[미래의 AI]암 환자치료에 새로운 희망을 주는 AI, Overdose를 막아라.

삶의 질

뇌 혈관종이 있는 환자 혹은 척추 악성 종양을 진단받은 환자들은 보통 5년을 넘기기 어렵습니다. 그리고 그 남은 5년의 시간은 고통스럽게 보내야할겁니다. 그리고 보통 의사들은 종양의 커지는것을 방지하기위해서 방사선 치료와 약물처방을 내리지만 종양을 컨트롤 할 수 있는 반면, 환자가 쇠약해지는 부작용을 낳고있습니다. 이런 부분에서 MIT Media Lab의 연구자들은 최소한의 약물을 사용하면서 종양의 크기를 줄일 수 있는 AI를 개발하고 있습니다. 그리고 올해 8월 Machine Learning for Healthcare 회의에서 발표를 가졌습니다.

당근과 채찍

뇌혈관종이 있는 환자에게 약물투여 양을 최적화시키는 AI를 개발하기위해서 강화학습(RL)기술을 통해 훈련시켰습니다. 첫번째로, 그들은 이 질병으로 치료를 받은 환자들을 대상으로 만들어진 대규모 데이터 세트를 기반으로한 50명의 뇌혈종 환자를 실험하였는데요, 정기적으로 (주단위 혹은 월단위로) 각 환자에게 치료하는데 사용되는 여러 약물의 복용량을 AI가 권고할 수 있도록 하였습니다. 그리고 나서 AI가 처방한 약물의 양을 적용한뒤 컴퓨터를 통해 종양의 축소여부를 검사합니다. 만약, AI가 종양이 줄어드는 복용량을 처방했을 때, 그것은 보상을 받게되지만 그렇다고 AI가 단순히 최대한의 용량을 처방한다면, 그것은 벌칙을 받게됩니다. 연구진들에 따르면 목표수준과 행동결과 (이 경우, 종양 감소 및 환자 삶의 질) 사이의 균형을 맞추는 작업은 RL 분야에서 특이한 케이스라고 설명합니다. 보통 다른 RL 모델은 단순히 목표를 향해 작업하기때문입니다. 예를 들어 DeepMind의 AlphaZero는 단순히 게임 우승에만 집중해야합니다. "의사들이 원하는것은 종양의 평균 직경을 줄이는 것이지만 이것만을 추구하게된다면 무의식적으로 약물을 더 투여 하게될 것입니다. 대신 우리가 하는일은 결과에 도달하는 동시에 부작용을 최소화시키는 것입니다."라고 수석 연구원인 Pratik Shah라고 덧붙였습니다.

개인화 작업

MIT 연구진의 AI는 모의 실험자들을 대상으로한 학습을 완료하기위해서 약 20,000회의 테스트를 실시했습니다. 다음으로, 연구진들은 50명의 새로운 모의 환자그룹을 테스트하였는데요, 종양 크기를 줄이면서 복용량과 빈도를 줄일 수 있음을 발견했습니다. 이는 단순한 '당근과 채찍' 훈련기법 보다 '종양 크기, 병력 및 생체 표지자와 같은 각 환자별 정보'도 함께 고려했기때문입니다. 그렇다면 우리는 이제 '모든 환자에게 종양시기별 동일한 복용량을 투여해야하는지'에 대한 질문에 '아니다'라고 대답할 수 있습니다. 연구진들은 사람의 개인신체 조건에 따라서 1/4 혹은 절반 혹은 아예 복용량을 건너뛸 수있다고 말합니다. 그리고 그들에게는 AI를 통해 환자에게 정밀한 의학 치료법을 적용하는 '환자 맞춤 치료'가 실생활에 적용할 수 있다는 사실에 더욱 흥미로워하고 있습니다. 이 AI기술은 실생활에 적용되기전에 FDA (Food and Drug Administration)에 의해 추가 검사 및 검사를 거쳐야하지만 이를 통과하면 암에 시달리는 환자들에게 정말 큰 희망이 될것으로 보여집니다.

출처 : https://futurism.com/glioblastoma-patients-ai-treatment/