이 기사의 출처: AGI interface 저자: Chen Guangjing

인공지능(AI)과 뇌-컴퓨터(brain-computer)는 뇌와 생명에 대한 인간의 인식을 전복시키고 있을지도 모른다.

이 과정은 우리가 생각했던 것보다 빠릅니다. 우리는 1980년대 공상과학 영화 "로보캅"에 묘사된 그림을 우리 눈으로 볼 수 있습니다: 첫 번째 임무에서 팔이 부러진 채 도둑에게 비극적으로 살해당한 경찰관이 의사에 의해 소생되어 강철과 기계 몸을 얻고 경찰 세계의 신인에서 슈퍼 경찰로 도약하여 무적이고 강력할 뿐만 아니라 정확한 포지셔닝 시스템을 사용하여 까다로운 각도에서 상대를 공격할 수 있습니다......

40년 가까이 지나, '사이버 휴먼'이나 '뇌의 부활' 등 일련의 상상이 현실로 가속되고 있다. 가장 먼저 큰 영향을 받은 곳은 신경외과(neurosurgery)로, 이 신경외과는 수술 및 과학 연구에 AI 도구를 적용한 세계 최고의 신경외과 의사 중 하나입니다.

최근 Tiger Sniff는 세계 최고의 신경외과 의사이자 학자인 시카고 대학교 의과대학의 Peter Warnke와 Sean P. Polster와 독점적인 대화를 나눴습니다.

Peter Warnke, MD, University of Chicago School of Medicine의 외과 교수 겸 정위 및 기능 신경외과 과장.) 그는 2021건 이상의 정위 수술과 0건 이상의 뇌종양 수술을 집도한 세계적으로 유명한 신경외과 의사입니다. 그는 소아 신경외과, 뇌종양 수술, 스포츠 및 간질 수술에서 훈련을 받은 몇 안 되는 신경외과 의사 중 한 명입니다. 0에서 그는 어린이의 약물 내성 간질 치료를 위해 레이저 대뇌 반구 절제술을 시행한 세계 두 번째 신경외과 의사가 되었습니다.

Sean P. Polster, M.D.는 시카고 대학교 의과대학의 신경혈관 수술 프로그램 부책임자이자 두개골 기저 및 신경혈관 연구소 소장입니다. 그의 주요 초점은 두경부의 신경 혈관 질환과 뇌 및 두개골 기저 종양의 치료입니다. 의사이자 과학자인 Dr. Polster는 신경외과 환자의 치료를 개선하기 위해 새로운 치료법과 기술을 지속적으로 연구하고 있습니다. ）

"우리가 개발하고 있는 생체공학적 뇌-컴퓨터 인터페이스는 로봇을 사용하는 동안 뇌가 손이 무엇을 하는지 감지할 수 있다는 것을 깨달았습니다." 피터 웡케(Peter Warnke)는 타이거 스니프(Tiger Sniff)에게 이렇게 말했다."정말 신나는 일이에요. 신경과학 분야에서 AI의 전망은 무한하다고 할 수 있습니다. ”

Peter Warnke와 Sean P. Polster는 수술에 AI 도구를 시도한 최초의 최고의 의사 중 일부이기도 하며, AI를 만나는 과정에서 직면하는 인류의 미래에 대한 놀라움, 문제 및 우려는 매우 대표적입니다.

在與Peter Warnke和Sean P. Polster溝通過程中，虎嗅瞭解到，人的大腦有上千億個神經元，它們大多數都在10到100微米之間，這使人腦成為最複雜精密的結構，也使其病變的治療異常艱難。今天的神外手術，不僅手術切口越來越小，誤差範圍也一再壓縮，甚至可以達到0.15毫米以下。作為神經系統疾病的終極解決方案，侵入式腦機介面手術中，植入人腦的電極可以細到頭髮絲的百分之一。AI의 추가로, 뇌-컴퓨터 인터페이스를 포함한 신경외과는 "로켓"에 올려놓았습니다.

AI는 방대한 양의 뇌 신호를 순식간에 디코딩합니다.

