부이 반 손(23세)은 2023년 10월 말 하노이 과학기술대학교 정보통신기술학부 컴퓨터공학과를 우수한 성적으로 졸업했습니다. 아들의 평균 점수는 3.3/4로 친구들 대부분과 비교하면 높지 않지만, 예상된 결과입니다. 공부 외에 그는 대부분의 시간을 과학 연구에 투자하기 때문입니다.

손 씨는 "Bach Khoa에서 보낸 5년 동안 국제인공지능연구센터(BK.AI)의 생물의학정보학 연구실에서 연구한 것이 제 젊은 시절 중 가장 기억에 남는 일"이라고 말했습니다.

손 박사는 하노이 의과대학 병원에서 발주한 "초음파 영상을 이용한 태아의 목덜미 투명대 측정" 프로젝트를 포함하여 의료 산업의 여러 문제를 해결하기 위한 AI 응용 연구 프로젝트에 참여했습니다. 이 프로젝트 덕분에 손 씨는 하노이 과학기술대학교 학생 과학 연구 대회에서 2등을 차지했고, 졸업 논문 심사 당일에 우수 발표상을 수상했습니다.

손은 타인호아성, 꽝쑤엉구의 한 마을 학교 학생이었습니다. 2018년 하노이 과학기술대학교 컴퓨터공학과에 입학한 손 씨는 하드웨어와 소프트웨어에 대한 지식을 배우고, 이전에 꿈꿔왔던 웹사이트와 애플리케이션을 만들 수 있기를 기대했습니다.

2학년 때 폴리테크닉의 학습방법을 익히면서 손씨는 인공지능(AI)에 대해 배우고 과학 연구에 참여했습니다. 그룹 내 친구들과는 방향이 달랐고, AI 관련 과목을 전혀 공부하지 않았기 때문에 손 씨는 많은 어려움에 부딪혔습니다.

이 청년은 학교에서 무료 AI 강좌를 수강한 후 온라인에서 AI, 데이터 과학, 딥러닝에 대한 강좌를 더 검색하고, 일본 회사에서 AI 인턴으로 일하기도 했습니다.

1년 후, 배운 내용에 자신감이 생기자 손씨는 학교의 생물의학 정보학 연구실에 지원했습니다. 여기에서 손 씨는 유전자 해독, AI를 이용해 특정 질병에 적합한 약물을 예측하는 것과 같은 의학 분야의 실제적인 문제에 대해 배웠습니다. AI에 대한 지식 외에도 손 씨는 유전자 서열 해독, DNA, mRNA, PCR 검사 과정과 같은 생물의학 지식에 대해서도 더 많이 배워야 했습니다.

2022년, 하노이 과학기술대학교 생물의학 정보학 연구부장인 응우옌 홍 꽝 박사는 하노이 의과대학 병원에서 2D 초음파 영상을 통해 태아의 목덜미 투명대의 너비를 자동으로 측정하는 방법을 개발해 달라는 주문을 받았습니다. 이 방법은 출생 전에 태아의 선천적 기형을 진단하는 데 도움이 됩니다.

이 주제를 접한 광 선생님은 곧바로 손 선생님을 떠올렸습니다. 그는 자신의 학생이 연구에 대한 열정이 넘치고 이미지 처리에 능숙하다는 것을 알았기 때문입니다. 선생님은 손씨가 2학년 초에 드론 사진에서 결함이 있는 태양광 패널을 식별하는 이미지 처리 문제를 풀었다고 말씀하셨습니다.

"하노이 의과대학 병원 측에서 제안했을 때, 어려운 문제라는 걸 알면서도 손 씨에게 맡겼습니다."라고 광 씨는 말했습니다.

손씨는 처음에는 목덜미 투명도나 밝기가 무엇인지, 그리고 이 측정의 목적이 무엇인지 몰라서 꽤 혼란스러웠다고 말했습니다. 선생님의 지도와 의사의 도움, 초음파 과정을 이해하기 위한 초음파 영상과 자습을 통해 Son은 이 주제의 의미를 이해하게 되었습니다.

"목덜미 투명대는 태아의 목 뒤에 쌓이는 양수 부위로, 임신 11주에서 14주 사이에 나타납니다. 목덜미 투명대의 폭이 3mm보다 크면 태아는 다운 증후군을 비롯한 여러 선천적 기형의 위험이 있습니다."라고 손 박사는 설명했습니다.

태아의 목투명대의 너비를 측정하면 의사가 태아의 이상을 조기에 진단하고, 이를 통해 산모에게 조언을 제공하는 데 도움이 됩니다. 하지만 현대 기술로는 이 작업을 고도로 자격을 갖춘 의사가 수동으로 수행해야 합니다. 이 기술은 의사의 주관적인 요소에 따라 달라지므로 많은 오류가 발생할 가능성이 있습니다.

최대 수천 개의 태아 초음파 이미지 데이터 세트를 받은 Son은 처음에는 어려움을 겪었습니다. 몇 가지 고급 이미지 처리 모델을 시도했지만 결과가 만족스럽지 않았습니다. 그 청년은 구체적인 방향을 찾지 못했고, 2~3주 동안 선생님께 무엇을 보고해야 할지 몰라 압박감을 느꼈습니다.

그 후, 손씨는 담대하게 스승님께 말씀을 전했고, 많은 것에 영감을 받았습니다. 손 박사는 이러한 제안을 따르고, 전 세계의 여러 연구를 참고했으며, 수많은 모델을 계속해서 시도해 보았습니다.

이에 따라 손 교수가 연구한 AI 모델은 초음파 영상을 통해 약 5초 만에 목덜미 투명대를 계산해 의사들이 많은 시간을 들이지 않고도 여러 번 측정할 수 있게 됐다. 손 대표가 구축한 AI 모델을 통합한 웹사이트와 애플리케이션은 태아에 대한 진단을 내리거나 사후 검사에 활용할 수 있는 근거를 더 많이 확보하는 데 도움이 되며, 초음파 검사 과정에서 발생하는 오류를 최소화합니다.

하노이 과학기술대학 관계자에 따르면, 주문자는 손 교수의 연구 결과가 실제 적용 가능성이 있다고 평가하고 사후 감사 절차에 포함시키는 것을 고려했습니다.

"이 주제는 간단하지만, 내부에는 약 20개의 하위 문제가 있고 처리해야 할 작업도 많습니다. Son 씨는 매우 성실하게 이 문제를 해결해 주었고, 베트남 최고의 초음파 전문의들의 진단과 동일한 정확도로 결과를 제공하는 지원 도구를 만들어 냈습니다."라고 Quang 씨는 말했습니다. 두 교사와 학생은 이 주제에 대한 논문을 완성하여 국제 생물의학 정보학 저널에 제출했습니다.

현재 VNPT에서 데이터 과학 엔지니어로 일하고 있는 손 씨는 대학 시절 과학 연구에 헌신했던 시간에 대해 항상 묵묵히 감사하고 있습니다. 손씨는 태아의 태아핵 투명대를 측정하는 주제를 가지고 자신이 만든 웹사이트와 애플리케이션이 널리 사용되어 지역 사회에 좋은 결과를 가져다주기를 바라고 있습니다.

두옹땀