Medical Physics

10월 첫날.

가을을 맞아 세미나 하나! 

으라차차! 

자세한 것은 나중에 직접 들으시라~~ ㅎㅎ 

2021. 일본을 다녀오고.

여러가지 일들을 정리하고. 

이제 다시 시작해야겠네요! 

인공지능을 활용해서 실제 임상에 적용하기 위한 처음 시작한 것이 2018년으로 기억한다.

2019년부터 본격적으로 이것저것 해보고, 

관련된 제품들도 사용해보면서 방향성을 정해보게 되었다.

어떻게 보면 느리다고 할 수 있지만, 

관련된 연구결과들이 이제 나오기 시작한다.

그전에 Atlas기반의 논문도 몇개 있긴 하지만, 그건 그냥 넘어가도록 하고!! 

첫번째 세상에 나온 논문은.

연구실에서 개발한 DL과 기존 Atlas 알고리즘의 비교

결론은 장단점이 있으나 DL이 조금 더 Robust하고, Contrast CT, NonConstrast CT 에 대해서도 잘 동작한다. 

오히려 Atlas based segmentation이 단점들이 존재한다는 결론! 

www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167814020308203

그런 의미에서 현재 일종의 가이드라인처럼 사용되는 문서에서 언급되는.

Atlas based deformable registration은 이제 몇 년뒤면 역사속으로 사라지게 될 것이다. 

https://www.redjournal.org/article/S0360-3016(20)34409-6/fulltext

연장선상?에서 나온 논문

코어라인소프트와 기술이전을 통해서 만든 DL 기반의 Auto-Segmentation을 임상에 사용해보고, 

임상적인 평가를 수행한 결과를 보고 했다. 

유방암 111명의 환자를 기반으로 DL을 만들어서 DSC로 볼 때 90% 넘는 결과를 보였고, 

10개의 기관의 임상 전문가들에게 교차검증을 통해서 acceptable한 결과를 보여서

일반적인 routine에서 활용이 가능하겠다. 는 결론을 내릴 수 있는 논문이라고 할 수 있다.

사실 더 많은 이야기를 할 수 있을텐데,

정상 장기 뿐이나라 종양 CTV, lymph node에 대해서도 그릴 수 있다는 것이 장점이라고 생각한다. 

ro-journal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13014-021-01771-z

사실 아래의 논문이 가장 공을 많이 들이긴 했는데, 

시간의 압박으로 인해 더 의미있는 저널에 싣지 못해서 아쉽기도 하다.

방사선치료의 특징은 중간에 Adaptive RT를 한다는 것이다. 

이럴 경우 또 다른 image set들이 생기게 되는데, DL을 학습시키는 데이터가 중요한 이슈가 된다.

보통 training과 test는 다른 환자의 데이터를 사용하지만,

training을 할 때, 이전 첫번째 찍은 CT, 즉 같은 환자의 데이터 - 그러나 조금 다른 데이터를 사용하게 되면 

어떤 결과가 나오게 될까. - 더 좋을 것이라는 전제로 시작한 연구이긴 하다. ㅋ

그래서 이름을 Continual Deep learning이라고 적어서 냈는데, 리뷰어들이 잘 이해를 못한 면이 있다.

암튼 결론만 이야기하면 같은 환자의 data를 사용해서 training한 것이 더 임상적으로 만족한다는 것이다.

DSC는 큰 차이가 없지만, 주관적인 평가에서는 조금 더 사람이 그린 것과 같다는 답을 얻었다. 

이 과정에서 turing test를 했는데, 엄청난 일들을 해준 1저자에게 감사 ㅎㅎ 

www.mdpi.com/2072-6694/13/4/702

아래의 그림이 가장 중요하긴 한데.

matched training set으로 학습한 DLSm이 가장 사람처럼 느껴진다는 평가 결과이다.

기존의 방법은 DLSu 이고, 그래서 Continual learning이 필요하다는 결론인데.. 

뭐 앞으로 계속 진행할 연구과 연동이 되니까. 기대해본다. 

암튼 여기에서도 DIR은.. 사요나라.. 

그리고 논문에 최근 몇개의 관련 논문들의 성적을 정리해보았다. 

