이것은 여러분이 기다려 온 강의입니다
안녕하세요, Siraj입니다
저의 새 시리즈 '비즈니스를 위한 인공지능'에 
오신 걸 환영합니다
이건 제가 만든 강의 중 가장 가치있는 것이에요
의사들을 위한 간단한
인공지능 어플을 만들 건데요
안구 사진을 올리면
당뇨망막병증 여부를 알려줍니다
만약 수익성이 좋은 인공지능
스타트업을 차리고 싶다거나
인공지능을 지금 회사에
적용시키고 싶다면
이게 바로 당신을 위한 강의입니다
모든 강의는 무료이고,
유튜브에서 쉽게 볼 수 있으니까
최신 컨텐츠를 계속 보고 싶다면
구독하는 걸 잊지 마세요
지난 몇십 년간 이루어진 의학의 발전은
헬스케어 산업을 크게 발전시켰고
의사들이 더 효과적으로 질병을
진단하고 치료할 수 있게 해줬습니다
하지만 의사들은 여전히 인간이죠
즉 당연히 실수를 한다는 뜻입니다
유명한 드라마 '하우스'를 보면
닥터 하우스의 천재성이 정말 엄청난데
만약 모든 의사들이
그만큼 똑똑하다면
진단실패로 인한 불필요한 죽음도
지금보다 훨씬 줄었겠죠
하지만 현실은 다릅니다
의사들 간 가장 큰 차이는
그들의 지능 수준 차이가 아니라
환자의 문제를 해결하려는 접근 방식과
어떤 방법을 사용하는 지의 차이입니다
이로 인하여 임상결과 상의 
편차가 매우 커지게 되기 때문에
머신러닝은 의사들의 역량 개선을 위한 
최선의 해결책이라 할 수 있습니다.
상대를 이겨내지 못하면
손을 잡아라는 속담도 있잖아요
머신러닝은 엄청난 잠재력이 있습니다
예를 들어 한 연구결과에 따르면
정기적으로 유방 X선 검진을 받는 
미국 여성 중 절반 이상이
거짓 양성반응 결과를
최소 한 번 이상 받는다고 합니다.
10년 내로 암에 걸릴 수 있다고
암 발병 확률을 잘못 알려주는거죠
영상의학과 의사들조차도 의료 영상 
이미지 해석을 놓고 종종 의견이 갈리기도 합니다.
인공지능은 어떤 영상의학과 전문의도
할 수 없는 것들을 할 수 있습니다
수십만장 이상의 
의료 영상 이미지을 학습하여
보통의 영상의학과 의사들보다 
최대 10%까지 정확하게 예측할 수 있습니다.
이러한 정확도 격차는 컴퓨팅 파워 비용이 
내려감에 따라 계속 커질 것이며
영상의학과 뿐만이 아니라 수많은 
의학 분야들 어디에도 적용될 수 있습니다.
스타트업 Viz.ai가 뇌 스캔에
활용하고 있는 것처럼 말입니다
또한 의사들은 환자 의료 기록을 
해석해야 하는데, 아주 복잡한 일이죠
NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 
이해하고 해석하기 위한 AI의 한 분야로
수천 장의 의료 기록을 검토하여
최적의 방법들을 도출해낼 수 있습니다.
각종 질병들의 환자들을 
평가하고 관리하기 위해서말이죠
닥터 오즈처럼 정말로 재능있는 의사들도 있지만요
농담입니다. (* 대중 토크쇼진행자)
AI는 최고들로부터 
그들이 하는 일을 보고 배울 수 있습니다
만약 모든 의사들이 
상위 20%의 능력을 보여준다면
다양한 질병으로인한 연간 사망 환자 수는
수십만 명은 감소할 것입니다
의사들은 편견을 가질 수 밖에 없지만
AI는 더욱 객관적으로 진단할 수 있습니다
환자를 불평등하게 대하도록 하는
사회 경제적인 통념 없이 말입니다
머신러닝은 청진기처럼 의사들에게
필수적인 도구가 될 것입니다
더 많은 직업이 자동화될수록
환자들을 위한 공감과 연민이
성공을 위한 중요한 능력이 되겠죠
아, 물론 외모도요
솔직히 말하면 말입니다
자, 그래서 우리는 어떻게 
해결하기 위한 문제를 골라야 할까요?
