Chest2Vec: A multipurpose text encoder conditioned by instructions for chest radiograph and computed tomography reports
이 논문은 흉부 방사선 사진과 CT 보고서를 검색, 분류, 이미지-텍스트 지도 학습과 같은 작업에 효과적으로 처리할 수 있는 0.6B 및 4B 파라미터 크기로 제공되는 다목적 지시어 조건부 텍스트 인코더인 Chest2Vec을 소개하며, 기존 모델들과 비교하여 CT 보고서에 대해 우수한 성능을 입증한다.
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의료 영상의 세계에서 사진 한 장은 천 마디 말의 가치가 있지만, 의사가 사진을 읽는 것을 돕는 컴퓨터에게는 그 말들 또한 매우 중요합니다. 방사선 전문의가 흉부 X선 사진이나 CT 스캔을 검사할 때, 그들은 자신이 본 것을 설명하는 보고서를 작성합니다. 폐가 깨끗한지, 심장 주변에 액체가 있는지, 혹은 뼈가 부러졌는지 등을 기술합니다. 이 보고서들은 영상이 무엇을 보여주는지에 대한 주요 기록이며, 진단을 보조할 수 있는 인공지능 시스템을 구축하는 토대가 되었습니다. 컴퓨터에게 이러한 영상을 이해하도록 가르치기 위해서, 엔지니어들은 먼저 컴퓨터에게 보고서의 언어를 이해하도록 가르쳐야 합니다. 이를 위해서는 인간의 문장을 기계가 처리할 수 있는 수학적 형식으로 변환하는 특수 컴퓨터 프로그램인 '텍스트 인코더(text encoder)'가 필요합니다. 수년 동안 이러한 프로그램들은 일반적인 언어나 혹은 흉부 X선에 특화되어 훈련되어 왔지만, 인체의 내부를 훨씬 더 넓은 시야로 보여주는 흉부 CT 스캔의 더 복잡하고 상세한 보고서를 이해하는 데에는 어려움을 겪었습니다.
연구진은 이제 이 간극을 메우기 위해 'Chest2Vec'이라 불리는 새로운 도구를 개발했습니다. 이 시스템은 흉부 X선과 흉부 CT 스캔의 텍스트를 모두 이해하도록 설계되었으며, 이 두 가지 서로 다른 유형의 의료 영상에 대한 범용 번역기 역할을 합니다. 연구진은 이 도구의 두 가지 버전, 즉 작은 버전과 큰 버전을 만들었으며, 기존 프로그램들과 비교하여 어떤 것이 의료 보고서의 의미를 가장 잘 파악하는지 테스트했습니다. 그 결과, 그들의 새로운 시스템, 특히 더 큰 버전이 기존의 어떤 도구보다도 CT 스캔 보고서의 미묘한 차이를 이해하는 데 훨씬 뛰어났음을 발견했습니다. 이 시스템은 보고서의 특정 소견을 의사의 최종 결론과 정확하게 일치시킬 수 있었고, 텍스트의 미세한 오류를 찾아낼 수 있었으며, 심지어 간단한 지시만으로 폐나 심장과 같은 신체의 특정 부위에 주의를 집중할 수도 있었습니다. 이 연구는 단순히 모델을 더 크게 만들거나 일반적인 언어 능력을 사용하는 것보다, 흉부 영상의 언어에 맞춰 컴퓨터를 특별히 훈련시키는 것이 더 신뢰할 수 있고 유용한 진단 도구를 만들 수 있음을 시사합니다.
연구진이 직면한 과제는 흉부 CT 보고서에서 사용되는 언어가 흉부 X선에서 사용되는 언어와 다르다는 점이었습니다. 두 영상 모두 동일한 장기를 설명하지만, CT 보고서는 종종 더 길며 상복부나 목의 혈관처럼 X선이 볼 수 없는 영역에 대한 세부 정보를 포함합니다. 기존의 컴퓨터 프로그램들은 이러한 의료적 특수성을 포착하기에는 너무 일반적이거나, X선의 더 단순한 언어만을 학습했습니다. 연구진은 만약 컴퓨터 모델을 두 유형의 흉부 보고서 텍스트 모두를 사용하여 특별히 훈련시킨다면, 일반적인 언어나 단일 유형의 스캔으로 훈련된 모델보다 단어의 의미를 더 정확하게 표현하는 법을 배울 것이라고 가설을 세웠습니다. 그들은 강력한 베이스 모델에서 시작하여, "오류를 찾아라" 또는 "소견을 요약하라"와 같이 컴퓨터가 수행할 작업을 지시하는 명령과 함께 수천 개의 실제 의료 보고서를 사용하여 컴퓨터를 가르쳤습니다.
