오늘은 AI기반 병리학 진단 도우미인 PathChat를 개발한 논문을 들고와봤습니다. 논문은 A multimodal generative AI copilot for human pathology 이고, 오늘 포스트의 제목은 chatGPT가 뽑아줬습니다.
DOI: 10.1038/s41586-024-07618-3
gemini
**PathChat은 어떻게 만들어졌을까요?**
PathChat은 엄청난 양의 데이터를 학습하여 만들어졌습니다. 연구팀은 100,000개 이상의 슬라이드에서 약 1억 개의 병리학 이미지를 수집하고, 이를 바탕으로 인공지능 모델을 학습시켰습니다. 또한, 118만 개의 병리학 이미지와 캡션 쌍을 이용하여 이미지와 텍스트를 연결하는 방법을 학습했습니다.
**학습 방법은 어떻게 이루어졌을까요?**
1. **자기 지도 학습:** 먼저, 인공지능 모델은 스스로 데이터를 학습하여 이미지의 특징을 파악했습니다.
2. **비전-언어 사전 학습:** 이미지와 텍스트를 연결하여 이미지가 나타내는 내용을 이해하도록 학습했습니다.
3. **미세 조정:** 실제 병리학 데이터를 이용하여 모델의 성능을 향상시켰습니다.
**자기 지도 학습**
자기 지도 학습은 인공지능이 스스로 데이터를 학습하는 방법입니다. 이 방법은 인공지능이 데이터의 패턴을 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측할 수 있도록 도와줍니다. PathChat의 자기 지도 학습 과정에서는 인공지능이 100,000개 이상의 슬라이드에서 약 1억 개의 병리학 이미지를 학습했습니다.
**비전-언어 사전 학습**
비전-언어 사전 학습은 인공지능이 이미지와 텍스트를 연결하는 방법을 학습하는 과정입니다. 이 과정에서는 인공지능이 118만 개의 병리학 이미지와 캡션 쌍을 학습했습니다. 이를 통해 인공지능은 이미지가 나타내는 내용을 텍스트로 표현할 수 있게 되었습니다.
**미세 조정**
미세 조정은 인공지능이 실제 병리학 데이터를 이용하여 성능을 향상시키는 과정입니다. 이 과정에서는 인공지능이 다양한 병리학 질문에 대해 정확하고 상세한 답변을 제공할 수 있도록 학습했습니다.
**PathChat의 결과는 어땠을까요?**
PathChat은 다양한 병리학 질문에 대해 정확하고 상세한 답변을 제공할 수 있었습니다. 특히, 병리학 이미지를 분석하고 질병을 진단하는 데 있어 뛰어난 성능을 보였습니다.
**PathChat과 같은 인공지능은 어떻게 발전할까요?**
* **더욱 정확한 진단:** 더 많은 데이터를 학습하고, 더욱 복잡한 모델을 개발함으로써 진단의 정확도를 높일 수 있습니다.
* **다양한 질병 진단:** 암뿐만 아니라 다른 질병에도 적용될 수 있도록 모델을 확장할 수 있습니다.
* **개인 맞춤형 치료:** 환자의 유전체 정보와 병리학 정보를 결합하여 개인에게 맞는 치료법을 제시할 수 있습니다.
**우리 생활에 어떻게 유용하게 될까요?**
* **조기 진단:** 질병을 조기에 발견하여 치료 효과를 높일 수 있습니다.
* **의료 비용 절감:** 불필요한 검사를 줄이고, 치료 효율성을 높여 의료 비용을 절감할 수 있습니다.
* **의료 접근성 향상:** 병원에 방문하지 않고도 인공지능을 통해 질병에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
**결론**
PathChat과 같은 인공지능은 병리학 분야에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로 인공지능은 의료 분야에서 더욱 중요한 역할을 수행하며, 우리의 건강한 삶에 기여할 것입니다.
NotebookLM
## AI 기반 병리학 진단 도우미, PathChat
**PathChat은 인간 병리학을 위한 멀티모달 생성 AI 보조 도구입니다.** 이는 쉽게 말해, PathChat은 의료 영상과 텍스트 정보를 동시에 이해하고, 마치 의사와 대화하듯 질문하면 전문적인 답변을 제공하는 AI 모델입니다. PathChat을 개발하게 된 배경에는 최근 병리학 분야의 두 가지 중요한 기술 발전이 있습니다.
**첫째, 디지털 슬라이드 스캐닝 기술의 발달과 이를 이용한 병리학 이미지 데이터의 축적입니다.** 과거 현미경을 통해서만 관찰 가능했던 병리학 슬라이드를 디지털 이미지로 변환하여 저장하고 분석할 수 있게 되면서, 이러한 방대한 데이터를 학습에 활용할 수 있게 되었습니다.
**둘째는, 자연어 처리(NLP) 기술의 비약적인 발전, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장입니다.** ChatGPT와 같은 LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준으로 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. PathChat은 이러한 LLM을 기반으로, 여기에 병리학 이미지를 함께 분석할 수 있는 멀티모달 기능을 더하여 개발되었습니다.