나중에 이것만.. 보면 그래도... 도움이 되리라 믿어본다.!! 

아침에 세미나.

몸은 일본에 있으나, 궁금한 건 잘 못 참아서 ㅋ

예전에 Medical Physics에 논문 저자에게 연락해서 (다행히 한국 사람!! ㅎㅎ)

세미나를 한번 요청했었고, 시간이 되어서 오늘 듣게 됨. 

시차가 있고, 쉽지는 않았지만, 

세미나를 해준 이동주 연구원께 감사! 

궁금하신 분은 아래 논문을 찾아보시면.

aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/mp.14467

암튼 세미나는.

자궁경부암 방사선치료를 위해 인공지능 등을 이용한 자동화에 대한 연구.

Contouring, Planning을 LMIC 를 위해 진행하고 있는 MDACC의 연구결과의 일부분을 보았는데.

듣는 사람들도 많은 관심을 가져줘서 내가 궁금했던 질문들을 못했던... -_-; 

요약하면.

현재 자궁경부암 환자에 대해서는 

종양 CTV, 정상조직에 대한 DL기반 Contouring은 개발되었고, 

현재 MDA에서 검증하고 있으며, 

향후 아프리카 등 LMIC에 활용이 될 것으로 예상된다.

간단한 방사선치료계획도 자동화가 되어서 이미 검증이 완료되었고,

현재 FDA 신청중이며 조만간 시작될 것이다. 

물론 개발도상국을 위한 시작이지만, 

많은 부분에서 자동화를 가져올 것이고, 

이에 대해서 대비하는 것들이 필요하지 않나.. - 이건 내 의견 ㅋㅋ 

재미난 미래! 

난. 변화하는 미래가 기대된다. 병.. 이려나 

좋은 연구실에서 연구를 하고 있는 것이 참 부럽기도 하고,

저 정도 규모 뿐아니라 오랜 연구를 할 수 있는 연구실을 만들고 싶다는 생각이.. ㅎㅎ 

뭐 지금은 어렵겠지만, 노력하다보면. 언젠가 오지 않겠는가? ㅎㅎ 

암튼 MDACC의 Radiation Planning Assistant 프로젝트가 궁금하신 분은.

아래에 가시면 자세한 내용을 알 수 있으실테니 참고하시기 바랍니다!!! 

방사선치료. 재미납니다!! 

rpa.mdanderson.org

1. Youtube 
구독자 천명은 돌파..!! 오예!! ㅎㅎ 
- 1차 목표 달성 ㅋㅋ 감사합니다!! 

 
역시 Nanox가 1등 ㅋㅋㅋ
10,000 넘으면 하나 더 만든다고 했는데. 넘기겠네 ㅠ.ㅠ 
궁금해서 찾아보니, 3월 2일 지나서 찍으면 될 듯 ㅋ
한국 사람들이 그렇게 많이 산다던데.. -_-;; 

daily.hankooki.com/lpage/finance/202102/dh20210218134343148350.htm?fbclid=IwAR0aPgLF5dnDrIVhejPZr2__Hh_t3f3nOksFV4XgTo7MrhW7uexDA6FzfQ0

2. 채널이름.
Mr.Medical Physics : 미스터엠피 
라고 했었다가, 바꿀까.. 고민들을 하고 있다 ㅋㅋ 
그냥 더 편하게(?) 하고 싶은 말들이 있으니까..
그래서 어이없게(?).. '공돌이의대교수', '교수오빠' 이런 거 생각해보다가
발견한 채널. '교수언니' ㅎㅎ 

www.youtube.com/watch?fbclid=IwAR0_ubwgZV-jf-jFHPwkDaNY4LfCh3xuRngaZ3R2xYYYa-zuIXxlXyNtsPQ&v=VT4XNPSCvwQ&feature=youtu.be

우울하신 분들. 한번 보시기를!! 추천해봅니다!! 
교수언니! 응원해봅니다~ ㅎㅎ

3. 작은 목표 of 2021
올해 YouTube 1달에 3개. 36개가 목표였는데 
현재 11개 upload. 2개 waiting.. 
일단 기분은 좋다 ㅋㅋㅋ 

4. VC 미팅
1시간 뒤 VC랑 미팅을 하기로 했는데.. 
난 지금 뭐하고 있는 것인가 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
뭐든 처음.. 하는 건 설렌다 ㅋㅋ
그 분들에게 죄송하지 않아야하는데.. 이제 좀 준비를!!!

