마이크로소프트(MS) AI(MAI) 보건팀은 22일(현지시간) 의사보다 최대 3.7배 정확한 AI 진단 도구를 공개했다.
MAI 보건팀이 내놓은 것은 대화형 순차 진단 평가지표 ‘SD벤치’(SDBench)와, 이 평가지표를 토대로 작동하는 ‘MAI-DxO’다. MAI-DxO는 진단 오케스트레이터(Diagnostic Orchestrator)를 뜻한다. 관련 논문은 국제 학술지 ‘사이언스’에 게재됐다.
복수의 AI가 토론하는 단계별 진단
MAI-DxO는 희귀 질환과 응급 진단 상황에서 의료진을 도와 단계별로 진단하도록 개발됐다. 단일 AI 모델이 즉각 내놓는 답변에 의존하지 않는 방식이다.
복수의 AI 의사가 각자 진단을 내놓으면 시험, 토론, 검증 과정을 거쳐 최종 진단이 정해진다. 검사가 가져올 예상 가치와 비용을 정밀하게 계산해 가장 적합한 진단 경로를 고른다.
MS는 MAI-DxO에 대해 “AI가 의료진을 도와 단계별로 진단을 진행하면서 더 적은 검사 비용과 시험으로 더 높은 정확도를 달성하는” 도구라고 밝혔다.
고난도 임상 사례 진단 정확도 83%
검증에는 미국 뉴잉글랜드의학저널(NEJM)에 실린 최고 난도 임상 사례 304건이 쓰였다. 임상 검증 대조군은 내과의나 일반의였다.
MAI-DxO의 고난도 임상 진단 정확도는 83%를 기록했다. 참고 자료 없이 진단한 일반의의 정확도는 22%로, MAI-DxO가 약 3.7배 높았다.
교과서와 인터넷 검색을 활용한 의사의 정확도는 36%였다. MAI-DxO의 정확도는 검색을 활용한 의사와 비교해 2.3배 이상이었다.
미 정보기술(IT) 전문매체 테크크런치는 대조군이 내과의·일반의였던 반면 실제 병원에서는 이런 고난도 진단을 전문의나 협진팀이 맡는다고 짚었다.
응급 진단 정확도 80%와 검사 비용 절감
미국 응급실 입원 데이터를 활용한 검증에서는 MAI-DxO의 응급 진단 정확도가 80%로 나타났다. 의사의 정확도는 47%로, MAI-DxO가 1.7배 이상 높았다.
MAI-DxO는 불필요한 검사를 줄여 진단 추정 비용도 낮췄다. 추정 비용은 기존 시스템과 비교해 절반 또는 3분의 1 수준으로 절감됐다.
무스타파 술레이만 MAI 최고경영자(CEO)는 이번 성과를 “의료 초지능(SI)을 향한 중요한 단계”라고 평가했다.
실제 환자 대상 임상 연구 착수
SD벤치의 평가 코드와 비용 추정 알고리즘은 연구진에게 공개될 예정이다. MS는 보스턴의 베스 이스라엘 디커니스 메디컬센터와는 실제 의료 현장 적용 가능성을 검증하는 임상 연구에 착수했다.
임상 연구는 응급실과 병원에서 실제 환자를 대상으로 진행된다. MS는 기술 개발 속도를 높이려고 사내에 흩어져 있던 보건·의료 연구팀을 MAI 조직으로 합칠 방침이다.
