[시론]인공지능과 수의료
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[시론]인공지능과 수의료
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  • [ 142호] 승인 2018.12.19 19:18
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인공지능이나 머신 러닝은 먼 미래의 기술이 아니라 이미 유행하고 있는 분야이다. 특히 인공 지능은 건강관리 분야에서 큰 변화를 불러 올 것으로 예측된다. 동물 질병의 진단을 자동화하고 동물의 건강관리를 개선하며 반려동물의 생활 방식을 향상시키기 위해 수의료의 여러 분야에서 인공지능 기술이 개발 중이다.

동물병원에서 입원 환자의 병상 모니터링뿐만 아니라 혈액검사나 생화학적 검사, 영상 분석결과는 머신 러닝 기술을 이용하여 자동으로 정확하게 그 결과를 해독할 수 있을 것이다. 여기에 인공지능 기술을 가미 한다면 더욱 정확한 진단 및 처방을 내릴 수 있을 것으로 생각된다. 

수의학적 진료에 관해서는 이미 많은 데이터가 있지만 보유한 데이터에 대하여 더 깊은 통찰력을 얻으려면 수많은 데이터의 종합적인 수집이 필요하고, 데이터에 대한 보다 확실한 분석을 필요로 하고 있으며, 지역에 기반을 둔 반려동물 집단의 위험 관리 개선에 체계적이고 집중적인 노력이 필요할 것으로 보인다.

그러나 수의사와 환자는 이러한 신기술의 효과 및 안전성에 대해 회의적인 면을 보이기도 한다. 수의사와 환자의 보호자들은 복잡한 수의학적 결정을 인공지능에 넘겨 줄 수 없으며, 기계를 믿고 진료를 하였을 때 그 파생적 문제에 대한 대책이 없으면 맡길 수 없다고 생각하기 마련이다. 이러한 이유가 수의료 분야에서 인공지능의 도입을 막는 이유가 될 수 있기 때문에 수의사와 고객의 신뢰를 얻기 위해서는 인공지능의 효과와 안전성을 납득시킬 만한 경험적 증거가 필요할 것이다.

인공지능을 이용한 경험적 증거는 많은 학자들이 제시하고 있다. 양이 고통을 겪고 있는지 알아내고 그 고통의 심각성을 평가하기 위해 다섯 가지 표정을 사용하는 인공지능 시스템이 케임브리지 대학에서 개발 되었다. 이러한 결과는 양의 복지 향상뿐만 아니라 토끼나 설치류 같은 실험동물에도 고통을 평가하는데 적용될 수 있을 것이다. 인간의 얼굴에서 감정과 표현을 인식하는 인공지능을 바탕으로 양의 얼굴 표정으로부터 수의사가 개발한 통증 진단을 위한 표준화 된 측정 기준을 적용한 것이었다.

양의 부제병이나 유방염, 부상, 세균 감염은 무리에서 흔하게 발생하는데 인공지능을 통하여 발견하면 빠른 치료와 통증 완화로 이어질 것이다. 이 방법에 따르면 양이 고통스러울 때, 눈은 좁혀지고, 뺨이 조여지며, 귀는 앞으로 접히고, 입술은 뒤로 당겨지며, 콧구멍은 U에서 V 자 형상으로 변형된다고 하는데, 인공지능은 통증의 심각도를 측정하기 위해 이러한 특성을 1에서 10까지 평가한다. 이 방법으로 인공지능은 스스로 학습하여 약 80%의 정확도로 통증 수준을 예측할 수 있었다고 한다.

또 다른 예로서는 영상의 분석 분야에 인공지능을 이용할 수 있다. 동물실험 결과를 종료하고 나서 실험동물의 각종 장기에 대한 병변을 현미경으로 검경한다. 이때 질병의 병리학적 진단보다는 예를 들면, 간장에 지방구가 어느 정도 침윤하고 있는지 또는 복부지방의 세포수의 증감이나 크기 변화 등을 측정하기 때문에 이러한 검경은 자동화된 현미경 검경 장치를 이용하고 자동화된 영상분석 장치로 정확히 분석할 수 있다.

인공지능을 이용한 병리학적 검경 기술은 향후 10년 이내에 급속하게 이용될 것으로 전망되고 있다. 올 4월에는 Ask.Vet이 음성 기반 인공지능을 구글 홈과 아마존의 알렉사 플랫폼에 배치하였다. 반려동물 보호자들은 간단한 수의학적 이상을 음성을 통해 질문하고 답을 얻을 수 있다. 이러한 시스템을 구축하기 위해서 수만 명의 수의료 고객으로부터의 질문과 답변을 분석하여 예측 가능한 대화 흐름을 구축하는 것이 필요하다.

수의료에 대한 법적인 문제가 해결 된다면 수의료 인공지능은 고객에게 권장 해결책을 제공하고 자신의 가정에서 수의학 전문 지식을 제공받게 되며 적절한 전문 수의사를 안내 받게 될 것이다. 인공지능기술을 이용하여 의료계에서는 이미 왓슨을 도입한 대형병원이 많이 있다. 수의료에서도 비켜갈 수 없는 신기술의 도입에 보다 적극적인 자세가 필요할 것으로 생각한다.

 

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