Computer algorithms today are performing incredible tasks with high accuracies, at a massive scale, using human-like intelligence. And this intelligence of computers is often referred to as AI or artificial intelligence. AI is poised to make an incredible impact on our lives in the future. Today, however, we still face massive challenges in detecting and diagnosing several life-threatening illnesses, such as infectious diseases and cancer. Thousands of patients every year lose their lives due to liver and oral cancer.
오늘날 컴퓨터 알고리즘의 기능은 정말 놀랍습니다. 인간의 지능과 비슷하지만, 아주 엄청난 양을 정확하게 처리하죠. 이런 컴퓨터의 지능을 흔히 AI 또는 인공지능이라고 하죠. 인공지능은 이미 우리의 미래에 엄청난 영향을 줄 힘을 가지고 있습니다. 하지만, 오늘날 우리는 여전히 생명을 위협하는 질병들을 발견하고 진단하는 데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 암이나 감염성 질병 같은 것들이죠. 매년 수 천명의 환자들이 간암과 구강암으로 생명을 잃습니다.
Our best way to help these patients is to perform early detection and diagnoses of these diseases. So how do we detect these diseases today, and can artificial intelligence help? In patients who, unfortunately, are suspected of these diseases, an expert physician first orders very expensive medical imaging technologies such as fluorescent imaging, CTs, MRIs, to be performed. Once those images are collected, another expert physician then diagnoses those images and talks to the patient. As you can see, this is a very resource-intensive process, requiring both expert physicians, expensive medical imaging technologies, and is not considered practical for the developing world. And in fact, in many industrialized nations, as well.
이런 환자들을 도울 수 있는 최선의 방법은 바로 질병의 조기 발견과 진단이죠. 오늘날 어떤 식으로 질병이 발견되고, 인공지능은 어떤 도움을 주는지 알아볼까요? 안타깝게도, 이런 질병에 감염된 것으로 의심되는 환자들에게, 전문의들은 우선 값비싼 의료영상기술을 사용합니다. 형광영상법, CT, MRI 등이죠. 수집된 영상들을 또 다른 전문의가 판독하고 환자에게 소견을 보냅니다. 보다시피, 아주 소모가 심한 과정입니다. 전문의 둘에, 값비싼 의료영상기술까지 갖춰야 하니까 개발 도상국들에게 실용적인 방법이 아니죠. 사실, 여러 선진국들의 사정도 마찬가지입니다.
So, can we solve this problem using artificial intelligence? Today, if I were to use traditional artificial intelligence architectures to solve this problem, I would require 10,000 -- I repeat, on an order of 10,000 of these very expensive medical images first to be generated. After that, I would then go to an expert physician, who would then analyze those images for me. And using those two pieces of information, I can train a standard deep neural network or a deep learning network to provide patient's diagnosis. Similar to the first approach, traditional artificial intelligence approaches suffer from the same problem. Large amounts of data, expert physicians and expert medical imaging technologies.
그럼, 인공지능을 이용해 이 문제를 해결할 수 있을까요? 오늘날, 제가 이 문제의 해결을 위해 기존의 인공지능구조를 이용한다면, 만장이 필요합니다. 다시 말해, 만장의 값비싼 의료영상을 먼저 찍어야만 합니다. 그 다음에, 그 영상들을 분석해 줄 전문의를 찾아가야 겠죠. 그리고, 그 두 종류의 정보를 가지고 표준화된 심층 신경망 또는 심층 학습망을 이용해 환자들에게 진단을 내립니다. 첫 번째 방식과 유사하게, 기존의 인공지능은 같은 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 방대한 자료, 전문의, 특수 의료영상기술 등이 필요하기 때문이죠.
So, can we invent more scalable, effective and more valuable artificial intelligence architectures to solve these very important problems facing us today? And this is exactly what my group at MIT Media Lab does. We have invented a variety of unorthodox AI architectures to solve some of the most important challenges facing us today in medical imaging and clinical trials.
그렇다면, 더 확장성이 높고, 효율적인 인공지능 구조를 만든다면, 오늘날 우리에게 당면한 중대한 과제들을 해결할 수 있을까요? 이것이 바로 MIT 미디어 연구소에서 저희 팀이 하고 있는 일입니다. 다양한 대체 인공지능 구조를 만들고 있죠. 의료영상과 임상시험 분야에서의 중대한 과제들을 해결하기 위해서죠.
