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IBM Watson, Healthcare 도전

IBM Watson은 자연어 형태의 질문에 답할 수 있도록 개발된 인공지능 시스템이다. IBM DeepQA 프로젝트를 통해 개발되었다. [1]  미국판 퀴즈쇼 프로그램인 '제퍼디쇼'를 통해 일반 대중에게 알려졌으며, 몇 번의 도전 끝에 Ken Jennings, Brad Rutter 등 최고의 퀴즈왕들을 이겨 화제를 낳기도 했다.

그러나 주목해야 할 것은, Watson의 미래가 아닌가 한다. 인간의 언어를 이해하고, 그에 대한 적절한 답을 제시하는 시스템이 우리의 미래에 어떤 영향을 끼칠 것인가에 대한 비전에 대해 IBM은 크게 헬스케어, 금융, 소비자 산업 도메인을 제시하고 있다.

그 중에서도 제퍼디쇼 이후의 첫번째 도전과제로 헬스케어 도메인에 대한 시도가 이루어지고 있으며, 이미 2012년 3월에는 Memorial Sloan-Kettering Cancer Center 와 함께 암치료 부문에 대한 의사결정지원 도구를 활용하는 협약을 맺은 바 있다. [2]

의료기술과 관련한 신기술이나 지식들이 쏟아져 나오는 시대에, 개별 의사들이 이러한 모든 정보를 파악하고 자신의 의료 행위에 반영한다는 것은 현실적으로 불가능한 일이다. 게다가 환자마다 다른 특성, 과거력 등에 의해 발생하는 모든 경우의 수를 고려하여 판단하길 기대하는 것은 의사에게 매우 어려운 일이지만, 컴퓨터는 이런 종류의 일에 적합하다. [3]

또한 의사의 의료행위가 환자의 상태에 대한 가설과, 그 가설에 의해 상정된 질병에 대해 치료/처치 행위가 미칠 영향에 대한 가설이 결합된 행위라고 한다면, 각각의 가설을 뒷받침해 줄 근거(evidence)와 그에 대한 확신성(confidence)이 필요한데, 재미있게도 Watson은 Evidence-based Reasoning 을 수행하는 시스템으로써 이러한 종류의 일을 처리하는데 매우 적합한 시스템 형태를 갖고 있다고 할 수 있다.

이 점에 있어서 IBM Watson과 Wolfram-Alpha는 다른 접근법을 갖고 있다. 이 점에 대해 Wolfram-Alpha 을 디자인한  Stephen Wolfram는, Watson이 다양한 '데이터'로부터 정보를 취득하고 이로부터 찾아낸 답변 후보에 대한 확신성을 계산하는 일종의 통계적인 방식이라면, Wolfram-Alpha는 '지식베이스'에 근거한 명확한 논리적 연결성을 기반으로 답변을 제시하는 시스템이라는 점에서 큰 차이가 있다고 설명한다.

watsonalpha

IBM Watson vs. Wolfram Alpha [4]

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