런던 대학교와 아프리카 건강 연구 협회가 인공지능(AI) 소프트웨어를 통해 일반 사양의 스마트폰으로 에이즈 바이러스(HIV) 진단 테스트 결과를 정확하게 분석하는 앱을 개발했다고 피어스 바이오테크(Fierce Biotech)가 보도했다.
연구원이 개발한 애플리케이션(앱)은 딥러닝 기술을 통해 테스트 사진을 바탕으로 임상 환경 밖에서 HIV 테스트 결과를 완벽에 가까운 정확도로 신속하게 재확인한다.
HIV 간이 검사기는 감염 여부에 따라 얇은 선의 색상이 변한다. 따라서 색맹이거나 근시인 사람들은 검사 결과를 육안으로 정확히 해석하기 어려울 수 있다. 과거 현장 근로자 능력에 대한 추정치는 80%~97%의 정확도를 가지고 있었다.
연구원은 인공지능을 활용해 HIV 검사 결과 분석의 정확도를 높였다. 테스트 결과 근로자는 평균적으로 92%가 조금 넘는 정확도를 보였지만, 알고리즘은 98.9%의 정확도를 보였다.
해당 앱은 남아프리카 공화국의 콰줄루-나탈(KwaZulu-Natal) 전역에 걸쳐 저장한 11,000개 이상의 HIV 테스트 이미지 라이브러리를 사용해 숙련된 현장 근로자들에 의해 훈련되었다. 다양한 훈련과 경험을 가진 연구원들은 HIV를 탐지하는 능력을 비교하는 연구에 참여했다. 새로 훈련을 받은 지역 보건사부터 전문 간호사에 이르기까지 5명의 근로자가 앱을 사용해 40개의 HIV 검사에 대한 자체 해석과 프로그램 시도 결과의 입력 이미지를 모두 기록했다.
연구원에 따르면, 해당 앱은 매년 전 세계에서 시행되고 있는 약 1억 개의 HIV 테스트 오류를 크게 줄이고 치료법을 개선하는 데 사용될 수 있다. 특히 신뢰할 수 있는 임상 자원과 검사 결과를 정확히 읽기 위해 훈련된 근로자가 부족한 저소득 및 중산층 국가에서 더 큰 효과를 볼 수 있다.
또한 소프트웨어는 HIV 외에도 말라리아, 매독, 결핵, 독감을 포함한 다른 많은 질병에 대한 빠른 진단 테스트를 분별하도록 개조될 수 있다고 밝혔다.
연구의 첫 번째 저자인 UCL 런던 나노 기술 센터의 발레리안 투르베(Valérian Turbé)는 "콰줄루-나탈 지역에서 현장 작업자들과 데이터 수집을 정리하며 기본적인 의료 서비스에 접근하는 것이 얼마나 어려운지 알게 되었습니다. 이러한 도구들이 사람들이 이미지를 해석하도록 훈련시키는 데 도움이 된다면, 초기 단계의 HIV를 발견하는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다. 즉, 의료 서비스를 더 잘 이용하거나 잘못된 진단을 피할 수 있습니다."고 말했다.
연구원은 향후 모든 연령, 성별, 그리고 디지털 노하우의 수준에 따라 앱을 효과적으로 사용할 수 있는지를 확인하기 위해 연구를 진행할 예정이다.
또한 테스트 결과를 인근 의료 기관과 테스트 연구실에 자동으로 전송하는 기능을 개발하고 있다. 해당 기능은 양성 반응을 보이는 사람들을 적절한 치료 자원에 즉시 연결되도록 하며, 치료 제공자와 실험실에서 현장 근로자와 테스트 자원을 어디로 지시해야 하는지 보여줌으로써 발생 핫스팟을 매핑하는 데 도움이 될 수 있다.
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