□ 영국 바이오뱅크에 있는 400,000명의 데이터로 훈련된 인공지능 시스템이 향후 20년 동안 사람이 암과 기타 여러 질병에 걸릴 가능성을 추정할 수 있음.

- Delphi-2M이라는 대규모 언어 모델은 개[인의 의료 기록과 생활 방식을 분석하여 1,000개 이상의 질병에 대한 위험 추정치를 제공할 수 있음.

□ 9월 17일, 과학저널 네이처는 케임브리지에 있는 유럽분자생물학연구소(European Molecular Biology Laboratory)가 질병 증상이 발현되기 이전인, 최대 20년 전에 암, 피부질환 및 면역질환과 같은 1,000개 이상의 질병에 대한 위험을 예측할 수 있도록 하는 ‘델파이-2M(Delphi-2M)’이라는 새로운 인공지능 모델을 개발했다고 전함.

- 이 도구는 개인의 과거 병력과 나이, 성별, 체질량지수 및 흡연 여부와 음주와 같은 생활 습관을 반영하여 1,258개의 질병에 걸릴 가능성을 예측하도록 대규모 언어 모델(LLM)을 수정하였고 바이오마커를 사용하여 여러 질병의 위험을 예측하는 기계 학습 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였음. 특히, 특정 암의 진행 패턴을 따르는 상태의 궤적을 예측할 때 가장 효과적인 것으로 나타났음.

□ 델파이-2M을 가지고 덴마크 국립병원 환자 190만 명의 의료 기록으로 테스트를 진행하였는데 UK Biobank 대상자이었던 등록 환자 400,000명과 비교하였을 때 정확성이 약간 차이가 있다고 나왔으나 유의미한 차이는 아닌 것으로 알려졌음.

- 이러한 차이는 델파이가 기존에 훈련하였던 UK Biobank의 시스템이 아닌 다른 국가의 보건 시스템에 적용되었기 때문이라고 알려졌음.

□ 한편, 델파이-2M이 상용화된다면, 특정 질병을 조기에 발견하여 치료받을 수 있게 해 환자의 생명을 연장하고 보다 나은 삶을 살아갈 수 있도록 할 수 있을 것임.

- 다만, 이 기술을 위해 사용될 환자 자신의 개인정보가 안전하게 사용될 수 있을지에 대한 질문과 의료 불평등을 해결하고 의료 계획을 지원하는 데 어떻게 사용될 수 있을지에 대한 과제를 남겨두고 있음.