할림 아바스, Cognoa의 Chief AI Officer – 인터뷰 시리즈

할림 아바스는 Cognoa의 Chief AI Officer입니다. 그는 AI 혁신가이자 산업 베테랑으로, eBay와 Teradata와 같은 게임 체인징 테크에서 세계적 수준의 데이터 과학 프로젝트를 주도했습니다. Cognoa는 소아청소년기 행동 건강 분야에서 예외적인 표준의 치료를 창조하여 모든 아동과 가족에게 평생 동안의 결과를 개선하기 위해 높은 품질의 제품을 제공함으로써 조기 개입에 대한 평등한 접근을 보장합니다.

머신 러닝과 데이터 과학에 처음 관심을 갖게 된 것은 무엇인가?

저는 어렸을 때부터 컴퓨터 프로그래밍에 관심이 있었습니다. 나중에 머신 러닝 분야가 등장하면서 저는 계산 알고리즘을 통해 달성할 수 있는 것의 열린 도전을 탐구하는 연구의 가장자리에서 일하는 것에 대한 저항할 수 없는 열망으로 인해 이 분야로 끌렸습니다.

eBay의 전임 연구 과학자로서, 당신은 eBay 플랫폼의 검색 결과 순위를 최적화하는 배경을 가지고 있습니다. 이 경험에서 배운 머신 러닝의 기본적인 교훈은 무엇인가?

eBay에서 저의 팀은 회사의 첫 번째 머신 러닝 기반 검색 결과 순위 알고리즘을 개발하는任务를 맡았습니다. 매 순간 수백만 개의 물건과 매일 수십억 개의 검색 쿼리가 있는 상황에서 가장 큰 기술적인 도전은 압도적인 규모를 극복하는 것이었습니다.

궁극적으로, 저는 그 경험에서 얻은 가장 큰 교훈은 목표 자체의 정의에 대해 열린 마음을 갖는 것입니다. 알고리즘이 쇼퍼에게 최고의 거래만을 제시한다고 해도, 쇼퍼는 거래를 진행하지 않을 수 있습니다. 쇼퍼는 좋은 거래를 인식하기 위해 좋지 않은 거래도 볼 수 있어야 합니다. 데이터 기반 접근 방식과 목표를 조정하기 위해 열린 마음이 필요했습니다.

Cognoa에서 진단되는 조건은 무엇인가?

Cognoa는 소아청소년기 행동 건강을 위한 디지털 진단과 치료를 개발하는 회사입니다. 저희의 목표는 기술을 활용하여 소아청소년기 건강을 개선하고 소아청소년기 행동 건강 분야의 미충족된需求을 해결하는 것입니다. 저희는 자폐증부터 시작합니다.

자폐증과 다른 조건을 진단하기 위한 분류기 시스템을 구축하는 데에는 어떤 도전이 있나요?

유치원생들이 가장 협조적이지 않은 환자라는 사실 외에도, 저희에게 가장 큰 도전은 정의 상의 노이즈입니다. 즉, 임상 과학이 아직 진전 중인 조건의 경계를 분류하는 AI 알고리즘을 훈련하는 것입니다. 일부 경우에 인간 전문가들은 특정 아동의 진단에 대해 서로 다른 의견을 가질 수 있습니다. 특정 진단의 근본 요소에 대한 집단적 이해는まだ 등장하는 과학입니다. 예를 들어, 몇 년 전에는 아스퍼거 증후군이라고 불리었지만, 현재는 자폐 스펙트럼 장애(Autism Spectrum Disorder, ASD)로 간주됩니다. 또한, 주의력 결핍 장애(Attention Deficit Disorder, ADD)와 과잉 행동 장애(Hyperactivity Disorder, HD)는 이제는 하나의 통일된 진단, 즉 주의력 결핍 과잉 행동 장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD)로 간주됩니다. 다른 진단 분류(예: 감각 처리 장애, Sensory Processing Disorder, SPD)는 아직 진단 및 통계 수동(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, DSM)에 포함되지 않았습니다.

데이터 과학자에게, 이러한 주관적이고 변화하는 경계는 극복해야 할 흥미로운 도전입니다.