2021년 2월 23일. 날짜도 좋네 ㅋ

5. 의학물리!! 

이것도 한번 보고 가세요!!! 호호호. 

youtu.be/qRcwNsytoG4

지진을 겪으면서

제 소개를 다시 한번하고.

이 블로그를 시작했던 이유.

그리고 앞으로 어떻게 살아갈지를 다시 한번. 정리해봤습니다.

저를 이해하시는데 도움이 되시리라 봅니다!! 

동영상이 편한 것도 있어요!! :) 

나름 내 블로그에서 많이 찾는 글이.. MR 관련된 내용이다. ㅋㅋ

mpjinsung.tistory.com/60

그래서

오랜만에 강의영상을 하나 올려봄! 

시간도 길고. 재미도 없어서 조회수는 안 오르지만.

나중에 이 내용도 기억을 못할 수 있고. 

지금의 느낌? 도 남겨두면 추억이 될테니까.

일단 기억으로 남겨둠.. 

누가 보면. 참 이상한 놈이다.. 라고 생각하겠으나. ㅎㅎ

으라차차차!! ㅋㅋ 

youtu.be/LtbfjdjwZmo

youtu.be/i_O17onL7DQ

의료 인공지능 youtube를 찍어보려고.

관련 우리나라 상장사 2개를 찾아보다.

네이버의 자료만! ㅋ.ㅋ

이전에 올린 글처럼. 실제 임상에서 활용하기 위해.

JLK는 14개 장기 37 solution을 제공! (고생이 많겠음.. ㅠㅠ)

대표적인 몇개만 계약(1-2억원 규모)을 한 것으로 보이고,

Hello data, health 플랫폼으로 확장되는 것처럼 보임.

14년 창업, 19년 상장.

Syntekabio는 창업 10년만에 상장!

유전체 분석 플랫폼 기술로 다양한 신약개발에 참여하는 것으로 보임

홈페이지가 좀 더 업뎃되면 좋을 듯 ㅎ

신기한 건.

두 회사 모두 2019년 12월 상장했는데.

네이버 기준 2020년 매출이 분기별 1-2억이다.

뭔가 저렇게 해야하는건가? -_-; ㅎㅎ

궁금한 것은.

저 회사는 현재 어떤 '인력'이 가장 매력적일까? ..

그런 건 어디서 공유 안하시나.. ㅎㅎ

암튼 짧게 홈페이지를 살펴보고 내린 결론.

암튼 의료 인공지능 'Company'가 크게 성장하려면.

B2B가 더 맞지 않나 싶다.

문제는 누구랑.. 하느냐? ㅎㅎ

그리고 성공한 이후.

B2C에 도전! ㅋㅋ

추가로!! 두 회사의 '주가' 그래프가. 너무 비슷 ㅎㅎ

이건 우리나라 '환경'에 영향을 많이 받는다는 증거겠죠? ㅎㅎ

어떤 일들이 있었는지는 모르겠지만!!

www.rsna.org/education/ai-resources-and-training/ai-imaging-in-practice

페이스북에서 이영한 교수님의 강의를 보다가, 

찾아본 RSNA의 Imaging AI in Practice 관련된 사이트.

사실 의료 인공지능이 많은 주목과 관심을 받고 있지만.

저것을 실제 임상으로 활용하기 위해서는 생각보다 많은 작업이 필요하다.

왜냐고?

아래가 이 프로그램에서 이야기하고 있는 전체 workflow인데, 

이 workflow를 AI 가 원활히 작동되도록 바꾸기 위해서는.

음.. 솔직히 불가능할 정도의 노력이 필요하다.

차라리 병원을 새로 새우는 것이 낫다. ㅎㅎ 

흠.. 아무리 생각해도.. 불가능할 것 같다.. 독재자가 있어야 가능할 듯. ㅎㅎ 암튼!!! 

내가 일하는 방사선종양학과.. 와는 다르게.

