[엠투데이 임헌섭기자] 베네수엘라 금광 개발로 시작된 말라리아 확산 문제를 인공지능(AI)이 해결의 실마리를 제시하고 있다. 현지 의료 인프라가 부족한 상황에서, CNN 기반 AI 진단 시스템이 엔비디아 게임용 GPU를 활용해 몇 초 만에 말라리아 감염 여부를 정확히 판단해준다.
한때 세계보건기구(WHO)로부터 말라리아 퇴치 국가로 인증받았던 베네수엘라. 그러나 최근 볼리바르 주 일대의 불법 금광 채굴로 인한 삼림 훼손과 수질 오염은 모기 서식지를 변화시켜 말라리아 재확산을 초래하고 있다. 특히 의료 자원이 부족한 오지 마을에서의 감염 확산은 심각한 수준에 이르렀다.
이러한 가운데 25세의 젊은 연구자 디에고 라모스-브리세뇨(Diego Ramos-Briceño)를 중심으로 한 의료-공학 융합팀이 CNN(합성곱 신경망) 기반 말라리아 자동 진단 AI 모델을 개발, 국제학술지 『네이처(Nature)』에 성과를 발표해 화제를 모으고 있다.
연구팀은 방글라데시 치타공 의과대학병원에서 확보한 5,941장의 혈액 현미경 이미지를 바탕으로, 각기 다른 형태의 말라리아 기생충을 추출하고 데이터 증강(Augmentation)을 통해 약 19만장의 학습 이미지를 구축했다. 이 데이터를 기반으로 학습된 모델은 'Plasmodium falciparum'과 'Plasmodium vivax' 두 가지 말라리아 기생충을 99.51%의 정확도로 판별해냈다.
흥미로운 점은, 모델 개발과 학습에 사용된 하드웨어가 일반적인 게이머용 NVIDIA RTX 3060 GPU였다는 점이다. 이는 연구팀을 지도하던 컴퓨터 과학 교사의 장비로, NVIDIA CUDA를 기반으로 병렬 연산을 최적화해 CPU 대비 월등한 학습 효율을 구현했다.
라모스-브리세뇨는 “AI 모델이 기생충의 형태적 특징을 인식할 수 있도록 설계했다”며 “이 기술은 의료진이 부족한 농촌 지역 보건소에서 말라리아를 신속히 진단하는 데 혁신적인 해법이 될 수 있다”고 강조했다.
실제로 해당 AI는 혈액 샘플을 몇 초 내로 분석할 수 있으며, 각 지역 클리닉은 자신들의 데이터로 전이 학습(Transfer Learning)을 통해 모델을 최적화해 활용할 수 있다.
Copyright ⓒ M투데이 무단 전재 및 재배포 금지
본 콘텐츠는 뉴스픽 파트너스에서 공유된 콘텐츠입니다.
