과학자들, AI 솔루션 활용해 디지털 병리학의 정확성 혁신시킨다: 새로운 연구 결과

Seoul웨일 코넬 의과대학과 다나-파버 암 연구소의 과학자들이 디지털 병리학을 위한 AI 도구를 개발했습니다. 이 분야는 질병 진단과 치료 계획 수립을 돕기 위해 조직 샘플의 정밀한 디지털 이미지를 활용합니다. 이들의 최근 연구는 The Lancet Digital Health에 발표됐으며, ChatGPT라는 AI 언어 모델을 이 특정 분야에 맞게 적응시킬 수 있음을 보여줍니다.

주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다:

• ChatGPT는 이제 디지털 병리학에 대한 복잡한 질문에 답변할 수 있습니다.
• 코딩 기술이 없는 병리학자도 정교한 소프트웨어를 사용할 수 있도록 도와줍니다.
• 맞춤형 인공지능은 디지털 병리 업무에서 정확성과 효율성을 보장합니다.

디지털 병리학의 성장이 빠르게 진행되면서, 신중한 결정을 내리기 위한 정확한 도구가 필요합니다. 연구의 주저자인 모하메드 오마르 박사는 일반적인 AI 모델이 종종 일반적인 답변을 제공하고 때로는 정보를 왜곡할 수 있다고 지적했습니다. 이는 디지털 병리학과 같은 전문 분야에서 문제가 될 수 있습니다.

다나-파버 암 연구소의 레나토 우메톤 박사는 ChatGPT를 맞춤화하는 작업을 이끌었습니다. 이들은 GPT4DFCI라는 안전한 버전부터 시작했으며, 2022년 이후의 디지털 병리학 관련 논문 650편으로 구성된 데이터베이스를 추가하여 모델을 개선했습니다. 이로써 10,000페이지 이상의 정보를 보강할 수 있었습니다.

RAG 기술을 활용한 GPT4DFCI는 관련 문서를 찾아내어 정확한 답변을 생성할 수 있습니다. 연구팀은 GPT4DFCI가 일반 GPT-4 모델보다 더 정확하고 관련성 있는 응답을 제공한다는 것을 발견했습니다. 또한, 의료 분야에서 매우 중요한 잘못된 정보를 생성하지 않는다는 점도 확인했습니다.

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맞춤형 모델의 주요 장점은 구체적인 참고 자료를 제공할 수 있다는 점입니다. 연구자들은 GPT-4와 비교하여 답변의 정확성을 확인하고, 연결된 출판물을 검토하여 이 모델이 정확하다는 것을 발견했습니다. 새로운 시스템은 복잡한 정보를 신속하게 요약하여 시간을 절약하는 데도 도움을 줍니다.

이제 AI는 코딩 작업을 도울 수 있습니다. PathML은 조직 이미지를 분석하는 도구로, Python 지식이 필요합니다. 많은 병리학자들이 사용하기 어렵다고 느끼고 있습니다. PathML을 ChatGPT와 연결함으로써 사용자들은 이제 코딩에 대한 도움을 받을 수 있습니다.

전문 지식이 없는 사람들도 특정 분야에서 ChatGPT와 같은 AI 도구를 활용할 수 있게 되면서 더 많은 전문가들이 이를 사용할 수 있습니다. 디지털 병리학이 발전함에 따라, 특화된 AI 도구는 의사들이 질병을 더 빠르고 정확하게 진단하도록 도와주어 환자 치료의 질을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 진보는 다른 의학 분야에서도 희망적입니다. 이러한 AI 도구는 특정 의학 분야에 맞춰 개발될 수 있을 것입니다. 디지털 병리학의 발전은 다양한 의료 전문 분야에 대한 AI 솔루션으로 이어질 수 있습니다.

이러한 혁신들은 의료 연구와 실무 방식에 변화를 가져와, 다양한 분야의 전문가들에게 첨단 기술을 더 많이 제공할 것입니다.