미국 암학회, 기계학습으로 유방암 관련 잠재적 패턴 격리

구글 클라우드, 암 연구 위해 미국 암학회에 클라우드 서비스 지원

클라우드 서비스와 인공지능(AI) 기계학습이 암치료에도 큰 기여를 할 것으로 보인다.

미국 암학회(American Cancer Society)는 클라우드와 AI 기계학습 분석으로 유방암의 예후를 확인하는 데 도움이 되는 잠재적인 패턴을 격리했다고 26일(현지시간) 공식홈페이지를 통해 밝혔다.

암은 미국에서 4명 중 1명이 사망하는 병으로 사망 원인 2위에 달한다. 예방 및 조기 발견해야 생존율을 높일 수 있지만 특정 유형 암에 대한 요인, 진단 및 치료에 대해 아직 밝혀지지 못한 부분이 많이 남아 있는 상황이다.

구글이 암 연구를 위해 미국 암학회에 클라우드와 머신러닝 서비스를 지원한다.

이에 미국 암협회는 수십 년 동안 진행한 대규모 연구 ‘암 예방 스터디’(CPS-II, Cancer Prevention Study-II)의 데이터를 구글의 클라우드와 기계학습으로 재분석해 암과 연관된 요인을 분석하는 프로젝트를 진행 중이다.

CPS-II는 수십 년 동안 18만4천 명 이상의 미국 남녀를 대상으로 수집한 신장, 체중, 인구 통계 학적 특성, 개인, 가족 및 식습관을 비롯한 생활습관인자와 암 및 사망위험의 연관성을 조사한 대규모 연구다.

이 데이터를 바탕으로 미국 암 협회의 미아 가우뎃 박사는 여성에게서 가장 흔하게 진단되는 암 유형이자 암 사망 원인 중 2위를 중심으로 연구했다.

연구는 유방암 진단을 받은 1천700명의 참가자를 대상으로 확보한 의료 기록 및 수술 조직 샘플 이미지를 AI에 학습시키고 이를 토대로 암세포의 패턴을 예측하는 방식으로 진행됐다.

데이터 분석에 쓰인 한 장 당 최대 10GB에 달하는 고해상도의 비 압축 이미지는 클라우드 스토리지에 저장됐다. 또한 구글 컴퓨트 시스템을 이용해 이미지 변환을 조정하고 엔진 교육 및 예측 작업을 진행할 수 있도록 가상환경을 구축하고 클라우드 기계학습 엔진을 학습시켰다.

미국 암협회는 분석결과 암 조직에서 위험 요소 및 예후를 알리는 데 영향을 줄 것으로 잠재적인 주요 패턴을 격리했다고 밝혔다.

미아 가우뎃 박사는 기계학습 엔진을 활용하여 암 이미지를 분석함으로써 유방 종양 조직의 복잡성과 위험 요인이 특정 패턴을 유도하는 방법을 더욱 잘 이해할 수 있었다”고 말했다.

미국 암협회는 클라우드 인프라와 프로세스를 수립한 만큼 유방암 외에 다른 암에도 연구 프로젝트에도 이를 적용할 예정이다.