호랑이 냄새 맡기:최근 몇 년 동안 신경 과학 분야에서 많은 새로운 기술이 사용되었으며 AI도 그 중 하나입니다. 신경과학에서 이 기술을 사용하는 것에 대한 첫인상은 어떠신가요?

웡케 박사:제가 처음으로 인공 지능을 사용한 것은 은퇴가 가까워졌을 때인 2019년이었는데, 저는 피츠버그 대학과 함께 첫 번째 환자를 대상으로 실험적인 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 프로젝트를 진행했습니다. AI를 사용하여 실시간으로 뇌 신호를 분석하는 경험은 방대한 양의 뇌 신경 신호를 즉각적으로 디코딩해야 하기 때문에 인상적입니다.

AI 기반 뇌 신호 분석은 이 기술을 위한 완벽한 애플리케이션입니다.

이전에는 주로 AI를 사용하여 일반적인 뇌파(EEG)를 분석했으며, 신호는 주로 뇌의 넓은 영역에서 발생했습니다. 이제 우리는 전극이 이식된 스테레오 EEG를 분석하는 데 사용합니다 – 이 EEG에서는 전극을 여러 뇌 영역에 이식하여 고전적인 EEG 외에도 일종의 3차원 데이터가 생성됩니다. 간질 환자의 단일 뇌 세포 그룹을 장기간에 걸쳐 분석하여 테라바이트의 데이터를 생성할 수 있습니다.

이렇게 많은 양의 데이터를 인간이 분석하는 것은 불가능하며, AI는 특정 마커를 식별하고 응답 알고리즘을 개발하여 이를 수행할 수 있습니다. 또한 이 과정에서 인공 지능은 여전히 회로 신호 및 이미지 데이터에 대한 다중 모드 분석을 수행합니다.

신경 과학 분야에서 인공 지능의 응용 전망은 무한하다고 말할 수 있습니다.

호랑이 냄새 맡기:실제로 인공 지능이 뇌 신호를 분석하는 속도는 실제로 매우 빠르며, AI는 1초에 수천 개의 인간 뇌 활동 이미지를 기록할 수 있고 사람이 보는 사진을 5.0초 안에 인식할 수 있다는 보고가 있습니다. University of Chicago School of Medicine도 임상 실습에서 AI를 사용했으며, 그 사용의 주요 측면은 무엇이며 응용 프로그램의 효과는 무엇입니까?

웡케 박사:이에 대한 일반적인 예는 불과 몇 주 전에 시작된 응용 프로그램입니다. 과거에는 파킨슨병이나 기타 떨림이 있는 환자에게 지속적인 뇌심부 자극술을 시행했습니다. 이제 우리는 기저핵의 깊이 신호를 실시간으로 온라인에 기록하고, 인공 지능 알고리즘을 사용하여 기록한 신호를 기반으로 자극의 강도를 분석하고 조정합니다.

폴스터 박사:CT 및 MRI(자기 공명 영상)와 같은 혈관 조영술 기술은 인구 선별 검사에 사용될 경우 건강 문제를 신속하게 식별할 수 있습니다. 그러나 이러한 검사의 문제점은 방사선 전문의가 이미지를 자세히 살펴보고 증상과 결합하여 잠재적인 문제를 식별해야 한다는 것입니다. AI가 작업을 수행하면 쉽게 간과하고 모니터링해야 하는 잠재적인 영역을 보다 효율적으로 식별하고 강조할 수 있습니다. 저는 이것이 CT 및 MRI 응용 프로그램의 규모를 증폭시킬 것이라고 생각합니다.

이제 AI 이미지 분석을 실행에 옮겼습니다. 예를 들어, 환자가 뇌혈관 질환이 의심되는 경우 응급 의사가 관류 CT 혈관 조영술을 실시하고 의사가 확인하기 전에 AI가 관련 정보를 처리하여 대혈관 폐색 및 뇌출혈과 같은 병변이 있을 수 있는 것이 발견되면 시스템이 전체 의료진에게 알려 의사가 환자를 분류하고 어떤 응급 치료가 필요한지 결정하고 적시에 개입하여 치료 효과를 높일 수 있습니다.

