생명을 구하면서 현금을 벌기: DiagnosUs가 AI를 혁신하는 방법
DiagnosUs는 의대생과 전문가 모두의 집단 지성을 활용하여 의료 데이터를 분류하고 평가하는 모바일 애플리케이션입니다. 정확한 진단에 대해 보상을 제공하는 게임화 요소를 통합하여 의료 인공지능(AI) 회사가 알고리즘을 개선하는 데 도움을 줍니다. 센토르가 채택한 방법론은 신뢰성이 높은 것으로 입증되었으며, 종종 전문 의사와 동등하거나 더 나은 결과를 도출합니다. CEO인 두하임은 회사가 이러한 AI 모델을 지속적으로 감독하여 인간의 전문 지식과 AI 기술을 원활하게 결합하는 상호 연결된 시스템을 구축하는 미래를 구상하고 있습니다.
매사추세츠 공과대학(MIT) 졸업생이 개발한 혁신적인 플랫폼은 ‘군중의 지혜’라고 불리는 대규모 집단의 집단 지성을 활용하여 인공지능(AI) 회사를 위해 의료 정보를 분류하고 분류합니다.
센토랩스는 최소한의 금전적 보상을 받고 전문가들이 의료 정보를 분류하는 데 활용하는 소프트웨어 애플리케이션을 개발했습니다. 이러한 평가는 생명을 구할 수 있는 인공 지능 모델을 개선하고 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
매사추세츠 공과대학(MIT)에서 집단 지성의 영역에서 박사 학위를 취득하는 동안, Erik Duhaime 박사 ‘19는 당시 의학 학위를 취득하던 배우자가 플래시카드와 퀴즈 기반 학습 리소스를 제공하는 다양한 애플리케이션을 활용하는 것을 관찰했습니다. 이 관찰을 계기로 두하임 박사는 특히 의학 분야와 관련하여 이러한 학습 방법의 잠재적 효능을 조사하게 되었습니다. 그의 연구를 통해 의대생들이 공동으로 피부 병변을 평가했을 때 진단 정확도가 전문 피부과 의사를 능가한다는 사실이 분명해졌습니다. 이러한 성과 향상의 핵심은 실력이 부족한 개인의 기여도를 무시하고 검증 가능한 솔루션으로 사례 분석을 통해 각 개인의 숙련도를 반복적으로 평가하는 데 있었습니다.
데이비드 듀하임이 공동 설립한 센토랩스는 실용적인 과학 및 생의학 정보에 대한 의료 전문가의 의견을 구하는 모바일 애플리케이션인 ‘DiagnosUs’를 개발했습니다. 이 플랫폼을 통해 사용자는 암으로 의심되는 피부 병변 이미지나 잠재적 문제를 나타내는 심장 및 폐음의 오디오 녹음 등 다양한 의학적 소견을 검토하고 피드백을 제공할 수 있습니다. 사용자의 평가가 정확할 경우 센토르는 사용자에게 금전적 보상을 제공합니다.이러한 인사이트는 의료기관에서 활용되는 인공지능 시스템의 기능을 개선하고 향상시키는 데 기여합니다.
센토르 연구소의 설립자(왼쪽부터)는 톰 겔라틀리, 에릭 두하임 박사 ‘19, 잭 라우스니츠이며, 모두 연구원들이 기여한 공로를 인정받았습니다.
제안된 방법은 생명공학, 신약 개발 및 의료기기 상용화 분야에서 인공지능을 활용하는 비즈니스에 필요한 철저한 주석이 달린 의료 정보에 대한 중요한 요구 사항과 자신의 능력을 향상시키고자 하는 의료 전문가의 열망을 통합합니다.
두하이메는 아내의 공부 습관이 인공지능 개발에 기여할 수 있는 잠재력을 깨달았던 순간을 회상합니다. 현재 약 절반에 달하는 의대생들이 자신의 능력을 연마하는 동시에 수입도 올릴 수 있다는 사실에 놀라움을 금치 못하는 등 많은 사람들이 이 애플리케이션을 활용하고 있습니다. 참가자들은 게임화 접근 방식을 통해 서로 경쟁하여 데이터를 개선하고 우수한 성적을 거두면 보상을 받으며, 생명을 구하는 데 사용되는 정보에 레이블을 지정하여 AI 구축 팀을 돕기도 합니다.