PathChat을 만들기 위해 연구팀은 엄청난 양의 데이터와 정교한 학습 방법을 사용했습니다. 먼저, 10만 개가 넘는 슬라이드에서 얻은 1억 개 이상의 조직학 이미지 패치로 학습된 최첨단 비전 인코더인 UNI3을 사용했습니다. UNI3는 자가 지도 학습을 통해 이미지의 중요한 특징을 스스로 학습할 수 있습니다.
다음으로, UNI3에 118만 개의 병리학 이미지와 캡션 쌍을 추가로 학습시켜 이미지 정보와 텍스트 정보를 연결하는 능력을 향상시켰습니다. 즉, 특정 이미지에 대한 전문가의 설명을 함께 학습함으로써, AI 모델이 이미지의 내용을 텍스트로 표현하는 법을 배우도록 한 것입니다.
마지막으로, 130억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델인 Llama 2를 사용하여, 앞서 학습된 비전 인코더와 연결했습니다. 이 연결을 통해 이미지 정보는 텍스트 정보와 결합되어 LLM에서 처리될 수 있습니다. 이렇게 만들어진 모델에 45만 개 이상의 다양한 지침과 질문-답변 쌍으로 구성된 데이터 세트를 사용하여 PathChat을 미세 조정했습니다. 이 과정을 통해 PathChat은 병리학 이미지와 텍스트를 이해하고 복잡한 질문에 답변하는 법을 배우게 됩니다.
**PathChat은 다양한 분야에서 그 성능을 입증했습니다.** 먼저, 다양한 장기 및 질병 모델의 사례에서 얻은 다중 선택 진단 질문에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 즉, 여러 개의 진단명 중에서 이미지에 맞는 정답을 선택하는 문제에서 높은 정확도를 보여주었습니다. 또한, 전문가가 직접 작성한 공개형 질문을 통해 평가한 결과, PathChat은 병리학 관련 질문에 대해 전반적으로 더 정확하고 병리학자가 선호하는 답변을 생성했습니다.
**PathChat과 같은 AI 모델은 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.** 특히, 다음과 같은 방향으로 발전이 기대됩니다.
* **더 많은 데이터와 향상된 알고리즘을 통해 진단 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.**
* **전체 슬라이드 이미지(WSI) 분석 기능을 추가하여 더 넓은 범위의 진단 지원이 가능해질 수 있습니다.**
* **특정 세포 또는 조직의 개수를 세거나 위치를 파악하는 등의 특수 기능을 통해 병리학 연구를 가속화할 수 있습니다.**
PathChat은 아직 개발 단계이지만, 앞으로 병리학 교육, 연구, 임상 의사 결정 등 다양한 분야에서 의료진의 중요한 동반자로서 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 숙련된 병리학자가 부족한 지역에서 PathChat은 정확한 진단을 위한 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 또한, 의료진의 교육 및 훈련 과정에서 PathChat은 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하고 의료 서비스의 질을 향상하는 데 기여할 수 있을 것입니다.
하지만 PathChat과 같은 AI 모델은 완벽하지 않으며, 앞으로 해결해야 할 과제도 남아 있습니다. 특히, **AI 모델은 학습 데이터에 의존하기 때문에, 최신 지식과 정보를 지속적으로 업데이트해야 합니다.** 또한, AI 모델이 의료 현장에서 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사 결정을 지원하고 효율성을 높이는 도구로서 사용될 수 있도록 윤리적인 측면에 대한 논의도 필요합니다.
chatGPT
이 논문은 **병리학을 위한 멀티모달 생성 AI 조수(PathChat)**에 대해 설명하고 있습니다. 이 AI 모델은 병리학 분야에서 사람들의 진단을 돕기 위해 개발되었으며, 이미지와 자연어 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이 모델은 병리학에서 사용되는 현미경 이미지와 텍스트 데이터를 활용하여 더 정확하고 신뢰성 있는 진단을 제공하기 위해 고안되었습니다.
### PathChat 모델 제안 배경
최근 인공지능(AI)이 다양한 의료 분야에서 활용되고 있지만, 병리학에서는 여전히 AI가 적극적으로 사용되지 않았습니다. 병리학은 주로 현미경으로 본 조직 샘플을 분석하여 질병을 진단하는 과정을 포함하는데, 이 과정은 매우 복잡하고 전문 지식이 필요합니다. 특히, 병리학에서는 시각적 데이터(조직 이미지)와 문서 데이터(진단 정보, 환자 기록 등)가 모두 중요한 역할을 합니다. 따라서 두 가지 정보를 동시에 처리할 수 있는 AI 모델이 필요했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 **PathChat**이라는 AI 모델이 제안되었습니다.