호랑이 냄새 맡기:방사선 전문의가 일부 세부 사항을 간과했을 수 있는 문제를 언급하셨습니다. 이와 관련하여 AI는 얼마나 많은 개선을 가져왔습니까?

폴스터 박사:데이터는 여전히 수집 중이며, 제가 말씀드릴 수 있는 것은 AI를 클리닉에 적용하기로 한 결정은 데이터 분석을 기반으로 했다는 것입니다. 병리학 식별의 특정 응용 분야에서는 AI 기술이 인간 방사선 전문의가 진단을 놓치는 부분을 식별할 수 있다는 증거를 가지고 있습니다. 특히 동맥류를 감지하는 데 있어 AI는 모든 사례에서 동맥류를 감지하고 신경방사선 전문의보다 더 나은 성능을 발휘합니다.

예를 들어, 환자가 출혈이 있는 중대뇌동맥류(MCA) 파열로 인해 응급 수술이 필요하여 병원에 입원했습니다. 의사가 뇌의 동맥류에 초점을 맞추자 AI는 환자가 향후 파열 위험이 있는 안과 동맥류를 발견하고 제안했습니다. 이런 식으로 의사는 한 번에 두 개의 동맥류를 치료하여 새로운 병변을 찾아 다시 수술하는 번거로움을 피할 수 있습니다.

이것이 얼마나 많은 생명을 구했는지 정량화하기는 어렵지만, 사람들은 지쳐서 정보를 놓칠 수 있기 때문에 매우 유용한 도구라고 생각하지만 AI는 꾸준히 작동하고 있으며 현재 정말 잘 작동하고 있습니다.

환자는 변이의 집합이 아닙니다.

호랑이 냄새 맡기:AI의 가장 큰 장점은 무엇이라고 생각하십니까? AI의 조언이 인간 의사의 직관과 충돌하는 경우 어떻게 해야 합니까?

웡케 박사:AI의 가장 큰 장점은 특히 MRI 진단과 관련하여 매우 미묘한 수준까지 내려갈 수 있다는 것입니다.

MRI에서는 서로 다른 이미징 시퀀스로 인해 완전히 다른 이미지가 생성됩니다. AI는 수백만 건의 스캔에 대한 방대한 컨텍스트 분석을 기반으로 임상의가 볼 수 없는 더 많은 세부 정보를 볼 수 있습니다.

가장 좋은 예는 간질 수술로, 임상의는 이것이 완벽하게 정상적인 스캔이라고 생각할 수 있지만 AI 분석은 육안으로는 보이지 않는 간질을 유발하는 뇌의 피질 이형성증과 같은 새로운 진단으로 이어질 수 있는 작은 차이를 감지할 수 있습니다. 따라서 AI가 임상 경험과 모순되지 않고 보완하고 개선할 것이라고 생각합니다.

호랑이 냄새 맡기:임상 실습에서 AI가 확산됨에 따라 의사가 AI에 과도하게 의존하게 되어 역량이 저하되거나 환자가 일련의 데이터로 축소될 것이라는 우려가 있습니다. 이에 대한 귀하의 견해는 무엇이며 이를 피할 수 있는 방법이 있습니까?

웡케 박사:여기에는 두 가지 측면이 있습니다. 한편으로 AI는 의사의 전문적 직무 수행 능력을 감소시킨다는 비판을 자주 받습니다.첫 번째 MRI에서도 비슷한 상황이 발생했다.당시에는 의사가 영상에 직접 의존할 경우 더 이상 환자를 직접 진찰할 수 없다는 비판이 있었지만 이 주장은 확인되지 않았습니다. 따라서 AI는 도구일 뿐입니다.

다른 한편으로, 당신의 문제는 환자를 단지 일련의 숫자로 취급하는 것과 관련이 있으며, AI는 현대 기술과 의학이 직면한 주요 문제인 이러한 숫자를 처리합니다. 우리는 환자 뒤에 숨은 인간성을 무시할 수 없습니다. 사실, 그 반대가 사실이어야 합니다. 질병은 해결해야 할 특정 문제이지만 이는 전체적인 규모에서만 가능합니다.환자 본인의 경우, 질병이 주된 문제가 아니라 환자의 생활 방식 및 개인적 경험과 관련된 다른 문제라면, 환자의 특정 질병을 완벽하게 치료하는 것만으로는 무의미하다.

