이렇게 해서 효율과 정확도를 한층 끌어올렸다는 연구도 있다. 어쩌면 인공지능에 의료 영상 판독·진단은 ‘천직(天職)’인지도 모르겠다. 그보다는 ‘보조’역할이 유력하다.
 알파고는 비슷한 방법으로 공부해 프로 바둑기사 이세돌을 꺾었다.
  어쩌면 인공지능에 의료 영상 판독·진단은 ‘천직(天職)’인지도 모르겠다.
  그렇다고 해서 인공지능이 영상 진단을 하는 의사를 당장 대치하지는 않을 것 같다.
  그보다는 ‘보조’역할이 유력하다.
  인공지능이 인간 의사와 함께 1차 진단을 하고, 서로 의견이 다르면 인간이 2차 판별을 하는 식이다.
  이렇게 해서 효율과 정확도를 한층 끌어올렸다는 연구도 있다.
  X-레이·CT·MRI 판독은 인간이 하던 일을 인공지능이 돕는 분야다.
  이와 달리 인간만으로는 꿈꾸기 어려웠던 세상 또한 인공지능이 문을 열고 있다.
  ‘유전자’와 관련해서다.
  인간에겐 약 32억 개 염기가 늘어선 유전자가 있다.
  이 안에는 생명과 질병에 대한 정보가 고스란히 담겨 있다.
  자식이 부모를 닮는 식의 생김생김을 좌우하는 것은 기본이다.
  범죄 현장에 남겨진 DNA를 분석해 범인의 몽타주 작성을 시도할 수도 있다.
  신종 코로나바이러스(코로나19)가 침투했을 때 왜 누구는 끙끙 앓고 누구는 증상이 없는지, 똑같은 약을 먹었는데 어떤 이는 왜 효과가 없는지, 심지어 심각한 부작용까지 겪는 이유가 뭔지도 유전자를 판독하면 알 수 있다.
  그러나 유전자 판독은 어마어마한 빅데이터를 다뤄야 하는 분야다.
  ‘고작 염기 32억 개가 무슨 빅데이터?’라고 생각할지도 모르겠다.
  32억이 그리 큰 수라는 생각이 들지 않는 시대니까.
  스마트폰 메모리만 해도 최소 수십 기가바이트(GB), 다시 말해 수백억 바이트 아닌가.
  그런데 유전자 32억 개가 빅데이터라고? 그렇다.
  혹시 학창시절에 배운 기억이 날지 모르겠다.
  염기에는 A(아데닌), G(구아닌), C(시토신), T(티민) 네 가지가 있다.
  이런 염기 32억 개가 모여 한 줄로 늘어서는 경우의 수는 4의 32억 제곱이다.
  숫자로 쭉 풀어쓰면 대략 19억3000만 자릿수다.
  그래도 감이 잘 오지 않을 것이다.
  ‘큰 숫자’ 하면 떠오르는 1조는 ‘0’이 12개 붙는 13자리 숫자다.
  그러니 4의 32억 제곱은 ‘1조의 1조 배의 1조 배의 1조배의 1조 배의………’ ‘1조 배’란 말을 1억6000만 번 정도 늘어놔야 한다.
  4의 32억 제곱에 이르는 인간 유전자의 다양성에 비하면 ‘1조’란 숫자는 새발의 피 속의 적혈구 한 톨도 안 되는 셈이다.
  이뿐 아니다.
  여기에 어떤 조건에서 어떤 유전자는 발현되고, 어떨 때는 안되고 하는 식의 온갖 다른 경우의 수가 더해진다.
 