### 연구에 사용된 자료 및 데이터
PathChat은 100만 개 이상의 병리학 이미지와 이들에 대한 설명이 포함된 데이터셋을 활용해 학습되었습니다. 이 데이터는 암 조직 슬라이드 이미지나 진단 보고서 같은 다양한 병리학 데이터를 포함하며, 병리학 연구자와 의사들이 주로 사용하는 자료들로 구성되었습니다. 이외에도, 대화 형식의 데이터와 질의응답 형식의 자료들도 학습에 사용되었습니다. 이를 통해 PathChat은 단순히 이미지를 분석하는 것뿐만 아니라, 질문에 대한 대답이나 설명을 제공하는 능력도 갖추게 되었습니다.
### PathChat 모델 학습 방법
PathChat의 학습 과정은 두 단계로 이루어졌습니다. 첫 번째 단계는 **이미지 인코더**를 사용하여 병리학 이미지의 특징을 추출하는 과정입니다. 여기서는 조직 이미지에서 유의미한 패턴을 인식할 수 있도록, 수백만 개의 이미지로 모델을 사전 학습시켰습니다. 두 번째 단계에서는 **언어 모델**과 결합하여 이미지를 설명하거나 질문에 답할 수 있는 능력을 길렀습니다. 이 과정에서 45만 개 이상의 병리학 관련 질문과 답변 데이터셋이 사용되었습니다.
이 모델은 **Llama 2**라는 대규모 언어 모델을 기반으로 하여 학습되었으며, 이 모델은 문장을 생성하거나 사용자의 질문에 답할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이미지를 설명하고 그에 따른 진단을 제시하는 방식으로 학습된 PathChat은, 사람의 입력에 따라 적절한 진단을 제공할 수 있게 되었습니다.
### 연구 결과
PathChat은 다양한 병리학적 질문에 대한 답변에서 매우 높은 정확도를 보였습니다. 특히, 단순한 이미지 분석을 넘어 환자의 임상 정보나 조직 샘플의 세부적인 특징을 고려한 진단을 제공하는 데 있어 기존 AI 모델들보다 더 뛰어난 성능을 나타냈습니다. 연구에서 사용된 테스트에서는 78% 이상의 정확도로 진단을 수행하였으며, 이는 기존 모델들보다 훨씬 높은 성과입니다.
또한 PathChat은 교육용 도구로도 활용 가능성이 큽니다. 병리학을 공부하는 학생들이나 연구자들은 PathChat을 사용하여 병리 이미지를 분석하고, 다양한 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 학생들은 보다 효과적으로 학습하고, 연구자들은 연구 과정을 더 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다.
### PathChat과 같은 AI 모델의 미래 발전 가능성
PathChat과 같은 AI 모델은 병리학뿐만 아니라 의료 분야 전반에서 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이러한 AI는 전문가의 진단을 보조하거나, 질병의 초기 발견을 돕는 데 사용될 수 있습니다. 특히, AI가 현미경 이미지를 분석하고, 임상 정보를 결합하여 더 정확한 진단을 제공하는 능력은 의료진에게 큰 도움이 될 것입니다.
앞으로 PathChat과 같은 모델은 더 많은 데이터를 학습하고, 더욱 정교한 진단을 제공할 수 있게 될 것입니다. 또한, 이러한 모델은 사용자가 질문을 하거나 대화를 통해 진단 과정을 이해할 수 있도록 돕는 방식으로 발전할 것입니다. 이를 통해 병리학 분야뿐만 아니라, 다양한 의료 분야에서 AI가 중요한 도구로 자리 잡게 될 것입니다.
병리학 AI는 특히 교육과 연구, 그리고 임상 의사결정 과정에서 유용하게 사용될 것이며, 의료 자원의 불균형을 줄이고, 더 많은 환자들에게 빠르고 정확한 진단을 제공하는 데 기여할 것입니다.
### 결론
PathChat과 같은 AI 모델은 의료진의 보조 도구로서 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 병리학의 복잡한 진단 과정을 지원하고, 의료 교육을 보조하며, 임상 의사결정을 돕는 등 다양한 방면에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 또한, 앞으로 AI가 더욱 발전함에 따라, 병리학뿐만 아니라 의료 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하게 될 것이며, 이는 의료 서비스의 질을 높이고, 더 많은 사람들에게 공평한 의료 서비스를 제공하는 데 기여할 것입니다.
결론적으로, PathChat은 병리학 분야에서 진단의 정확성을 높이고, 더 많은 환자들이 신속하고 적절한 치료를 받을 수 있도록 돕는 중요한 도구로 자리매김할 것입니다. AI의 지속적인 발전과 함께, PathChat의 적용 범위와 중요성은 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.
Stand Alone의 도구들은 이제 하나둘 나오고 있는데 문제는 현장에서 사용하려면 기존 병원 시스템 안에서 운영이 되야하는데 이걸 어떻게 잘 해결할지가 문제이지 않을까합니다.
이제는 아무리 좋은 도구를 만들어도 병원 시스템에서 운영을 할 수 없다면 무용지물이 되지 않을까 하는 생각이 먼저 든다는...
어떻게 병원 시스템에 침투 할 수 있을지가 관건이지 않을까 합니다.
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| 출처: @wm_ohmygirl |