폴스터 박사:아플 때는 과학자에게 가는 것이 아니라 의사에게 가는 것입니다. 툴링의 발전은 그것을 바꾸지 않을 것입니다.

호랑이 냄새 맡기:생성형 AI에 대한 환상은 항상 많이 논의되어 온 문제였으며 의료 분야에 적용하는 열쇠이기도 합니다.

폴스터 박사:예, 이러한 종류의 문제가 발생할 수도 있습니다. CT 또는 MRI 분야에서 AI를 사용하는 주요 이점은 AI가 몇 가지 비정상적인 징후, 미묘한 부분을 감지한 다음 의사가 이러한 영역에 주의를 기울이고 문제가 있는지 판단하도록 유도할 수 있는 도구라는 것입니다. AI는 병변을 잘못 식별할 수 있지만, 환자를 단순한 병변 모음으로 취급하는 것도 적절하지 않습니다.

예를 들어, 근위부 동맥류가 85-0mm인 0세 환자의 위험-편익 프로파일은 동일한 크기의 동맥류를 앓고 있는 0세 환자의 위험-편익 프로파일과 다릅니다. 현재 AI는 이러한 요소를 고려할 수 없습니다. 그렇기 때문에 AI를 도구로 사용하여 검사할 영역에 대한 힌트를 제공한 다음 의사가 환자의 상태에 따라 판단하는 것이 좋습니다.

인간 의사를 위한 최후의 방어선

호랑이 냄새 맡기:의료 분야에서 사용되는 도구로서 AI의 한계는 무엇이라고 보십니까?

웡케 박사:몇 가지 일반적인 제한 사항이 있습니다. 하나는 인공 지능이 사용하는 컴퓨터의 처리 속도이지만 이 문제는 지속적으로 개선되고 있습니다. 두 번째는 학습 능력으로, 이제 일반 인공 지능(GenAI) 제품의 학습 속도가 인간에 가깝고 다양한 상황에 더 빨리 적응할 수 있습니다. 그러나 항상 존재하는 또 다른 한계가 있는데, 그것은 정서적으로 불안정한 환자에 직면했을 때 AI가 인간 고유의 경험이기 때문에 예상치 못한 반응에 반응하는 방법을 빠르게 배울 수 없다는 것입니다.

예를 들어, 강박 장애와 같은 정신 질환을 치료할 때, 수반되는 우울증이 반응적인지 독립적인지를 결정할 필요가 있는데, 이는 주로 환자의 사회적 배경에 따라 달라진다.설문지 형태로 정보를 수집하여 인공 지능이 처리할 수 있도록 인간의 삶을 몇 개의 숫자로 줄인다면 인간의 복잡성을 진정으로 반영할 수 없을 것입니다.

폴스터 박사:도구로서 AI는 이미지 분석을 수행하고 이상이 있는지 알려줄 수 있지만, 궁극적으로 치료가 필요한지 여부를 결정하는 것은 의사의 몫입니다. 이것이 AI와 같은 도구의 한계입니다.

호랑이 냄새 맡기:AI가 너무 민감하면 환자의 불안을 유발합니까?

웡케 박사:이것은 실제로 실제 문제입니다. 종양 진단과 관련하여, 인공 지능은 일부 병변을 종양으로 잘못 판단하고 잘못 판단할 수 있습니다. 간질, 정신 장애, 신경 퇴행성 질환 등과 같은 영역에서도 유사한 상황이 존재합니다. AI는 헌팅턴병과 관련된 뇌 구조의 미묘한 변화를 감지할 수 있지만, 너무 민감해서 환자가 이를 기반으로 진단을 받으면 불안해할 수 있습니다.