시장 조사와 연구에 따르면
인공지능과 헬스케어 시장은
향후 5년동안 무려 48%의 
연평균 성장률을 기대할 수 있다고 합니다
구글이나 마이크로소프트 같은
거대 기술 기업들은
엄청나게 많은 데이터와 직원들 
컴퓨팅 파워를 가지고 있죠.
그들은 수평적 제품을 만들 때
큰 이점을 가집니다
수평적 제품은 많은 경우에 
사용될 수 있는 제품들입니다.
반면 여러분과 같은 스타트업은
단 하나의 문제를 아주 잘 
해결할 수 있는 수직적 제품은 만들 수 있죠
거대 기업들은 하나의 문제에만
집중할 여유가 없거든요
한 가지 좋은 방법은
의사들이 모여 있는
온라인 커뮤니티에서
적절한 문제를 찾는 것입니다
포럼이나 슬랙 채널, 서브레딧,
그레이스 아나토미 채팅방 등
다양한 곳에서 그들이 가진
문제를 확인할 수 있죠
혹은 전화를 하거나 직접 만나서
겪고 있는 문제점들에 대하여 물어볼 수도 있습니다
먼저 문제점들을 직접 듣는 것이야말로
해결할 가치가 있는 문제를 고르는 중요한 첫 걸음입니다
이를 통해 많은 의사들이 가진
문제를 발견할 수 있을 것입니다
당뇨망막병증을 검진하는
이번 예시에 대해 말해봅시다
문제 해결을 도와주는
분류기를 만들 수도 있지만
먼저 질 높은 데이터를
모아야 합니다
머신러닝의 토대는
많은 양의 좋은 데이터죠
그 데이타들로부터 학습하기 때문입니다.
환자들에게 의료 정보를 얻는 건
상당히 어려운 일이기 때문에
아주 소수의 기업만이
실제로 데이터를 만들고 소유합니다
그래서 조금
창의적인 접근이 필요하죠
웹상에서 당뇨망막병증 이미지 학습을 위한 
공개 데이터셋을 찾아봅시다.
아마 약간을
찾을 수 있을 거에요
몇몇은 데이터에 접근하려면
가입과 등록을 요구할 겁니다
좋은 데이터가 있길 기도하며
가입해서 확인하면 됩니다
만약 대학생이라면
가장 가까운 이미징 리서치 센터에 가서
교수님께 도움을 청할 수도 있습니다
아마 기꺼이 도와주실 거에요
PubMed도 생의학 논문을 찾기에
아주 좋은 장소입니다
스캔 데이터의 종류에 따라
논문을 찾을 수 있고
좋은 걸 찾으면
연구진들에게 메일을 보내
프로젝트의 정보와 서로에게
도움이 되는 부분을 설명할 수 있죠
여러분이 도움 받는게 아니라
그들을 도와주는 것처럼 얘기한다면
아마 높은 확률로 도와줄 겁니다
만약 레이블이 있는 
좋은 데이터를 얻는 데 성공했다면
레이블이 있는 데이터가 
언제나 학습하기 쉽거든요
그럼 이제 문제 해결을 위한
준비가 어느 정도 되었습니다
하지만 인공지능 모델을 만드는 데
실제로 시간과 에너지를 투자하기 전에
고객을 얻을 수 있는 지를
확실히 해야 합니다
가장 쉬운 방법은
간단한 랜딩 페이지를 만드는 겁니다
이메일 주소를 요청하는 간단한 템플릿은
온라인에서 쉽게 구할 수 있어요
랜딩 페이지에서
제품에 대해 자세히 설명하고
완성되면 이를 의사나 의료 기업 등의
잠재 고객들에게 보냅니다
인터넷에서 그들의 주소록을 찾아
한명 한명 메일을 보내거나
페이스북 그룹에 올려
가입자가 있는지를 확인할 수 있죠
만약 충분하 양의 가입자들이 들어온다면
제품이 정말로 관심을 끌고 있는 것입니다