의료 라벨링 게임화
두하임 박사는 매사추세츠 공과대학(MIT)에서 경영학 박사 학위를 받았으며, MIT 슬론 스쿨의 집단지성 센터 설립자이자 저명한 패트릭 J. 맥거번 경영학과 교수인 토마스 말론의 제자였습니다.
한 집단이 보여주는 집단 지성의 흥미로운 현상, 특히 용기 안에 들어 있는 젤리빈의 수와 같은 양을 추정할 때 집단 반응의 정확성이 저의 관심을 끌었다고 듀하임은 주장합니다. 그는 이 개념이 암 진단과 같은 중요한 사안에 대해 임의의 집단에 의견을 구하지 않고 전문 지식이나 전문성이 필요한 업무에도 적용될 수 있지만, 의료 분야에서 이견의 가치는 부정할 수 없다고 설명합니다. 저희 플랫폼은 이러한 인사이트를 얻을 수 있는 고급 수단으로 사용됩니다.
집단 지성을 통해 의료 진단을 개선하기 위해 듀하임은 피부과 분야에서 다양한 수준의 전문성을 가진 개인 그룹에게 피부 상태를 분류하는 방법을 가르치는 연구를 수행했습니다. 그 결과, 가장 우수한 성적을 거둔 구성원들의 판단을 합치면 전문 피부과 전문의의 정확도를 능가하는 것으로 나타났습니다. 또한 피부암을 식별하도록 설계된 알고리즘 모델과 전문 피부과 전문의의 인사이트를 결합한 결과, 이 조합이 두 가지 접근법 중 하나만 사용하는 것보다 더 나은 성과를 거둔다는 사실을 발견했습니다.
근본적인 이해는 두 단계가 관련되어 있다는 것입니다. 첫째, 각 분야에서 개인의 숙련도를 측정하는 것은 간단해 보이지만 의료계에서는 일반적으로 실행되지 않습니다. 피부과 전문의는 특정 영역에서 자신의 강점과 약점을 실제로 알지 못하면서 자신의 역량을 자신 있게 주장할 수 있습니다. 둘째, 다양한 관점을 추구할 때는 단순히 같은 영역에서 뛰어난 개인을 모으는 것이 아니라 상호 보완적인 기술을 가진 팀을 구성하여 전문 지식의 다양한 특성을 인정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 한 피부과 전문의는 악성 흑색종을 발견하는 데 탁월한 능력을 발휘하는 반면 다른 피부과 전문의는 건선의 중증도를 판단하는 데 탁월할 수 있습니다.
박사 학위를 취득하는 동안 듀하이메 박사는 센토르를 설립하고 매사추세츠 공과대학(MIT)이 제공하는 기업 인프라를 활용하여 자신의 개념을 더욱 발전시켰습니다. 그는 2017년 MIT의 샌드박스 혁신 기금을 통해 재정 지원을 받았고, 이후 2018년 여름에는 마틴 트러스트 MIT 기업가정신 센터에서 주최하는 델타 V 스타트업 액셀러레이터 프로그램에 참여했습니다. 이 귀중한 경험을 바탕으로 같은 해 말에는 유명 액셀러레이터인 Y Combinator에 합격할 수 있었습니다.
센토르의 공동 창립자인 다니엘 듀하임 박사가 재커리 라우스니츠, 토마스 겔라틀리와 함께 공동 개발한 진단 애플리케이션은 개인의 능력을 평가하고 향상하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다. 사용자 중 약 50%는 의대생으로 구성되어 있으며, 나머지 절반은 주로 의사, 간호사 등 의료 전문가로 구성되어 있습니다.
두하임은 모의 재판에 참여하는 것이 객관식 문제로 구성된 필기 평가에 대비하는 것보다 학생들에게 실제 법률 시나리오에 직면하고 기술을 연마할 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 더 유익하다고 언급합니다.
Centaur는 전 세계 수많은 개인으로부터 매주 수많은 평가를 축적합니다. 듀하임에 따르면 대부분의 사용자가 커피 한 잔 값에 해당하는 보수를 받는다고 하는데, 이 플랫폼을 통해 가장 높은 수익을 창출한 개인은 동유럽에 거주하며 약 1만 달러를 벌었다고 합니다.