AI와 임상적 판단 중 어느 것이 더 예측적인지 결정하기 위해서는 장기적인 연구가 필요합니다. AI는 입력된 데이터만을 기반으로 가공할 수 있으며, 인간보다 빠르고 더 많은 양의 데이터를 처리하지만 임상적 타당성은 장기간의 임상시험을 통해서만 검증할 수 있으며, 연구 기간을 단축할 수 없으며, 연구 결과를 기다려야 합니다.

폴스터 박사:예를 들어, 우리 각자의 몸에는 점이 있고 AI는 모든 점을 식별할 수 있지만 이 점이 암이고 제거해야 하는지 여부는 알 수 없습니다. 도구로서 AI는 이미지 분석을 수행하고 이상이 있는지 알려줄 수 있지만, 궁극적으로 치료가 필요한지 여부를 결정하는 것은 의사의 몫입니다.

AI의 변화는 멈출 수 없습니다

호랑이 냄새 맡기:從2019年到現在也有五六年時間了，相比您第一次接觸AI，現在AI在腦機介面領域的應用，又有了哪些提升，您的職業軌跡又發生了哪些改變？

웡케 박사:AI는 신호 디코딩 정확도와 실시간 적응형 시스템을 모두 개선했지만, 이를 달성하기 위해서는 먼저 방대한 양의 데이터를 생성하는 데 몇 년이 걸릴 것입니다.

오늘날 우리는 병변을 기계적으로 제거하거나 동맥류를 잘라내는 대신 신경 재건 수술을 전문으로 합니다.

인공지능의 도움으로 뇌-컴퓨터 인터페이스에는 정말 흥미로운 상황이 벌어졌고, 이제 우리는 생각과 의도를 해독하여 로봇 팔, 음성 생성기 또는 기타 유사한 장치를 사용할 수 있는 환자를 적어도 한두 명 보고 있습니다. 물론 현재 속도는 매우 느리고 일방적입니다. 우리는 다른 팀과 함께 개발하기 위해 매우 흥미로운 새로운 방향을 연구하고 있습니다바이오닉 브레인 머신 인터페이스이 인터페이스를 사용하면 로봇 손을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 손의 피드백을 통해 실제로 무엇을 하고 있는지 뇌에 알릴 수 있습니다. 이것은 더 빠른 디코딩을 통해 실제로 매우 새로운 기술입니다.당신은 거의 당신의 손으로 하듯이 그것을 할 수 있습니다.

시카고 대학과 피츠버그 대학의 모든 환자는 경추 척수 손상이 가장 흔한 원인으로 손 기능의 대부분을 잃었습니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 손과 특정 손가락 부위의 신호를 디코딩하여 로봇 손을 사용할 수 있게 하며, 로봇 손은 감각 피질에 감각 피드백을 제공합니다.

우리의 목표는 인간 손의 "센서"가 로봇 손보다 훨씬 더 많기 때문에 인간 손의 기능을 완전히 대체하는 것은 아니지만 무한히 더 가까워질 것입니다.

호랑이 냄새 맡기:AI가 의료 분야에 진출한 후 의사는 자신의 경험을 더 넓은 분야로 확장할 수 있으며, 이는 뇌-컴퓨터 인터페이스와 같은 점점 더 정교한 신기술을 포함하여 의료 모델에 변화를 가져오고 평범한 사람들의 삶으로 확장되고 있습니다. 폴스터 박사는 장내 미생물총(microbiota)과 뇌 손상 사이의 관계에 대한 연구를 네이처(Nature)에 발표했다. 유화제(일반적으로 식품 방부제로 사용됨)를 투여한 쥐는 더 심한 뇌출혈을 일으켰다고 언급합니다. 사실, 이것은 또한 질병 치료에서 건강 관리로 전환되고 있습니다. 외과 의사이신데, 왜 이 연구를 하셨고, 무엇이 영감을 주었으며, 현재 임상 치료에 어떤 영향을 미치고 있습니까?

