알리바바, 암을 포함한 약 150개 질환을 탐지하는 의료 AI 모델 오픈소스 공개

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알리바바 그룹(Alibaba Group Holding)의 연구기관 DAMO Academy가 복부 CT 영상을 분석해 암을 포함한 약 150개 질환과 이상 소견을 식별하는 의료 인공지능 모델을 오픈소스로 공개했습니다. 모델의 이름은 Damo Radar이며, 단일 질환에 특화된 진단 도구가 아니라 여러 장기와 다양한 임상 소견을 한 번에 다루도록 설계된 비전-언어 모델(vision-language model)입니다. 연구 결과는 Science에 게재된 연구를 바탕으로 소개됐습니다.

조영 CT와 임상 보고서를 함께 학습한 모델

Damo Radar는 조영 증강 컴퓨터단층촬영(contrast-enhanced computed tomography, CT) 영상을 입력으로 사용합니다. 분석 범위는 복부의 18개 장기이며, 악성 종양(malignant tumour)을 비롯해 여러 질병과 비정상 소견을 식별하도록 설계됐습니다. 학습 과정에서는 CT 스캔과 해당 검사에 대한 임상 보고서를 짝지어 사용했습니다. 따라서 영상의 시각적 특징만 분류하는 방식이 아니라, 영상과 임상 서술 사이의 대응 관계를 학습하는 구조로 설명됩니다.

연구진은 이 모델이 146개의 임상 소견을 대상으로 평가됐다고 밝혔습니다. 기사에서 말하는 ‘거의 150개 질환’은 이 146개 소견을 가리키며, 암과 같은 중대한 질환뿐 아니라 복부의 여러 장기에서 나타날 수 있는 다양한 이상을 포함합니다. 모델은 특정 장기나 한 가지 암종만을 탐지하는 시스템이 아니라, 복부 전체를 대상으로 폭넓은 소견을 다루는 범용형 의료 영상 모델을 지향합니다.

약 4만 건 실제 검사에서 평균 AUC 0.913

Damo Radar는 실제 임상 환경에서 수집된 거의 4만 건의 검사로 평가됐습니다. 146개 임상 소견 전체에서 기록한 평균 곡선하면적(area under the curve, AUC)은 0.913입니다. AUC는 분류 모델이 양성과 음성을 얼마나 잘 구분하는지 나타내는 지표이며, 1.0은 완벽한 진단 정확도를 의미합니다. 따라서 0.913이라는 수치는 모델이 평가 대상 소견들을 전반적으로 높은 수준에서 구분했다는 결과로 제시됩니다.

원문은 이 평가에서 Damo Radar가 대부분의 영상의학과 전문의(radiologist)보다 높은 성능을 보였다고 설명합니다. 다만 제시된 본문에는 전문의와 모델을 비교한 구체적인 참가자 수, 질환별 성능, 민감도와 특이도, 또는 어떤 판독 조건에서 비교했는지는 포함돼 있지 않습니다. 기사에서 직접 제시한 핵심 수치는 약 4만 건의 실제 검사, 146개 임상 소견, 평균 AUC 0.913입니다.

다른 의료 영상으로 확장 가능한 학습 방식

연구진은 이번 학습 방법이 향후 다른 종류의 의료 영상에도 확장될 수 있다고 설명했습니다. 현재 소개된 대상은 복부 조영 CT이지만, 영상과 임상 보고서를 함께 학습하는 접근법 자체는 다른 영상 양식에도 적용할 가능성을 염두에 둔 것입니다. 연구진은 Damo Radar를 ‘세계 최초의 전문가 수준 범용 의료 영상 모델(world’s first expert-level generalist medical imaging model)’이라고 표현했습니다.

이 공개의 기술적 의미는 특정 진단 API를 호출하는 서비스가 아니라, 여러 복부 장기와 질환을 하나의 모델 안에서 처리하도록 만든 범용 의료 영상 모델의 가중치와 구현을 개발자와 연구자가 직접 다룰 수 있게 했다는 데 있습니다. 다만 오픈소스로 공개됐다는 사실만으로 임상 현장에서 즉시 진단을 대체할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 기사에서 확인되는 결과는 연구진이 제시한 평가 성능이며, 실제 의료 도입에는 각 기관의 데이터와 환자군에 대한 추가 검증이 필요하다는 점을 구분해야 합니다.

Reddit 반응

커뮤니티에서는 알리바바가 모든 vertical을 직접 장악하기보다 고객과 연구자가 자체 의료 솔루션을 구축하도록 돕는 방향을 택했다는 평가가 나왔습니다. 암 검진처럼 사회적 효용이 분명한 분야에서 오픈 웨이트 모델이 공개되면, 유료 API를 이용하기 어려운 병원도 직접 실행할 수 있다는 기대도 제기됐습니다. 반면 일부 댓글은 중국의 로컬 AI 모델과 미국의 폐쇄형 AI 기업을 대비시키며, 오픈 공개의 의미를 산업 구조와 기업 권력의 관점에서 해석했습니다.

• @u/ForwardLoop — 현명한 움직임입니다. Anthropic과 OAI처럼 모든 vertical을 직접 장악하려 하기보다, 잠재 고객에게 “우리는 여러분과 경쟁하려는 것이 아닙니다. 여러분이 구축할 수 있도록 돕기 위해 여기 있습니다”라고 말하는 셈입니다.
• @u/Thatisverytrue54321 — GitHub와 Hugging Face 링크입니다: https://github.com/alibaba-damo-academy/damo-radar https://huggingface.co/radar-generalist
• @u/Muhlwa_Sholanke — 암 검진은 어떤 챗봇 시연보다 AI의 대중적 평판에 더 큰 도움이 됩니다. 오픈 웨이트라면 API를 이용할 여력이 없는 병원도 어쨌든 실행할 수 있습니다.
• @u/brahh85 — 특히 일반 사람들과 소규모 사업체의 복지를 발전시킬 수 있는 분야에서 중국의 로컬 AI 모델이 좋은 결과를 내기를 기대합니다. 미국의 폐쇄형 AI 모델에서는 세계 각국 노동력의 가장 생산적인 사람들을 두 회사가 통제하면서 과점과 폭정만 기대합니다.
• @u/Noeyiax — 빅테크는 분노하고 있으며, 사람들이 엄숙하게 맹세하고 약속하는 “인류의 더 나은 미래를 위해”라는 말을 내세우면서 사람들의 삶을 가지고 인형의 집 놀이를 하고 이윤을 계속 낼 수 있기를 신에게 기도하고 있습니다. 영리를 목적으로 하는 회사 중 그렇게 말한 곳은 하나도 없습니다.

원문: South China Morning Post / 번역·요약: Trawling