In the example I shared with you today, we had two goals. Our first goal was to reduce the number of images required to train artificial intelligence algorithms. Our second goal -- we were more ambitious, we wanted to reduce the use of expensive medical imaging technologies to screen patients. So how did we do it?
오늘 예로 든 것에서, 저희는 두 가지 목표를 정했습니다. 첫째, 인공지능 알고리즘의 학습에 필요한 영상의 수를 줄이는 것이었습니다. 둘째, 저희가 좀 더 욕심을 낸 것인데 환자들을 선별하는 값비싼 의료영상기술의 사용을 줄이는 것이었죠. 과연 어떻게 됐을까요?
For our first goal, instead of starting with tens and thousands of these very expensive medical images, like traditional AI, we started with a single medical image. From this image, my team and I figured out a very clever way to extract billions of information packets. These information packets included colors, pixels, geometry and rendering of the disease on the medical image. In a sense, we converted one image into billions of training data points, massively reducing the amount of data needed for training.
첫 번째 목표를 위해, 기존의 인공지능과 같이 아주 많은 비용을 들여 촬영하는 영상 수 천장을 대신해, 단 한 장으로 시작했습니다. 동료들과 함께 그 영상에서 수 억개의 정보 패킷을 추출할 수 있는 아주 기발한 방법을 찾아냈죠. 이 정보 패킷들은 영상 속 질병의 색상, 화소, 기하학적 구조, 렌더링 등이 포함되어 있습니다. 즉, 하나의 영상을 수 십억개의 학습용 자료점으로 변환해, 학습에 필요한 자료의 양을 현저히 줄이는 것이죠.
For our second goal, to reduce the use of expensive medical imaging technologies to screen patients, we started with a standard, white light photograph, acquired either from a DSLR camera or a mobile phone, for the patient. Then remember those billions of information packets? We overlaid those from the medical image onto this image, creating something that we call a composite image. Much to our surprise, we only required 50 -- I repeat, only 50 -- of these composite images to train our algorithms to high efficiencies.
두 번째 목표를 위해서는 환자의 선별에 쓰이는 의료영상기술의 사용을 줄이기 위해, 일반적인 백색광 사진을 사용하기 시작했습니다. DSLR 사진기나 휴대전화에서도 가능한 것이죠. 수 십억개의 정보 패킷 기억하시죠? 의료영상에서 빼낸 정보들을 바로 이 영상 위에 입혀 합성하는 거죠. 놀랍게도, 저희는 단 50장, 한번 더 말하죠, 단 50장입니다. 알고리즘의 학습이 단 50장의 영상으로 가능했던 것입니다.
To summarize our approach, instead of using 10,000 very expensive medical images, we can now train the AI algorithms in an unorthodox way, using only 50 of these high-resolution, but standard photographs, acquired from DSLR cameras and mobile phones, and provide diagnosis. More importantly, our algorithms can accept, in the future and even right now, some very simple, white light photographs from the patient, instead of expensive medical imaging technologies.
그 방식을 요약해 보면, 만장이나 되는 아주 값비싼 의료영상을 대신해, 이제는 색다른 방식으로 인공지능의 학습이 가능하게 된 것이죠. 일반적인 DSLR 사진기나 휴대전화를 이용해 얻을 수 있는 단 50장의 고화질 영상으로 진단까지 가능해 진 것입니다. 더 중요하게 저희 알고리즘은 앞으로, 심지어 지금 당장이라도 환자들이 제공하는 간단한 백색광 사진을 이용할 수 있습니다. 고가의 의료영상기술을 대신해서 말이죠.
I believe that we are poised to enter an era where artificial intelligence is going to make an incredible impact on our future. And I think that thinking about traditional AI, which is data-rich but application-poor, we should also continue thinking about unorthodox artificial intelligence architectures, which can accept small amounts of data and solve some of the most important problems facing us today, especially in health care.
저는 인공지능이 우리의 미래에 엄청난 영향을 줄 시대의 문턱에 이미 와 있다고 믿습니다. 기존의 인공지능은 자료는 방대하지만 활용도가 낮기 때문에, 소량의 자료만으로도 우리에게 당면한 중대한 과제들을 해결할 수 있는 대체 인공지능 구조를 계속 연구해야 한다고 생각합니다. 특히 의료와 관련해서 말이죠.
Thank you very much.
감사합니다.
(Applause)
(박수)