[딥 메디슨 - 에릭 토폴] 일단 혼자 읽기

D-29
최근 인공지능을 활요한 자살 예측 및 예방이 상당한 관심을 받고 있다. 미국의 경우, 지난 30년간 자살률이 전반적으로 증가했으며, 2017년에는 4만 4,000명 이상이 자살로 사망했다. 즉 매일 120명 이상이 자살한 셈인데, 이는 살인이나 에이즈, 자동차 사고, 전쟁으로 인한 사망자보다 많은 수치다. 전 세계적 상황은 더욱 충격적이다. 해마다 2500만 건의 자살 시도가 있으며, 1억 4000만 명이 자살을 고민한다. 자살자의 거의 80%는 진료 중에 의사와 치료사에게 자살 생각을 숨겼다. … 대규모 문헌고찰 연구 결과, 수천 개의 위험 요인이 자살 생각, 자살 시도 또는 자살 실행에 대해 매우 약한, 즉 무작위 추측보다 경미하게 높은 수준에 불과한 예측 요인으로 밝혀졌다. 어떤 범주나 하위 범주도 자살 가능성을 우연 이상의 수준으로 예측하지 못했기 때문에, 조셉 프랭클린과 동료들은 “이러한 연구 결과는 연구의 대상을 위험 인자에서 기계학습 알고리즘으로 전환할 필요성이 있음을 시사한다.”라고 했다.
딥메디슨 8장. 정신 건강, 에릭 토폴
사람들은 ‘기술 + 빅데이터 + 기계학습 = 과학’이라 생각하지만, 그렇지 않다. - 존 크라카우어 John Krakaur
딥메디슨 10장. 심층 발견, 에릭 토폴
초기 딥러닝 유전체 프로젝트의 하나인 Deep- SEA는 단백질을 만들어내지 않는 DNA의 기능 식별에 주력했다. 2015년 프린스턴대학의 Jian Zhou와 Olga Troyanskaya는 비코딩 DNA 염기 분류에 대한 여러 중요한 연구 성과를 바탕으로 DNA 서열이 염색질과 어떤 상호작용을 하는지 예측하는 알고리즘을 발표했다. … UC 어바인의 컴퓨터과학자 Xiaohui Xie는 이 성과를 “유전체학 분야 딥러닝 적용의 이정표”라 칭했다.
딥메디슨 10장. 심층 발견, 에릭 토폴
암은 기본적으로 유전체 변이에 의한 질환이므로 종양학 영역에서 인공지능의 도입은 특히 큰 이득이 되었다. … 종양의 DNA 메틸화 데이터 역시 인공지능을 이용한 암의 분류에 매우 유용한 입력 자료임이 입증되었다. … David Capper와 동료들이 실시한 2018년의 기념비적 연구 결과, 종양 표본의 전장 유전체 메틸화를 확인하여 전체 82종의 뇌종양을 93% 정확도로 분류했는데, 이는 병리과 의사의 정확도를 훨씬 능가하는 수준이었다.
딥메디슨 10장. 심층 발견, 에릭 토폴
ATOM → Accerlerating Therapeutics for Opportunities in Medicine. ATOM의 목표는 잠재적 약물 표적의 식별에서 이러한 표적에 작용하는 약물 후보 개발까지 걸리는 시간을 4년에서 1년으로 줄이고자 함.
지난 수천년간 우리는 식사와 건강이 밀접히 관련되어 있다고 생각했지만, 이 분야는 사실 엉망이다. 그 주된 이유는 대규모의 무작위 연구 수행이 매우 어렵기 때문이다. 특정 식단에 많은 사람을 배정해 이를 수년간 엄격히 준수하도록 한 다음 주요 임상 경과를 관찰하는 연구는 매우 어렵기 때문에 거의 시도되지 않는다.
딥메디슨 11장. 심층 다이어트, 에릭 토폴
대부분의 영양학 근거는 관찰에 기반하거나 후향적으로 수집된 자료에 근거하는데, 이는 사람들이 자신이 먹는 것을 정확하게 보고한다고 전제한다. 하지만 “정확히 보고한다.”라는 생각 자체가 모순이다.
