인공지능 의료 기술이 빠르게 발전하면서 질병 진단의 정확도도 함께 높아지고 있습니다. <br /> <br />하지만 인공지능이 학습한 데이터가 특정 인종과 피부색에 치우쳐 있을 경우, 오히려 의료 불평등을 키울 수 있다는 우려가 제기됐습니다. <br /> <br />고한석 기자가 보도합니다. <br /> <br />[기자] <br />피부에 생긴 치명적인 암, 흑색종. <br /> <br />이 병을 의료용 인공지능이 진단한다면 누구에게 더 정확할까? <br /> <br />결과는 피부색에 따라 극명하게 갈립니다. <br /> <br />최근 캐나다 구엘프 대학 연구진은 의료용 인공지능이 환자의 피부색에 따라 전혀 다른 성적표를 받고 있다고 지적했습니다. <br /> <br />피부색이 어두운 환자들이 상대적으로 소외되고 있다는 겁니다. <br /> <br />다른 연구 결과를 보면, 밝은 피부색 환자의 흑색종 진단 정확도는 90％를 넘겼지만, 피부색이 어두운 환자는 60∼70％ 수준으로 크게 떨어졌습니다. <br /> <br />어두운 피부 위의 병변을 단순한 점이나 색소 침착으로 오인해 암을 놓치는 경우가 많다는 얘기입니다. <br /> <br />원인은 인공지능이 배운 '교과서', 즉 학습 데이터에 있습니다. <br /> <br />세계 최대 규모의 피부 질환 데이터셋을 살펴봐도 70％ 이상이 밝은 피부색 자료입니다. <br /> <br />반면, 어두운 피부색 데이터는 5％에도 미치지 못합니다. <br /> <br />데이터 자체가 부족하다 보니 인공지능이 유색인종의 병변을 제대로 구분하지 못하는, 이른바 '디지털 색맹'이 된 셈입니다. <br /> <br />[한 승 석 / 피부과 전문의 : 현재 AI의 검증이 (피부암) 사진 맞추기와 같은 실험적인 조건에서만 검증이 되고 있는데, 실제 진료 현장에서 잘 하는 것을 증명해 내야 합니다. 이것을 증명해 낼 수 있어야지 실제 진료 현장에서 더욱 (AI가) 많이 쓰이는 날을 보게 될 것 같습니다.] <br /> <br />연구진은 이런 편향성을 해결하기 위해 의료용 AI 설계 단계부터 인종별 데이터를 균형 있게 배분하는 기술적 보완이 시급하다고 강조합니다. <br /> <br />YTN 고한석입니다. <br /> <br />영상기자 : 이수연 <br />디자인 : 정하림 <br /> <br /><br /><br />YTN 고한석 (hsgo@ytn.co.kr)<br /><br />※ '당신의 제보가 뉴스가 됩니다' <br />[카카오톡] YTN 검색해 채널 추가 <br />[전화] 02-398-8585 <br />[메일] social@ytn.co.kr<br /><br />▶ 기사 원문 : https://www.ytn.co.kr/_ln/0105_202602170502456312<br />▶ 제보 안내 : http://goo.gl/gEvsAL, 모바일앱, social@ytn.co.kr, #2424<br /><br />▣ YTN 데일리모션 채널 구독 : http://goo.gl/oXJWJs<br /><br />[ 한국 뉴스 채널 와이티엔 / Korea News Channel YTN ]