두하임은 개인이 소파 등 편안한 환경에서 또는 대중교통으로 출퇴근하면서 보다 활동적인 환경에서 유연하게 이 작업을 수행할 수 있다고 주장하며, 일처럼 느껴지기보다는 즐거운 경험이라고 강조합니다.
데이터 라벨링과 AI 콘텐츠 조정을 저개발 지역에 위임하는 기존 관행과 달리, 이 방법은 완전히 다른 전략을 채택합니다.
Centaur의 접근 방식은 정확한 결과도 만들어냅니다. 브리검 여성 병원, 매사추세츠 종합 병원(MGH), 아인트호벤 공과대학교의 연구자들과 함께한 논문 에서 Centaur는 크라우드소싱된 의견을 전문가만큼 신뢰성 있게 폐 초음파에 라벨을 붙이는 것으로 나타났습니다. 메모리얼 슬론 케터링의 연구자들과 함께 진행한 또 다른 연구에서는 크라우드소싱을 통한 피부과 이미지 라벨링이 고도로 숙련된 피부과 전문의의 라벨링보다 더 정확하다는 것을 보여주었습니다. Centaur 플랫폼은 이미지 외에도 비디오, 오디오, 연구 논문이나 의사와 환자 간의 익명화된 대화와 같은 출처의 텍스트, 뇌파(EEG) 및 심전도(ECG)의 파동도 처리할 수 있습니다.
전문가 찾기
센토르가 얻은 결과에 따르면 뛰어난 개인은 종종 예상치 못한 환경에서 발견될 수 있습니다. 2021년 한 해 동안, 10년 이상의 경력을 가진 약 50명의 뇌전증 전문의가 모인 모임에서 DiagnosUs 애플리케이션을 통해 개최된 경진대회를 통해 뇌파 패턴에 대한 전문가들의 견해를 구했습니다. 주최 측은 우승자를 위해 특별한 티셔츠를 디자인하고 부상으로 준비해 행사장에 참석할 것을 예상했습니다.
대회가 끝나고 가나에서 온 두 명의 의대생, 제프리 단콰와 앤드류 갸바바가 참석자 중 최종 우승자로 발표되었습니다. 놀랍게도 컨퍼런스에 참석한 참가자 중 가장 높은 순위를 차지한 참가자가 9위를 차지하기도 했습니다.
갸바하는 처음에는 금전적인 이유만으로 프로젝트에 참여했지만, 점점 더 개인적으로 유익해졌다는 것을 알게 되었다고 센타우르 팀에게 인정했습니다. 그는 클리닉 세션에서 자신의 DiagnosUs 애플리케이션 활용 능력이 다른 동료들보다 뛰어나다는 것을 깨달은 사례를 공유했습니다.
인공지능(AI)의 개발과 활용이 진화하고 노동의 지형을 변화시키면서 센토랩스는 AI 모델의 성능을 지속적으로 평가하는 역할을 할 것으로 기대됩니다.
현재는 알고리즘 개발을 위한 개인 교육에 중점을 두고 있지만, 향후에는 알고리즘 프로세스의 감독 및 협업으로 서비스를 확장하여 다양한 작업에서 인간적인 요소로 작용할 것으로 예상합니다.“라고 두하임은 말합니다. “본질적으로 우리는 인공지능을 교육하는 도구라기보다는 결과물에 대한 평가를 제공하거나 모델의 기능을 감독하는 포괄적인 라이프사이클의 한 구성 요소로 볼 수 있습니다.
두하임은 인간과 인공지능의 노력이 완벽하게 결합된 미래를 꿈꾸며, 센토랩스가 이러한 현실을 만드는 데 중요한 위치를 차지하고 있음을 인식하고 있습니다.
경제에서 알고리즘의 활용은 단순한 교육과 배포에 국한되지 않습니다. 대신 디지털 생산 라인 네트워크가 다양한 산업에 걸쳐 널리 퍼질 것이며, 가치 사슬의 여러 단계에서 즉각적으로 전문화된 인간의 판단을 통합해야 할 필요가 있습니다.