그들의 창조물을 테스트하기 위해, 팀은 컴퓨터가 한 번도 본 적 없는 병원의 데이터를 사용하여 Chest2Vec을 일련의 엄격한 도전 과제에 투입했습니다. 한 테스트에서, 연구진은 상세한 소견 목록만을 바탕으로 환자 상태의 올바른 최종 요약을 찾도록 시스템에 요청했습니다. 흉부 CT 보고서에 대해, 새로운 시스템은 약 69%의 확률로 올바른 요약을 찾아낸 반면, X선 전용 프로그램인 차점자는 58% 미만의 성공률을 보였습니다. 또 다른 테스트에서, 연구진은 보고서가 부정적인 소견을 긍정적인 소견으로 바꾸는 것과 같은 의료적 오류를 포함하도록 미세하게 수정되었는지 식별하도록 컴퓨터에 요청했습니다. 새로운 시스템은 수정되지 않은 올바른 보고서를 87% 이상의 높은 확률로 정확히 식별해 냈으며, 이는 다른 도구들을 크게 앞지르는 성과였습니다. 이러한 결과는 개선의 원인이 단순히 컴퓨터 모델의 크기가 아니라, 흉부 영상 텍스트에 대한 특화된 훈련에서 왔음을 보여주었습니다.
연구진은 또한 재학습 없이도 시스템이 특정 신체 부위에 집중하도록 유도할 수 있다는 것을 발견했습니다. 컴퓨터에 주는 지시 사항을 변경하는 것만으로도, 폐, 심장 또는 뼈에 대한 정보를 우선시하도록 만들 수 있어 관심 영역에 대한 주의를 효과적으로 조정할 수 있었습니다. 이러한 유연성은 하나의 컴퓨터 모델이 특정 질병을 확인하는 것부터 의사가 과거의 유사한 사례를 찾는 것을 돕는 것까지 다양한 목적에 쓰일 수 있게 해줍니다. 나아가, 팀은 이 텍스트 인코더가 영상 기반 AI의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다. 이 새로운 텍스트 도구를 사용하여 컴퓨터가 CT 스캔을 '보는' 법을 배우도록 가르쳤을 때, 그 결과물인 영상 인식 시스템은 오래되고 덜 특화된 텍스트 도구로 훈련된 시스템보다 더 정확했습니다.
이러한 성공에도 불구하고, 연구진은 몇 가지 한계점을 언급했습니다. CT 스캔을 위한 훈련 데이터가 단일 공공 출처에서 왔기 때문에, 시스템이 모든 병원이나 국가의 보고 스타일에는 완벽하게 적응하지 못했을 수 있습니다. 또한, 시스템은 영어 보고서를 대상으로 테스트되었으므로, 다른 언어나 다른 의료 환경에서의 성능은 아직 미지수입니다. 연구진은 또한 테스트에 사용된 오류들이 실제 보고서에서 자연스럽게 발생한 것이 아니라 컴퓨터에 의해 생성된 것이라는 점을 지적했는데, 이는 실제 상황의 실수를 잡아내는 시스템의 능력이 다를 수 있음을 의미합니다. 그럼에도 불구하고, 이 연구는 특화된 지시 기반 접근 방식이 일반적인 방법보다 흉부 영상 보고서를 이해하는 데 더 효과적이라는 강력한 증거를 제공합니다. 연구진은 자신들의 도구와 구조화된 데이터를 공개함으로써, 다른 과학자들이 의료 영상을 해석하는 복잡하고 중요한 업무를 보조할 수 있는 더욱 발전된 시스템을 구축할 수 있기를 희망하고 있습니다.
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