일반적인 영상의학과 및 병원 전체에 인공지능을 실제 활용하기 위해서 해결해야하는 문제가 생각보다 많다.

그 중 내가 생각해온 것들은 주로 4가지이다. 

1. 수가 - 이건 너무 기니까 이야기하지 말자. ㅋㅋㅋㅋ

   - 이야기해도 이해하려면 쉽지 않다. 

   - 그냥 인공지능 알고리즘은 비교적 도입이 쉬우나, 그 뒤에 여러 시스템/사람들을 위한 '돈'을 받을 수 있을지.. 의문이다. ㅎㅎ

2. 진단해야하는 질병 종류 

   - 몇개의 '질환'에 대한 진단을 AI로 진단하는 시스템을 병원에 만들 것인가? 

   - 관련된 AI 회사나 알고리즘의 관리?는 어떻게 할것인가? 각각에 활용되는 imaging protocol들은 어쩔 것인가?

   - 몇개의 회사가 필요한 것인가?

   - 각각의 회사의 FDA 승인을 받은 AI 알고리즘들은 해당병원 데이터에 Validation이 가능한가? 

   - 여긴 없지만, 병리는 어떻게 할 것인가? 

3. 기존 프로그램과의 연동 

   - PACS, EMR 등 과의 연동(표준 등)은 쉬울 것인가? 

   - 그 회사들이 '돈 받지 않고 최선을 다해 잘 해드릴께요' 할 것을 기대하는 것은 아닌가.  

4. 사람 

   - 사실 이게 제일 중요하다. 내가 볼 때는.

   - 저 일을 가능하게 만드는 구심점과 사람들이 필요하다. 정말 '과' 하나가 필요할 것이라고 생각한다 ㅎㅎ

궁금하신 분들은.

저 홈페이지에는 총 4개의 비디오가 있는데, 마지막에 lunit이 잠시 나온다. 

자랑스러운 마음도 들지만, 아쉬운 느낌도 있다.  ㅠ.ㅠ

암튼 이번 Imaging AI in Practice 의 승자는 지멘스... 가 아닌가 싶다. 

플랫폼이 이렇게 무섭다. 

시간 없으신 분은 아래의 영상 2개만 봐도 좋을 것 같다. 

youtu.be/qHdYbC6BOBM

youtu.be/fUFnrwVSvL8

Nanox 동영상을 채널에 올렸는데, 

매일 150~200 조회가 되는 것처럼 보인다, 꾸준한 유입. ㅎㅎ

2편도 나름대로 조회가 되는 것처럼 보이고. 

최근 주식시장의 열기에 큰 힘을 받는 것처럼 보인다!! 

1편이 10,000뷰가 되면 3편을 만들겠다고 스스로 이야기했는데.

생각보다는 빨리 만들어야겠다. 

미리 이 그래프를 보고 이야기할 껄 그랬다. -_-; 

한 3달.. 여유가 생기기를 바랬는데.. 

사실 조금 더 기초적인 영상들을 만들고 싶은 생각이 있는데, 

트렌드를 따라가지 않을 수는 없는 것인가. ㅎㅎ  

암튼 다음으로 올라올 영상은 MR 기본 원리 강의! 

세상이 아무리 빠르게 발전하고, 

사람들이 '돈'에 대한 관심이 많아서 '응용'에만 집중하지만, 

중요한 것은 기본이라는 생각을 많이 한다. 

특히 지금 일본에서 업체들이 장비를 세팅하는 것들을 직접 보면, 

기초적인 기술들이 얼마나 중요한지를 다시금 느끼게 된다.

사람들이 youtube를 하면 돈 번다고 생각을 하는데, 

나의 컨텐츠도 그렇게 되기는 어려울 것이고!! 

단순한 정보제공. 그리고 반복적인 강의를 싫어하는 성격 탓.. 이라고 해야할 듯! ㅎㅎ 

그래도 궁금한 사람들을 위해서

youtube로 수익을 창출하려면,

기본적으로 아래의 조건이 만족이 되어야한답니다!!!

저는 아마 저 조건을 만족하기가 쉽지 않을꺼예요!! ㅎㅎ 

참고하시기를!!