H-XAI-Cervix: conditional hierarchical learning for cervical-cell classification on Herlev and SIPaKMeD
H-XAI-Cervix 연구는 조건부 계층적 EfficientNet-B3 모델이 Herlev 데이터셋에서 자궁경부 세포 클래스를 구별하는 데 있어 평면 분류기보다 유의미하게 우수한 성능을 입증하였으나, 성능이 천장에 근접한 수준에 도달했던 SIPaKMeD 데이터셋에서는 이러한 이점이 관찰되지 않았다.
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매년 수백만 명의 여성들이 자궁경부암의 초기 징후를 확인하기 위해 간단한 선별 검사를 받습니다. 기술자가 자궁경부에서 세포 샘플을 채취하여 특수 염료로 염색한 뒤 현미경 아래에 놓으면, 전문가는 이 세포들을 관찰하며 질병을 나타낼 수 있는 형태, 크기, 색상의 미세한 변화를 찾아냅니다. 맵 검사(Pap smear)라고 알려진 이 과정은 현대 의학의 초석이지만, 느리고 노동 집약적이며 렌즈를 통해 들여다보는 사람의 숙련도에 크게 의존합니다. 이를 가속화하고 인간의 오류를 줄이기 위해, 과학자들은 컴퓨터가 이러한 세포 패턴을 인식하도록 가르치는 데 수년을 보냈습니다. 목표는 인공지능이 단일 세포를 보고 그것이 건강한지 아니면 문제가 있는지 결정하여 병리학자의 '제2의 눈' 역할을 할 수 있도록 만드는 것입니다.
문제는 이 세포들이 어떻게 조직되어 있는가에 있습니다. 현실 세계에서 의료용 레이블은 단순히 관련 없는 옵션들의 평면적인 목록이 아니라, 자연스러운 가계도(family tree)를 형성합니다. '정상' 또는 '비정상'과 같은 광범위한 범주가 있고, 그 광범위한 그룹 내에는 더 구체적이고 세밀한 세부 사항들이 존재합니다. 모든 카테고리를 대등하고 관련 없는 옵션으로 취급하는 컴퓨터 프로그램은 종종 논리적 연결 고리를 놓치곤 합니다. 예를 들어, 세포가 비정상이라는 것은 올바르게 식별할 수 있어도, 그것이 특정하고 덜 심각한 유형의 이상 세포에 속한다는 사실을 인식하지 못할 수도 있고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 연구자들은 컴퓨터에게 이러한 계층 구조를 존중하도록 가르치는 것, 즉 특정 유형의 세포가 특정 유형으로 식별되기 전에 반드시 더 넓은 그룹에 먼저 속해야 한다는 점을 이해시키는 것이 더 나은 진단 도구를 만들 수 있을지 알고 싶었습니다.
한 연구자는 두 개의 잘 알려진 세포 이미지 컬렉션을 사용하여 이 아이디어를 테스트하기로 했습니다. 그는 이러한 계층적 사고를 모방하도록 설계된 컴퓨터 모델을 구축했습니다. 모델에게 모든 가능한 세포 유형 중에서 바로 선택하라고 요구하는 대신, 단계별로 결정을 내리도록 강제했습니다. 먼저, 모델은 세포가 정상인지 비정상인지를 결정해야 했습니다. 그 광범위한 선택을 마친 후에야 해당 그룹 내에서 특정 세포 유형을 식별하는 단계로 넘어갈 수 있었습니다. 저자가 '조건부 계층 구조(conditional hierarchy)'라고 부르는 이 접근 방식은, 특정 세포 유형을 직접 추측하려고 시도하는 표준 컴퓨터 모델과 비교되었습니다. 연구자는 이 모델을 917개의 세포 이미지가 포함된 데이터셋과 4,000장이 넘는 이미지가 포함된 다른 데이터셋, 두 가지 데이터셋에 대해 테스트했습니다.
