적인 MRI 이미지와 인공지능 사용 이미지를 분간할 수 있을지, 그리고 인공지능 사용 이미지도 기존의 이미지와 마찬가지로 진단에 사용될 수 있을지를 알기 위해 진행된 또다른 연구 결과를 공개했다. 작년 본지는 이 절차에 대해 독점 심층 취재를 실시했다. 실험에 참가한 의사를 밀착 취재했다. 이 연구 결과는 지난 8월 미국 뢴트겐선학 학회지에 게재되었다.
연구 결과는 고무적이라는 것이 마이클 레크트 박사의 말이다. 레크트는 NYU 랭곤 병원의 방사선과장이며, 이 연구의 제1저자이다. 그는 인공 지능이 기존 방식에 비해 훨씬 적은 양의 데이터로 만들어낸 이미지가, 기존 방식으로 만들어진 이미지에 비해 손색이 없다고 말했다. “기존 방식으로 만들어진 이미지와 새로운 방식으로 만들어진 이미지 간에는 차이가 없다. 둘 다 진단용으로 사용이 가능하다.”
그는 실제 진단에도 인공 지능이 생성한 환자 무릎 이미지를 사용할 것이라고 밝혔다. 그 진단 결과를 통해 외과의가 수술의 필요 여부를 정할 수 있다는 것이다. “인공지능이 만든 이미지는 기존 이미지와 호환이 가능하다. 그리고 이렇게 진단을 내릴 수 있는 것이 매우 편하다.” 연구에 참여한 6명의 방사선과 의사 중 오직 그만이 기존 방식으로 만들어진 이미지와 인공 지능이 생성한 이미지를 구분할 수 있었다.
최근에 발표된 이 연구에서는 환자들은 두 번씩 MRI 스캔을 받지 않았다. 대신 이 팀은 환자 무릎의 기존 MRI 스캔을 가지고, 신속 이미징 절차의 시뮬레이션을 거쳐 원 데이터 일부를 없앤 다음, 인공지능을 사용해 이를 다시 완벽한 상태로 복원했다.
이 원 MRI 데이터는 정보가 손실되어 있다. 기존 방식으로 해석할 경우, 좋지 않은 결과가 나온다. 그러나 인공지능은 이 정도의 데이터로도 좋은 이미지를 만들어낸다.
그러나 이번의 연구에서는 스캔을 2번씩 했다. 그리고 레크트는 무릎에 관절경 검사 수술을 받은 환자들로부터 얻은 자료를 황금률로 삼고자 했다. 즉 기존 방식의 스캔과 5분짜리 간이 스캔으로부터 얻은 결과를 외과의가 수술대 위에서 보게 되는 결과와 비교하는 것이다.
이러한 절차는 MRI 스캐너가 일부 사례에서 X선 또는 CT 스캐너를 대체할 수 있도록 해 줄 것이다. 예를 들어 뇌 촬영이 필요한 경우 이온화 방사선이 나오는 CT 스캐너 대신 신속한 MRI를 사용할 수도 있다는 얘기다.