이제 북반구에서는 여름이 본격화되었습니다. 그러나 우리 대부분은 일광욕을 즐기지만 그에 따른 위험도 따릅니다. 가장 흔한 피부암인 기저세포암종 진단이 증가하는 반면, 가장 위험한 흑색종 피부암 발병 사례는 사상 최고치를 기록하고 있습니다. 과학자 테스 와트(Tess Watt)는 “피부암 재단(Skin Cancer Foundation)에 따르면 피부암은 세계에서 가장 흔한 암입니다”라고 말합니다. 하지만 흑색종을 조기에 발견해 치료하면 5년 생존율이 99%에 달한다”고 말했다.
이 시스템은 저전력 연결 장치에서 실행되는 기계 학습인 TinyML의 시연입니다.
이를 염두에 두고 에든버러에 있는 Heriot-Watt University의 수학 및 컴퓨터 공학부 박사 과정 후보자인 Tess는 조기 탐지 시스템을 만들었습니다. 그는 소형 카메라에 부착된 Raspberry Pi 3 Model B 컴퓨터를 사용하여 피부암 및 기타 피부 질환을 진단하도록 설계된 AI 도구 세트를 개발했습니다. 목표는 세계의 외딴 지역에 사는 환자들이 사용할 수 있는 저렴한 장치를 만드는 것이었습니다. 인터넷에 연결하지 않고도 집에서 피부 상태를 모니터링할 수 있습니다.
검사 실시
Tess 시스템은 기계 학습을 사용하여 피부 병변의 이미지를 분석합니다. “기계 학습은 인간 피부과 전문의보다 더 정확하게 많은 이미지를 한 번에 분석함으로써 전통적인 피부 병변 분류 방법에서 직면하는 대부분의 문제를 극복했습니다.”라고 그는 말합니다. “머신러닝은 인간의 눈으로는 식별할 수 없는 패턴을 더욱 정확하고 객관성 있게 식별할 수 있습니다.”
피부 불만을 평가하기 위해 Tess 장치 중 하나를 장착한 환자에게 영향을 받은 부위의 사진을 찍도록 요청합니다. 피부 병변 이미지 세트는 Raspberry Pi 컴퓨터에 저장되기 때문에 그녀의 프로그램은 이미지를 주어진 세트에 있는 수천 개의 이미지와 비교하기 전에 실시간으로 분석할 수 있습니다. 그 아이디어는 정보가 의사와 공유되고 가능한 치료에 대한 결정이 내려진다는 것입니다. “현행법은 [in the UK] 진단을 확인하려면 의료 전문가가 필요합니다.”라고 Tess는 말합니다.
글로벌 영향
Tess는 LesionIQ가 스코틀랜드 시골에서 사용될 것으로 예상하고 있으며 윤리적 승인을 얻기 위해 NHS Scotland와 협의 중입니다. 그러나 특히 Raspberry Pi 장치가 널리 사용되고 저렴하다는 점을 고려하면 전 세계 원격 커뮤니티를 위한 중요한 도구가 될 수도 있습니다. 그는 “왜 내 AI 모델을 스마트폰에 넣지 않았느냐는 질문을 자주 받는데, 그 이유는 스마트폰이 비싸고 인터넷 접속도 제한된 개발도상국에서는 사용할 수 없기 때문”이라고 말했다.
이 장치는 확실히 유망해 보입니다. 현재 피부암 진단 정확도는 85%이며, 테스는 이를 개선할 수 있다고 말했다. 그는 “사용 가능한 소수의 피부 외상 키트를 사용하고 있으며 더 크고 다양한 새로운 키트를 신속하게 만들고 제공하기 위해 노력하고 있습니다”라고 말했습니다. 그러나 이것이 가장 큰 문제입니다.
Tess는 “피부 병변에 대한 다양한 데이터가 부족하고 AI의 임상 환경은 아직 초기 단계입니다.”라고 덧붙입니다. “향후 계획은 다양한 데이터를 생성/소싱하고 연구를 수행하여 실제 환경에서 이 장치를 테스트하는 것입니다.” 그는 이 장치가 2030년까지 실제 환자에게 사용될 수 있기를 바라고 있습니다.
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