안녕하세요.
제가 "Medical AI research"라는 카테고리를 개설한 이유는 크게 세 가지 입니다.
1. 의료인공지능 지표소개
연구논문을 읽으실 때 중요하게 보시는 부분 중 하나가 실험결과라고 생각합니다.
보통 실험결과 부분은 기존 모델들과 자신이 제안한 모델을 비교하는 테이블 형태로 제시가 됩니다.
이때 연구자들은 실험결과 지표를 보면서 제안한 모델에 대해서 분석(analysis)을 합니다.
기존 의료분야에서는 보통 통계적 기법을 적용하여 실험결과를 제시하지만, 의료인공지능 분야에서는 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터비젼 등에서 사용하는 분야들의 지표들이 소개가 됩니다. 또한, 기본적인 통계적 기법외에도 casual inference에서 사용하는 지표들이 유의미하게 사용되는 경우도 있습니다.
보통 전통적인 연구 분야에서 사용되는 지표가 정해져 있는 반면에, 의료인공지능 분야같은 곳에서는 굉장히 다양한 학문들이 융합되기 때문에 사용되는 지표 또한 다양합니다. 물론, 이미 다 알고 있으실 만한 지표들일 수 있겠지만, 최대한 메디컬 분야에 맞는 예시를 기반으로 설명을 하는것이 필요하다고 생각했습니다.
2. 경험 및 느낀점 공유
두 번째 이유는 제가 리딩했던 연구들에 대한 경험들과 해당 연구들을 진행하면서 느꼈던 점들을 공유하기 위해서 입니다.
1) 경험
물론, 현재 훌륭한 연구원 분들께서는 이미 cutting edge (state-of-the art) 연구를 진행하고 있으시기 때문에, 큰 도움이 되지 못하는 글이 될거라 생각합니다.
하지만, 딥러닝이라는 것이 연구해야될 분야가 굉장히 다양함에도 불구하고, 연구개발에 굉장한 시간을 요구하기 때문에 다양한 시도를 하는것이 제한적일 때가 많습니다. 그래서 혹시나 제가 했던 연구가 방법론 적인 측면에서 도움이 될 수 도 있겠다고 생각했습니다. 또한, 기존 연구자들 뿐만 아니라 다른 분야에 있으신 분들도 의료분야로 커리어 전환을 하실 때, 도움이 될 수 있을 것 같다는 것 같다는 생각에 제가 경험했던 내용들을 자료화해 공유하려고 합니다.
예를 들면 아래와 같은 것들 입니다.
- 딥러닝 학회에서 제시한 batch normalization 초기화 곤련 방법론을 medical에 적용했을 때, 이렇게 저렇게 변경시켜서 적용했더니 성능 향상이 있더라~
- 딥러닝 학회에서 제시한 방법들은 scratch training 방식인데, medical 영역에 transfer learning 에 맞춰 적용하려니까 어떤건 효과가 있었고 어떤건 효과가 없더라~
- 의료분야에서 흔히 있는 class imbalance 문제를 해결하기 위해 어떠한 evaluation 방식을 쓰면 좋더라~
- 의료계에서는 external validation을 거쳐야 해당 모델이 다른 의료기기에서 발생한 데이터들에게도 잘 적용된다고 판단하더라~
- 기타 등등....
2) 느낀점
굉장히 저명한 학회의 논문들은 훌륭한 editor들의 검수를 통해 나온 논문들이겠지만, 개인적으로 읽었을 때는 실험결과의 타당성에 대해 의문을 가진적이 많았습니다. 또한, 내가 하고 있는 연구에서는 어떠한 점을 보완해야 하며, 이것이 현실세계에 적용가능하게 하기 위해서는 어떠한 노력이 필요한지 공유하는 것이 좋을 것이라 생각했습니다.
예를 들면, 아래와 같은 것들입니다.
- EX1) 기존 논문을 분석했는데, 실험결과가 엄청 좋게 나왔다. 그런데, 다른 연구들과 비교해보니까 이건 데이터 편성을 잘 못한 것 같더라~
- EX2) 신종바이러스에서는 어떠한 지표들을 좀 더 집중적으로 보는 것이 좋은 것 같더라~
- EX3) CT, X-ray 이미지 분류 연구들의 문제점은 분류결과에만 치중한다는 점인 것 같다. 그래서, CNN 모델이 왜 이러한 진단을 내리게 됐는지를 밝히는 것이 더 실증적인 연구일 것 같다~
- EX4) 어떤 논문은 기본적으로 임상학적인 정보가 결여되어 있기 때문에 실험결과 자체를 신뢰하기 어려운 것 같더라~
3. 디지털 공간에서의 나의 존재 구축
마지막 이유는 지금까지 내가 했던 연구들을 명확하게 정리하여 다른 사람들에게 나를 알리기 위함입니다.
물론 많은 분들이 훌륭한 커리어를 쌓으면서 CV를 만들고 있으실 겁니다.
물리적인 공간에서 서로 디스커션을 하고 연구를 진행하면서 엄청난 성과들을 만들고 있으시는 분들을 보면 항상 감탄만하게 됩니다. "나는 언제쯤 저정도의 위치까지 도달할 수 있을까?"라는 생각을 하게 만들죠.
그래서, 개인적인 노력의 일환으로 블로그를 개설했습니다. 블로그에 내가 정리한 내용을 게재하면, 나중에 혼동되는 개념에 대해서 쉽게 찾아 볼 수 있을 뿐만아니라, 내가 부족한게 무엇인지, 어떠한 부분을 잘 못 이해하고 있는지를 다른 사람들로부터 쉽게 파악할 수 있었습니다.
최근에 유튜브의 성장과 의료인공지능, 4차 산업 등 여러 이슈들을 살펴보면서 어떤 공통점이 있을까하고 생각하던 도중, 내가 쓴 블로그를 통해 내 스스로가 도움을 받는 모습을 보면서 아래와 같은 생각을 하게 됐습니다.
"물리적 공간에서의 내가 블로그라는 디지털 공간에서의 나로부터 수 많은 도움을 받고 있는 것 같다."
"이제는 나라는 존재를, 물리적 공간에 국한시키면 안되겠구나. 디지털 공간에서도 나의 존재를 만들어야 겠다!"
물리적 공간에서의 나는 활동시간이 제한적이지만, 디지털 세계에서 존재하는 나는 활동시간이 무제한이었습니다. 즉, 디지털 세계에서는 나라는 존재를 24시간 PR 하고 있는 것이죠.
그래서, 내가 했던 개별 연구들을 디지털 공간에다가 알리게되면 이것이 어떠한 형태로 나에게 도움을 주게 될지 궁금했기 때문에 해당 카테고리를 개설했습니다.
앞으로 여러 글들을 게재하고 관련 이슈들에 대해 피드백 또는 조언을 주시면 감사하겠습니다!