결과는 컴퓨터가 어떻게 학습되었느냐가 중요했지만, 그 이점은 전적으로 과제의 복잡성에 달려 있었습니다. 연구자가 7개의 서로 다른 카테로리로 그룹화된 더 작은 데이터셋을 사용하여 모델을 테스트했을 때, 계층적 접근 방식이 훨씬 더 효과적이었습니다. 가계도를 이해하는 모델은 표준 모델보다 정상 대 비정상의 광범위한 범주와 구체적인 세포 유형을 더 자주 정확하게 식별했습니다. 이 특정 테스트에서 계층적 모델은 정확도를 눈에 띄게 높였는데, 이진 분류인 정상 대 비정상 사례에서 약 93%를, 7가지 특정 유형에 대해서는 약 74%를 정확하게 분류했습니다. 가계 구조를 무시한 표준 모델은 두 영역 모두에서 미치지 못했습니다. 이는 과제가 비슷해 보이는 복잡한 카테고리들을 구별하는 것을 포함할 때, 컴퓨터가 논리적인 경로를 따르도록 강제하는 것이 혼란을 피하는 데 도움이 된다는 것을 시사합니다.
그러나 연구자가 동일한 테스트를 더 큰 데이터셋에 적용했을 때 이야기는 달라졌습니다. 이 컬렉션은 4,000장이 넘는 이미지와 함께 더 적고 뚜렷한 카테고리를 포함하고 있었습니다. 이 시나리오에서 표준 컴퓨터 모델은 이미 매우 높은 수준으로 수행하고 있었으며, 거의 항상 세포를 정확하게 식별했습니다. 연구자가 이 모델에 계층 구조를 추가했을 때, 결과는 개선되지 않았습니다. 가계도를 따르는 모델은 표준 모델만큼 잘 수행했지만, 더 나아지지는 않았습니다. 연구자는 계층적 방법이 표준 모델의 높은 정확도는 유지했지만, 과제가 이미 컴퓨터가 해결하기 쉬운 문제였을 때는 추가적인 가치를 더하지 못했다는 것을 발견했습니다.
연구는 또한 컴퓨터가 자신의 답변에 대해 얼마나 확신하는지도 살펴보았습니다. 더 어렵고 작은 데이터셋의 경우, 계층적 모델이 세포 유형 간의 구분을 더 잘 해냈지만, 그 확신 점수는 표준 모델보다 실제와 완벽하게 일치하지 않는 경우가 있었습니다. 큰 데이터셋에서는 두 모델 모두 매우 잘 보정(calibrated)되어 있었는데, 즉 그들의 확신 수준이 실제 정확도와 일치했습니다. 연구자는 계층적 접근 방식이 컴퓨터가 더 작은 규모의 복잡한 세포 집단에 대해 더 논리적으로 생각하도록 돕기는 했지만, 모든 의료용 AI 시스템을 자동으로 개선하는 마법의 해결책은 아니라는 점을 강조했습니다. 이 방법의 성공 여부는 데이터의 구체적인 성격과 분류 과제의 난이도에 달려 있었습니다.
궁극적으로, 이 연구는 컴퓨터의 학습 과정의 구조가 학습하는 데이터만큼이나 중요하다는 것을 보여줍니다. 인공지능이 다양한 유형의 세포 사이의 자연스러운 관계를 존중하도록 강제함으로써, 연구자들은 특히 미묘하고 복잡한 의료적 구분이 필요한 경우 더 똑똑하고 정확한 분류기를 구축할 수 있습니다. 그러나 이러한 개선이 보편적인 것은 아닙니다. 만약 컴퓨터가 이미 어떤 과제에 탁월하다면, 복잡한 구조를 추가하는 것이 도움이 되지 않을 수 있습니다. 저자는 이러한 결과가 고립된 세포 이미지에 기반한 것이며, 아직 이러한 시스템이 실제 환자의 암을 진단할 수 있다는 것을 증명하는 것은 아니라고 경고합니다. 이 기술이 임상에서 사용되기 전에는 전체 조직 샘들과 실제 의료 환경에서 테스트되어야 합니다. 현재로서는, 이 연구가 명확한 교훈을 제공합니다. 기계에게 의사처럼 보는 법을 가르치려는 노력에서, 우리가 그들의 사고 방식을 조직하는 방식이 중요하지만, 적절한 방법은 우리가 풀고자 하는 문제에 따라 완전히 달라진다는 것입니다.
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