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그림6 구글이 2012년에 발표한 딥러닝 실험 결과. 대량의 이미지 데이터로부터 “대각선” “사람 얼굴” “고양이 얼굴” 등의 개념을 스스로 도출해 내었다.

186호 (2015년 10월 Issue 1)

백승욱
- 현 루닛 대표
그림6 구글이 2012년에 발표한 딥러닝 실험 결과. 대량의 이미지 데이터로부터 “대각선” “사람 얼굴” “고양이 얼굴” 등의 개념을 스스로 도출해 내었다.

의료 영상 장비를 쓰는 의사는 최소한의 방사선량으로 최대한의 진단 정보를 알아내야 한다. 하지만 방사선량이 적은 X-Ray 장비는 MRI나 CT보다 덜 위험하지만 그만큼 정보량이 적다. 또 의사의 컨디션이나 숙련도에 따라 판독 결과가 달라진다. 컴퓨터를 이용한 보조 진단(CAD) 기술이 나오기도 했지만 정확도에 문제가 있었다.

그런데 2012년부터 ‘딥 러닝’ 기술이 급속하게 발전하기 시작하며 진단의학계의 판도가 달라지고 있다. 사람의 얼굴을 사람보다 더 잘 구별해내는 인공지능 알고리즘이 개발되면서 이를 진단의학에 사용하려는 움직임이 국내외에서 활발해지고 있다. 특히 디지털 의료 데이터가 풍부한 한국은 딥러닝 영상 진단 분야에서 유리한 입지를 차지할 수 있을 것이다.