Cognoa는 3개의 결과를 가진 진단 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 왜 이렇게 설계되었나요?

자폐증은 다양한 표현과 함께하는 복잡한 신경 발달 장애입니다.

저희는 발달 지연 위험이 있는 18개월에서 72개월 사이의 아동에게 자폐증을 정확하게 진단하기 위한 진단 보조 도구를 개발했습니다. Cognoa의 진단 보조 도구는 독특한 방식으로 부모 또는 의사로부터 입력을 수집하고 결합하여 예측 가능한 자폐 신호를 분석합니다. 저희의 진단 보조 도구는 AI를 사용하여 입력을 평가하고, 정보가 충분한 경우, 소아과 의사가 진단과 적절한 다음 단계를 결정하는 데 사용하는 자폐증에 대한 긍정적 또는 부정적인 결과를 제공합니다.

거짓 분류의 위험을 줄이기 위해, 알고리즘은 또한 낮은 신뢰도로 예측할 때 예측을 하지 않는 위험 통제 조치로 작동하도록 설계되었습니다. 이는 “자폐증 양성/음성” 결과의 높은 예측 값을 보장하고, 거짓 음성의 가능성을 최소화합니다. 이는 머신 러닝 알고리즘에서 위험 통제의 표준 방법입니다.

부모의 편향을 극복하기 위한 Cognoa의 접근 방식은 무엇인가?

훌륭한 질문입니다. 머신 러닝의 주요 장점 중 하나는 입력 데이터에서 예상되는 노이즈와 편향의 원천을 극복하는 것입니다. 부모의 자녀에 대한 설명은 주관적이고 편향된 것으로 예상되지만, 긴 관찰 기간을 기반으로 합니다. 반면, 의사의 보고는 객관적이지만, 짧은 관찰 기간으로 인해 정보가 부족할 수 있습니다.

두 입력 집합을 하나의 머신 러닝 프로세스로 결합함으로써, 머신 러닝 알고리즘은 입력의 보완적인 특성을 적응하고, 각 정보 집합의 최선을 이용하여 더 신뢰할 수 있는 단일 결정으로 통합할 수 있습니다.

Cognoa에서 인종이나 성별 편향을 피하기 위한 데이터 과학의 최선의 방법은 무엇인가?

Cognoa는 평등한 치료 접근을 위한 제품을 구축하는 회사입니다. 저희는 AI 기반 혁신이 사회의 내재된 편향을 흡수하고 증폭할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, 소아과 의사들은 자폐증을 진단할 때, 흑인이나 히스패닉 아동은 진단을 받지 못하는 경우가 많습니다. 이는 현재 시스템의 접근 불가능성과 역사적으로 진단이 백인 소년에게 편향되어 있었기 때문입니다.

이러한 편향을 해결하기 위해, 저희는 기술을 개발하고 임상적으로 검증하여 성별, 인종, 민족, 사회 경제적 배경에 대한 차이를 고려하도록 설계했습니다. 저희는 사회적으로 책임 있는 AI 헌장을 작성하고 준수합니다. 저희의 AI 알고리즘은 다양한 배경과 조건을 가진 수천 명의 소년과 소녀의 의료 기록 데이터를 사용하여 개발되고 검증되었습니다.

외부 데이터 포인트와 수백 명의 의사의 경험을 참조하여, 다양한 인간의 특성과 특징을 분석함으로써, Cognoa의 AI는 의사들이 무의식적인 편향을 극복하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Cognoa에서 제공하는 치료 솔루션은 무엇인가?

현재, Cognoa는 치료 솔루션을 제공하지 않습니다. 그러나, 여러 솔루션이 개발 중입니다. AI는 행동 장애가 있는 아동에게 치료 솔루션을 더 쉽게 접근할 수 있도록 할 수 있는巨大的 잠재력을 가지고 있습니다.

Cognoa에서 하는 일에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

저는 지금까지 Cognoa에서 일한 기간이 가장 깁니다. 저는 많은 사람들의 삶에 개인적인 수준에서 영향을 미치는 문제를 해결하는 데서 얻는 만족감 때문입니다. 부모가 자녀를 돌보는 것을 도와주는 것은 가장 고귀한 부름일 것입니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Cognoa를 방문하십시오.