제라르도 에르모시요 발라데즈 | 지멘스 올해의 발명가 | 평생 업적
엑스레이, CT 스캔, MRI 같은 영상 기술은 환자 몸 안의 뼈와 조직 구조를 자세하게 촬영해서 의사들에게 수십 년 동안 도움을 줬어요.“이 모든 기술은 정확하게 해석할 수 있는 경우에만 진단에 도움이 되는 이미지 데이터를 제공해요.예를 들어 엑스레이 영상의 가는 선이 뼈가 부러졌다거나 MRI 스캔에서 나온 대량의 데이터에서 이상한 질량을 보는 사람이 있어야 해요.” 평생공로상 부문에서 2024년 올해의 발명가로 선정된 Siemens Healthineers (SHS) 의 제라르도 에르모시요 발라데즈 (Gerardo Hermoillo Valadez) 는 말합니다.“저희 부서에서는 의료 영상을 해석해서 의료진을 구제하고 지원할 수 있는 AI 프로세스를 개발 중이에요.”
제라르도 에르모시요 발라데즈는 2024년 올해의 발명가예요: 그의 발명은 해부학적 지능을 개발해요
사람들은 보통 사진에서 물건을 아주 잘 찾아요.예를 들어, 대부분의 사람들은 엑스레이 이미지로 척추를 쉽게 알아볼 수 있어요. 환자의 자세가 다르거나, 사진을 찍는 각도가 다르거나, 뼈가 크거나 작거나, 건강한 척추와 변형된 척추에 따라 이미지가 많이 달라지더라도 말이에요.컴퓨터는 인공 지능과 딥 러닝을 사용해야만 이 작업을 수행할 수 있어요. 그리고 많은 적절한 샘플로 훈련을 받은 경우에만 가능해요.게라도는 이렇게 말합니다. “인공 지능은 의료 영상을 통해 길을 찾고 다양한 뼈, 장기, 조직을 정확하게 분류할 수 있도록 해부 지능을 발전시킬 수 있어요.“같은 방식으로 AI가 정상 조직과 비정상 조직을 구별하는 법을 배울 수 있어요.”
병원하고 의사실에서 일상생활에서 AI 기반 이미지 인식은 아주 다양하게 응용되고 있어요. 예를 들어, 시스템은 “오른쪽 견갑골을 보여줘”와 같은 지시에 응답하여 올바른 이미지 데이터를 표시하는 법을 학습할 수 있어요.또한 주입된 조영제가 검사 대상 장기에 도달한 시기를 결정하는 방사선 검사를 자동으로 지원하고 이미지 데이터를 분석하여 가능한 병원성 변화를 찾아낼 수 있어요.제라르도가 주도해 온 혁신 중 상당수는 전체 SHS 제품군 어디에나 있어요.
제라르도는 이렇게 강조해요. “인공 지능은 훈련된 데이터만큼만 우수해요.“MRI 영상에서 종양을 인식하려면 우리가 사용할 수 있도록 만든 건강한 사람과 아픈 사람의 수천 장의 사진에서 먼저 학습했어야 해요.”AI 훈련에는 세 가지 기본 접근 방식이 있어요: 지도 학습, 약한 지도 학습, 자기 지도 학습.지도 학습에서는 AI에 각 데이터 세트에 대한 정확한 정보가 제공돼요. 예를 들어 “이미지 오른쪽 상단에 종양이 있어요.”약한 지도 학습에서는 정보 라벨이 몇 개만 주어져요. 예를 들어 종양 여부.자기 지도 학습에서는 데이터에 레이블이 전혀 없고 AI가 독립적으로 학습해요. 예를 들어 기존 샘플 이미지에서 일부를 숨기고 어떻게 생겼는지 “추측”해서.
그의 발명품은 Siemens Healthineers 제품군 전체를 구성해요.
인공 지능은 의료 영상을 통해 길을 찾고 정확하게 분류하는 법을 배울 수 있어요.
지도학습은 AI가 학습하는 가장 빠르고 효율적인 방법이에요. 하지만 관련된 모든 측면을 고려하여 충분한 훈련 데이터를 얻으려면 시간도 많이 걸리고 비용도 많이 들어요.자기 지도 학습은 가장 많은 학습 시간이 필요하지만 AI는 비싼 데이터 라벨링 없이 독립적으로 작동할 수 있어요.“최근에 우리는 ChatGPT에서 사용하는 것과 같은 최신 자기 지도 학습 기법에 집중하고 있어요”라고 게라도는 말합니다.“덕분에 특히 해부학 지능 분야에서 큰 도움이 됐어요.우리 AI는 이제 거의 해부학 지도책만큼 똑똑해요.약 200개의 서로 다른 랜드마크 (신체 부위) 를 구별해서 영상 자료에서 찾을 수 있어요.
