챗 GPT보다 똑똑한 의료 인공지능 - Towards Accurate Differential Diagnosis with Large Language Models

안녕하세요, 애나입니다. 오늘은 의료 분야에서 인공지능의 역할에 대한 매우 흥미로운 연구를 소개하려고 합니다. 제목은 "Towards Accurate Differential Diagnosis with Large Language Models"로, 최근 arXiv에 게재된 논문입니다. 

 

인공지능으로 이해하는 감별진단: 새로운 도약

감별진단은 의료 분야에서 환자의 증상의 원인을 파악하는 기본적인 과정입니다. 차별 진단은 임상 이력, 신체검사, 다양한 조사 및 검사를 통해 해석되는 매우 복잡하면서 중요한 작업 입니다.  전통적으로 이 과정은 의료진의 전문 지식, 경험 및 이용 가능한 의료 자원에 크게 의존하고 있었습니다. 하지만 인공지능의 등장으로 이 분야에 새로운 변화의 가능성이 발견되었습니다. 

 

이 연구에서 가장 주목할 만한 결과는 인공지능 모델이 감별진단의 정확도를 눈에 띄게 향상시켰다는 점입니다. 구체적으로, AI 모델을 사용할 때의 상위 10개 진단의 정확도는 59.1%였습니다. 이는 전문가들이 도움 없이 진단했을 때보다 33.6% 더 정확한 수치를 보여줍니다. 위 그래프를 보시면 AI만 사용했을 때가 가장 높은 정확도를 보였고, 그 다음으로는 인간이 AI 도움을 받았을 때, 다음으로는 인간이 검색 결과를 참고했을 때 였다고 합니다. 마지막으로는 인간이 도움 없이 판단을 내렸을 때의 정확도가 가장 낮았다고 합니다. 정리하면 AI > AI+인간 > 인간+검색 > 인간 순으로 정확도를 나타낸 것 입니다.

 

이 논문의 주요 포인트는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 활용하여 이 차별 진단 과정을 어떻게 도울 수 있는지, 심지어는 일부를 자동화할 수 있는지에 대한 가능성을 탐구하는 것입니다. 즉, 인공지능이 의료진의 업무를 지원하고, 더욱 효율적이고 정확한 진단을 가능하게 하는 방법을 제시한다고 할 수 있겠죠. 이는 마치 의사가 진단을 내리는 과정에 전문가 수준의 ‘두뇌’를 추가로 장착하는 것과 같습니다. 확장팩을 붙이는 것 같은 느낌이지요. 환자의 증상을 더욱 정교하게 분석하고, 더 많은 가능성을 고려할 수 있게 됩니다.

 

추가로 연구에서 쓰인 LLM 모델과 챗GPT를 비교한 그래프인데요. 확실히 의료 데이터로 학습한 LLM 모델이 챗 GPT 보다 높은 정확도와 성능을 보이네요. 

 

여러분은 의료 분야에서 인공지능이 가져올 혁신적인 변화에 대해 어떻게 생각하시나요? 의료진의 판단을 도울 수 있는 AI의 역할이 앞으로도 더욱 기대됩니다.

 

출처 : https://arxiv.org/abs/2312.00164