그럼 이제 마음 놓고
제품을 개발하면 됩니다
모델 개발을 도와주는
라이브러리와 서비스들이 있습니다
Arxiv-Sanity는
최신의 인공지능 모델들이
의료 진단에 어떻게 활용되는지를
확인할 수 있는 좋은 사이트입니다
좋은 논문을 찾으면 모델 구축을
위한 가이드로 사용할 수 있죠
우리 모델을 튜닝하고 개선할 여지가
아주 많이 있다는 것을 잊지 마세요
하지만 가장 좋은 건 우선 
동작하는 시제품을 최대한 빨리 만들고
거기서부터
수정을 반복하는 겁니다
합성곱 신경망은 이미지 분류에서
최고의 효율을 내는 모델입니다
지금 상황에 적합한 모델이죠
합성곱 신경망을 구축하는
가장 빠르고 쉬운 방법은
Keras 머신러닝 라이브러리를
사용하는 것입니다
사용하기 편한 API로 신경망을 
쉽게 만들 수 있도록 도와주죠
코드의 각 줄이 신경망에서
각각의 층에 해당합니다
깃허브에서 이미지 분류를 위한
Keras 모델을 찾아
기반 모델로 사용할 수 있습니다
파라메터들이 모두
매직 넘버인 것에 주목하세요
어떤 숫자들이 최적값인지를
어떻게 알 수 있을까요?
이게 바로
딥러닝의 마법입니다
특정 모델 타입에 잘맞는 
파라메터를 찾는 류는
이 분야 논문들의 
주된 관심사입니다
때로는 간단한 튜닝만으로도 
엄청나게 정확도가 올라가기도 하는데요
우리가 고른 논문에 
바로 그러한 파라메터들을 적용해보고
이렇게 만든 모델에 우리의 데이타를 
학습시켜볼 수도 있겠죠
저 맥북 프로 써요. 사랑해요 애플
같이 콜라보 한 번 합시다.
아무튼 저와 같이 별도의
딥러닝 전용 장비가 없는 분들은
Floyd hub에 모델을 올리는 걸
추천드립니다
클라우드에서 딥러닝 모델을
학습시킬 수 있는 플랫폼( PaaS )이죠
단지 몇 개의 명령어만으로 
커맨드라인에서 할 수 있어요
맵핑 정보를 학습하는 건데요 
입력값인 진단할 이미지들과
출력값인 진단된 이미지들
간의 맵핑정보 말이죠
이 패턴을 학습하게 되면
새로운 이미지가 주어져도
진단 결과를 
정확히 예측할 수 있습니다
학습이 끝나면 
Floyd hub를 이용해서
이미지만 보내도 진단 예측 결과를 출력하는
간단한 API 콜을 만들 수 있죠
어느 웹 프레임워크를 사용하든
간단한 웹 페이지를 만들어서
사용자가 사진을 올리면 API를 불러와
진단 결과를 보여줄 수 있어요
여기에 프로그램을 좀 더 발전시키고
좋은 디자인을 추가하면
결국 매출이 발생하는거죠
자, 여러분이 이 영상에서
기억해야 할 세 가지가 있습니다
인공지능은 의사들이 환자의 문제에
접근하는 방식을 도와주고
그들을 보조해주는 도구를
개선할 수 있습니다
진단 개선, 
환자 의료 기록 해석, 신약 개발은
인공지능이 개선할 수 있는
아주 일부에 불과하죠
Keras 딥러닝 라이브러리를
사용해서 간단한 모델을 만들고
Floyd hub에 올려 학습하고
이를 활용할 수 있습니다
영상 재밌게 보셨다면
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저는 이제 제 로봇 아니 의사와
예약이 있어서 이만 가봐야겠네요
시청해주셔서 감사합니다
