의료 현장 LLM 사용 가능성 | 남극 위협하는 따뜻한 바닷물
4월 27~5월 2일 '이 주의 SMCK'
한국과학기술미디어센터(SMCK)가 주목한, 한 주 동안의 국내외 과학 이슈.

  • 유전체학의 선구자, 크레이그 벤터 별세 (2일)
  • 의사보다 뛰어난 LLM? AI의 의료 임상 추론 능력 (사이언스, 1일)
  • 심해의 열기가 남극 대륙에 접근하고 있다 (커뮤니케이션스 지구&환경, 4월 28일)

  • 배경
    • 인간 유전체(게놈) 해독의 선구자로, 휴먼게놈프로젝트와 경쟁했으며, 오늘날까지 사용되고 있는 유전체 해독(시퀀싱) 방법을 개척한 과학자 크레이그 벤터가 지난 4월 29일 세상을 떠났습니다.
    • 벤터는 짧고 무작위적인 유전체 DNA 가닥을 분석한 뒤, 컴퓨터로 조합해 연속적인 유전체 서열을 만드는 전장 유전체 서열 해독법(샷건 시퀀싱)을 개발했습니다. 또, 합성 유전체를 가진 최초의 생물체를 만들고, 세계 일주 항해를 하며 미생물 다양성을 기록하기도 했습니다.

  • 전문가 의견
    • 스페인 SMC는 30일, 이 사실을 주요 세계 언론보다 먼저 파악하고 전문가 의견을 모아 발행했습니다. 
스페인 SMC 전문가 의견 보러 가기

  • 배경
    • 대형 언어 모델(LLM)이 응급실 의사 결정이나 진단 식별, 치료 단계 선택 등 일반적인 임상 추론 작업에서 인간 의사보다 우수한 성능을 보일 수 있다는 새로운 연구 결과가 나옵니다.
      • 실제 응급실 데이터를 활용한 연구로, 인공지능과 의사의 능력을 광범위한 임상 추론 작업에서 비교한 최대 규모 연구 중 하나입니다.
    • 미국과 영국, 호주 등 국제 공동연구팀은 OpenAI의 LLM인 o1 시리즈의 진단 및 치료 계획 수립 능력을 수백 명의 의사 및 기존 AI 시스템과 비교해 종합적으로 평가했습니다. 
      • 평가에는 표준화된 임상 사례에 대해 LLM이 평가하는 실험 5건과, 매사추세츠주의 주요 응급 의료 센터에서 무작위로 선정된 응급실 환자를 대상으로 한 실제 연구가 사용됐습니다.
    • 연구 결과, 총 6가지 실험 전체에서 LLM 모델이 진단 및 치료 계획 수립시, 인간과 동등하거나 그 이상의 성능을 보였음을 발견했습니다. 
    • LLM의 경우, 최소한의 정보로 신속한 결정을 내려야 하는 응급실 초기 단계의 환자를 분류할 때 가장 두드러졌습니다.
      • 원래 인간과 LLM은 모두 임상 데이터가 많아질수록 성능이 향상됩니다. 
      • 하지만 LLM의 경우, 불확실한 상황에서도 단편적이고 정형화되지 않은 의료 기록 데이터까지 효과적으로 활용해 탁월한 성능을 보였습니다. 
    • 연구팀은 의사의 평가와 함께 LLM을 사용할 경우, 진단 오류나 진단 지연 및 의료 접근성 불평등을 줄일 수 있다며 전향적인 임상시험이 필요하다고 주장했습니다. 
      • 다만, 임상 현장에서는 시각 및 청각적 단서가 매우 중요한데 현재 AI는 이러한 영역에서 아직 부족한 면이 있다고 지적했습니다.
      • 또, 이번 결과가 인공지능 시스템이 스스로 의료 행위를 할 수 있거나, 의사가 진단 과정에서 배제될 수 있음을 의미하지는 않는다고 강조했습니다.
  • 전문가 의견
    • 국내 전문가의 의견을 구했으나 적절한 의견을 받지 못했습니다.
    • 영국과 독일, 스페인 SMC에서 수집한 해외 전문가 의견을 전달합니다.
해외 전문가 의견 보러 가기

  • 배경
      • 수십 년에 걸친 해양학 데이터를 연구한 결과, 심해의 열이 남극 대륙에 더욱 가까워졌다는 사실이 새롭게 밝혀졌습니다.
      • 영국 케임브리지대와 미국 캘리포니아대 등 공동연구팀은 선박과 로봇 부유 장치를 통해 수집한 장기 해양 측정 자료를 종합해 '환남극 심층수(환극 심층수)'라는 따뜻한 해수가 지난 20년 동안 확장해 남극 대륙붕 쪽으로 이동했음을 밝혔습니다. 
      • 그 동안 남극 대륙을 둘러싼 남극해는 대략 10년 간격으로, 주로 선박을 통해 기록한 횡단 조사 결과를 통해 연구돼왔습니다. 
        • 이 데이터는 장기간에 걸쳐 진행된 국제 프로그램으로 수집된 데이터로, 수층 전체에 걸쳐 온도, 염분 및 영양염에 대한 자세한 단면을 얻을 수 있었습니다.
        • 하지만 연속적인 데이터가 부족해 과학자들이 열 분포의 장기 변화를 파악하는 데 어려움이 있었습니다. 
      • 연구팀은 기록 공백을 메우기 위해 추가 데이터로 선박 측정값을 보완했습니다. 
        • 전 세계에 흩어진 부유 측정 장비 데이터와 선박 측정에서 얻은 장기 패턴을 머신러닝을 사용해 결합했습니다. 
        • 이를 통해 지난 40년간의 상세한 월별 데이터를 기록한 새로운 자료를 구축하는 데 성공했습니다.
      • 연구팀은 이를 통해 대륙 인근 상층 2000m 의 따뜻한 해수 두께가 증가했음을 확인했습니다. 

    • 전문가 의견
      • 국내 기후 및 극지 전문가들이 다양한 관점에서 의견을 보내주셨습니다.
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