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updated. 2024-03-28 17:57 (목)
[신간] 의료 AI 입문
[신간] 의료 AI 입문
  • 이영재 기자 garden@kma.org
  • 승인 2020.11.26 11:41
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야마시타 야스유키 지음/양형규 옮김/양병원 출판부 펴냄/1만 5900원

'싱귤래리티'(인공지능이 인간 지능을 넘어서는 기점)가 다가오고 있다. 

딥러닝 분야 석학인 제프리 힌튼 토론토대 교수는  "5년이 지나면 영상 진단은 대부분 딥러닝이 도맡게 되어 영상의학과 의사는 필요 없을 것"이라고 단언했다. 과연 인공지능(AI)은 의사를 대체할 수 있을까.

야마시타 야스유키 일본 구마모토의대 교수(영상의학과 전문의)가 쓴 <의료 AI 입문>이 출간됐다.

저자는 인공지능시대 대응의 첫발은 AI에 대한 이해부터 출발해야 한다고 강조했다.

이 책은 임상의사를 비롯 의료 관계자들이 AI를 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는다. 머신러닝·딥러닝·인공 뉴런·신경망 등 AI 핵심 이론과 알고리즘을 상세하게 알려준다.

수만 개의 의료 데이터에서 의학적 통찰을 도출하는 인공지능, 이미지 형식의 의료 데이터를 분석·판독하는 인공지능, 고도의 학습모델을 활용해 질병을 예측하는 인공지능 등을 풍부한 그림과 함께 설명한다. 또 어려운 이론이나 용어는 이해하기 쉽도록 MRI·CT 등 의료 관련 예시를 덧붙인다. 뿐만 아니라 의료와 인공지능이 어떤 관계에 있는지, 의료 분야에 AI가 어떻게 적용될지 등 의료 AI에 관한 현재와 미래를 통찰력 있게 분석한다.

이 책은 쉽다. 책 전반에 다양한 그림·그래프·예시 자료사진들은 이해와 흥미를 돋운다. 저자는 AI에 흥미를 일으키려면 무엇보다 쉬워야 한다는 생각이다. 잘 읽히고 동시에 이해돼야 한다.

저자는 AI 전문가가 아니지만 현역 의사로서 의료 AI에 대해 반드시 알아야 할 개념과 알고리즘을 쉽게 이해할 수 있도록 관련 예시와 그림으로 채웠다.

전립선암의 MRI를 분석해 신경망이 진단을 내리는 사례, MRI의 T2 강화영상에 세로 방향의 엣지를 검출하는 필터를 사용해 영상의 세로 성분만 추출하는 사례, 5가지 종류의 간종양을 가진 수만 개의 다이내믹 CT 영상에서 딥러닝을 이용해 악성 간종양을 감별하는 사례 등을 보여주며 설명한다. 의료 분야에 AI가 어떻게 응용되는지 가장 쉽게 알려주며 독자들이 이해할 수 있도록 구성했다.

이 책 번역은 양형규 양병원 의료원장이 맡았다. 인공지능시대 맞는 의료영역 대응에 관심을 이어온 역자는 서울대 바이오 최고경영자과정·카이스트 뉴프런티어 4차 산업혁명과정 등을 이수했으며, 올해 매일경제에서 진행하는 빅데이터 인공지능 최고위과정도 마쳤다. 대장항문외과 전문의인 역자는 그동안 <꿈이 밥 먹여준다니까!> <누구나 10kg 빠진다! 하루 두 끼 다이어트> <치질 백과> <대장암 뿌리 뽑기> <변비 뿌리 뽑기> <닥터 건강검진> 등 20여 권의 저서를 펴냈다.


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