딥메디슨 11장. 심층 다이어트, 에릭 토폴
기준으로 삼을 만한 무작위 임상시험의 부족은 영양학이 직면한 문제의 일면일 뿐이다. 주된 문제 중 하나는 권장 식단 구성에 대한 연구가 제대로 수행되지 않았다는 점이다. 탐사 보도 저널리스트인 Nina Teicholz는 저서 <지방의 역설>에서 생릭학자 안셀 키스가 우리의 식단에 미친 영향을 기술했다. 그는 심장질환 예방에 대한 저지방 저콜레스테롤 식단의 효과를 옹호한 7개 국가의 식단 연구 결과를 발표했으며, 이는 1961년 <타임>지 커버스토리로 다뤄졌다. 그러나 키스의 연구는 모순되는 자료가 수집된 15개국의 데이터를 생략했다는 결함이 있었으며, 이로 인해 많은 비판을 받았다. 그럼에도 불구하고 미국심장협회는 버터 대신 마가린을 사용하고, 계란을 금하라면서 저지방 식단을 적극적으로 홍보했다. … 여전히 미국심장협회와 미국 농무부는 가이드라인에서 포화지방 섭취를 제한하도록 권고한다. 그러나 이들은 모두 적절한 근거없이 잘못된 식단을 권장하는 예에 해당한다. 저지방 식품 섭취를 권장한 결과 보건 당국은 유해한 식사 요법을 승인해 비만이나 당뇨병의 급속한 확산을 가져왔을 가능성이 있다. 사실 최근 연구 결과에 의하면 유제품과 소금 섭취를 멀리하라는 오랜 권고는 그 입지가 심각하게 위협받고 있다.
딥메디슨 11장. 심층 다이어트, 에릭 토폴
과도한 나트륨 섭취와 심혈관 질환 위험 사이의 연관성은 잘못된 것으로 밝혀졌다. … 소변 검사로 측정한 나트륨 섭취량 증가에 따라 혈압이 다소 상승한 반면, 부정적 임상 경과는 일일 나트륨 섭취량이 5g을 초과할 때에만 발생했다. 미국인은 하루 평균 3.5g의 나트륨을 섭취한다. 그러나 실제로는 하루에 섭취하는 나트륨의 양이 5g 미만일 때 나트륨 섭취와 심근경색 및 사망 사이에 역의 상관관계가 있었다!
딥메디슨 11장. 심층 다이어트, 에릭 토폴
이 연구는 같은 음식에 대한 개인의 반응이 매우 다양하다는 사실을 강조할 뿐만 아니라, 그 이유를 설명할 수도 있다는 점에서 중요하다. 음식의 구성성분은 혈당 반응의 주요 동인이 아니었다. 장내미생물의 박테리아 종이 각 개인의 식사에 대한 혈당 반응을 결정하는 중요한 요인으로 밝혀졌다.
딥메디슨 11장. 심층 다이어트, 에릭 토폴
(Michael Snyder의 연구) 결과 최소 2.7kg의 체중 증가 시 장내미생물의 종이 극적으로 변하고, 300가지 이상 유전자의 유의미한 기능 변화가 일어나며, 혈액에서 염증 유발 물질이 방출된다는 사실이 확인되었다. 그리고 이렇게 현저한 변화는 체중이 감소할 경우 다시 완전히 원래대로 돌아왔다.
딥메디슨 11장. 심층 다이어트, 에릭 토폴
어떤 방식을 취하건 간에 가상 의료 코치의 효과를 극대화하기 위해서는 모든 의생명과학 문헌을 지속적으로 수집해야 한다. … 모든 의학 문헌을 자유자재로 활용하는 일은 IBM의 왓슨이 위키피디아의 정보를 수집하는 것과는 비교할 수 없을 정도로 복잡하다. 매년 발행되는 200만 건 이상의 의생명과학 논문의 모든 정보를 선별해 정리하고, 질적 수준에 따라 분류하는 작업은 적어도 아직까지는 인공지능을 통한 자동화가 이루어지지 않았다. 인공지능을 이용한 텍스트 발췌는 현재 개발 중인 기술로, 분명 개선되고 있으며, 이는 향후 의료코칭을 위한 핵심 요소가 될 것이다.
딥메디슨 12장. 가상 의료 비서, 에릭 토폴
간호사, 물리치료사를 비롯한 의료진의 방문 6만 건 이상을 토대로 방문 시간이 1분 늘어날 때마다 재입원율이 8%감소한다는 사실을 확인했다. 비상근 의료진의 경우 재입원율은 분당 16% 감소했고, 간호사의 경우 분당 13% 감소했다. 병원 재입원율에 영향을 미칠 수 있는 모든 요인 중 시간이 가장 중요한 것으로 드러났다.
딥메디슨 13장. 심층 공감, 에릭 토폴
정리 마칩니다. 간단한 감상문을 블로그에 게시하였습니다.
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