폴스터 박사:우리는 유사한 질병을 앓고 있는 사람들이 매우 다른 증상을 보인다는 것을 관찰했으며, 이러한 관찰을 통해 이 연구를 수행하게 되었습니다. 우리는 뇌의 혈관이 조금씩 엉킨 뇌 해면상 기형(CA)을 연구했습니다. 이 질병으로 진단받은 대부분의 사람들은 아무런 문제 없이 정상적인 삶을 살 수 있지만 뇌졸중, 간질 등과 같은 영향을 받는 환자는 소수입니다.

우리는 누가 문제가 있고 누가 그렇지 않은지 구별할 수 있는 좋은 방법이 없습니다. 우리는 또한 왜 어떤 사람들은 아프고 다른 사람들은 아프지 않은지 모릅니다. 기초 과학 연구에서 우리는 장내 미생물총(microbiota)의 구성 요소가 이러한 병변에서 출혈을 유발하는 충분하고 필요한 조건이라는 것을 발견했습니다.

우리의 연구 결과는 동물 실험에서 인간으로까지 확장되었으며, 출혈이 있는 사람들은 장 세균 불균형이 있다는 것을 발견했습니다.

문제는 동물 실험, 완전히 통제된 사육 환경 또는 강력한 항생제의 장기 사용에서 얻은 결과를 인간 의학으로 번역하는 것이 매우 어렵다는 사실에 있습니다.동물에서 치료할 수 있는 질병은 많지만 인공지능, 고처리량 유전체학, 단백질체학, 강력한 컴퓨팅 파워의 도움으로 인간에게 적용하기는 매우 어렵습니다.

뇌혈관 이상과 장내 미생물군 사이의 관계를 이해할 수 있다는 것은 흥미로운 일입니다.그러나 건강한 식습관, 담배를 피우지 않는 것과 같은 상식적인 조언 외에는 현재로서는 사람들이 어떻게 생활 방식을 바꿔야 하는지에 대한 실질적인 조언을 제공할 수 없습니다.이러한 세부 사항을 파헤치는 것이 가까운 장래에 우리가 해야 할 일이라고 생각합니다.

프로바이오틱스 또는 이와 유사한 보충제에 관해서는, 우리의 현재 연구 정보에 따르면 이러한 보충제가 귀하에게 해로울 수 있음을 시사합니다.그러나 우리는 아직 그들이 뇌와 상호 작용하는 것에 관해서 좋은지 나쁜지 확신할 수 없다. 이것은 우리가 현재 적극적으로 작업하고 있는 미지의 영역입니다.

호랑이 냄새 맡기:University of Chicago School of Medicine은 중국 의학계와 많은 교류를 가졌으며 중국 의사들과 협력하여 많은 수술을 수행했습니다. 두 분께 여쭤보고 싶은데요, 중국 의사들과 함께 일하면서 기대 이상으로 인상 깊었던 사건은 무엇이었나요? 그리고 중국의 경험은 귀사의 지식 시스템과 글로벌 의료 모델에 어떻게 도움이 됩니까?

웡케 박사:가장 인상적인 것은 중국이 새로운 기술을 얼마나 빨리 따라잡고 있는지입니다. 이에 대한 가장 좋은 예는 2014년에서 시작한 레이저 절제술을 처음 도입했을 때입니다. 그러나 불과 1-2년 후 중국의 병원에서 이 기술을 빠르게 채택했습니다. 실제로 중국 병원과 공동으로 간질에 대한 최초의 레이저 절제 시술도 시행했습니다. 결과적으로 중국이 기술 분야에서 발전하는 속도는 놀랍습니다.

폴스터 박사:이미지 분석에 있어서는 중국이 큰 이점을 가지고 있습니다. 중국에는 환자 수가 많고 한 병원에서 CT 및 MRI 검사가 많이 수행되기 때문에 이 데이터는 많은 정보와 결합될 수 있습니다. 이 정보를 처리함으로써 환자를 더 잘 분류하고, 잠재적인 우려 사항을 조기에 식별하고, 환자를 적절한 전문 분야로 안내할 수 있으며, 이를 통해 환자가 더 나은 치료를 받을 수 있습니다. 이것이 바로 중국의 이미지 분석 기능이 도움이 된 것입니다.