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채팅GPT: 연구를 위한 5가지 우선순위

대화형 AI는 과학의 게임 체인저입니다. 응답 방법은 다음과 같습니다.

 

COMMENT 03 February 2023

ChatGPT: five priorities for research

Conversational AI is a game-changer for science. Here’s how to respond.

Eva A. M. van Dis, Johan Bollen, Willem Zuidema, Robert van Rooij & Claudi L. Bockting

 

https://www.nature.com/articles/d41586-023-00288-7

 

작년 말 ChatGPT라는 챗봇이 출시된 이후 이러한 유형의 인공 지능(AI) 기술은 연구원이 작업하는 방식에 큰 영향을 미칠 것이 분명해졌습니다.

 

ChatGPT는 대규모 언어 모델(LLM)로, 데이터에서 자율적으로 학습하고 방대한 텍스트 데이터 세트에 대한 교육 후 정교하고 겉보기에 지능적인 쓰기를 생성할 수 있는 기계 학습 시스템입니다. 캘리포니아 샌프란시스코의 AI 회사인 OpenAI 및 다른 회사에서 출시한 일련의 모델 중 최신 모델입니다. ChatGPT는 다양한 주제에 대해 영어 및 기타 언어로 사용자와 설득력 있게 대화할 수 있는 최초의 모델 중 하나이기 때문에 흥분과 논란을 불러일으켰습니다. 무료이며 사용하기 쉽고 계속 배우고 있습니다.

 

이 기술은 과학과 사회에 광범위한 영향을 미칩니다. 연구원과 다른 사람들은 이미 ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델을 사용하여 에세이 및 강연을 작성하고, 문헌을 요약하고, 논문 초안을 작성 및 개선하고, 연구 격차를 식별하고 통계 분석을 포함한 컴퓨터 코드를 작성했습니다. 곧 이 기술은 실험을 설계하고, 원고를 작성 및 완성하고, 동료 검토를 수행하고, 원고를 수락하거나 거부하는 편집 결정을 지원할 수 있는 지점까지 발전할 것입니다.

 

대화형 AI는 연구 관행과 출판에 혁명을 일으켜 기회와 우려를 모두 창출할 가능성이 큽니다. 혁신 프로세스를 가속하고 출판 시간을 단축하며 사람들이 유창하게 글을 쓸 수 있도록 도와줌으로써 과학을 보다 공평하게 만들고 과학적 관점의 다양성을 높일 수 있습니다. 그러나 그것은 또한 연구의 질과 투명성을 떨어뜨리고 인간 연구자로서의 자율성을 근본적으로 바꿀 수 있습니다. ChatGPT 및 기타 LLM은 설득력이 있지만, 종종 잘못된 텍스트를 생성하므로 과학적 사실을 왜곡하고 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있습니다.

 

우리는 이 기술의 사용이 불가피하다고 생각하므로 금지는 효과가 없을 것입니다. 연구 커뮤니티는 잠재적으로 파괴적인 이 기술의 의미에 관한 토론에 참여하는 것이 필수적입니다. 여기에서는 다섯 가지 주요 문제를 간략하게 설명하고 어디서부터 시작해야 하는지 제안합니다.

 

사람의 검증을 유지하십시오

LLM은 수년 동안 개발됐지만 데이터 세트의 품질과 크기가 지속해서 증가하고 사람의 피드백으로 이러한 모델을 바로잡는 정교한 방법으로 인해 갑자기 이전보다 훨씬 강력해졌습니다. LLM은 차세대 검색 엔진으로 이어질 것입니다. 복잡한 사용자 질문에 대한 상세하고 유익한 답변을 생성할 수 있습니다.

 

그러나 전문 연구에 대화형 AI를 사용하면 부정확성, 편견 및 표절이 발생할 수 있습니다. 우리는 ChatGPT에 문헌에 대한 심층적인 이해가 필요한 일련의 질문과 과제를 제시했으며 종종 거짓되고 오해의 소지가 있는 텍스트를 생성한다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, ‘얼마나 많은 우울증 환자가 치료 후 재발을 경험합니까?’라고 물었을 때, 치료 효과가 일반적으로 오래 지속한다고 주장하는 지나치게 일반적인 텍스트를 생성했습니다. 그러나 수많은 고품질 연구에 따르면 치료 효과가 약해지고 치료 완료 후 첫해에 재발 위험이 29%에서 51% 사이입니다. 동일한 질의를 반복하면 더욱 상세하고 정확한 답변이 생성된다(보충 정보, 도 S1 및 S2 참조).

 

다음으로, 우리는 ChatGPT에 우리 중 두 명이 JAMA Psychiatry에서 저술한 체계적인 리뷰를 요약하도록 요청했습니다. 불안 관련 장애에 대한인지 행동 치료 (CBT)의 효과. ChatGPT는 몇 가지 사실적 오류, 허위 진술 및 잘못된 데이터를 포함하는 설득력 있는 응답을 조작했습니다(추가 정보, 그림 참조). S3). 예를 들어, 검토는 46개의 연구 (실제로는 69개를 기반으로)를 기반으로 했으며 더 걱정스럽게도 CBT의 효과를 과장했습니다.

 

이러한 오류는 ChatGPT의 교육 세트에 관련 기사가 없거나 관련 정보를 추출하지 못하거나 신뢰할 수 있는 출처와 덜 신뢰할 수 있는 출처를 구별할 수 없기 때문일 수 있습니다. 가용성, 선택 및 확증 편향과 같이 종종 인간을 잘못된 길로 이끄는 동일한 편향이 대화형 AI에서 재현되고 종종 증폭되는 것 같습니다.

 

 

ChatGPT를 사용하는 연구원은 허위 또는 편향된 정보에 의해 오도되어 자기 생각과 논문에 통합될 위험이 있습니다. 부주의한 리뷰어는 후광 효과로 인해 아름답고 권위 있는 산문으로 AI로 작성된 논문을 받아들이도록 속일 수 있으며, 몇 가지 두드러진 긍정적인 인상에서 지나치게 일반화하는 경향이 있습니다. 그리고 이 기술은 일반적으로 원본 출처 나 저자를 안정적으로 인용하지 않고 텍스트를 복제하기 때문에 이를 사용하는 연구원은 이전 작업에 대한 크레딧을 제공하지 않고 무의식적으로 알려지지 않은 수많은 텍스트를 표절하고 심지어 자신의 아이디어를 포기할 위험이 있습니다. 연구자가 ChatGPT 및 기타 LLM에 공개하는 정보는 모델에 통합될 수 있으며, 챗봇은 원래 소스를 인정하지 않고 다른 사람에게 제공할 수 있습니다.

 

연구자들이 연구에 LLM을 사용한다고 가정하면 학자들은 경계를 유지해야 합니다. 전문가 중심의 사실 확인 및 검증 프로세스는 필수 불가결합니다. LLM이 요약, 평가 및 리뷰를 정확하게 신속하게 처리할 수 있더라도 고품질 저널은 사람의 검증 단계를 포함하거나 이 기술을 사용하는 특정 응용 프로그램을 금지하기로 할 수 있습니다. 자동화 시스템에 대한 과도한 의존인 인간 자동화 편향을 방지하려면 책임의 중요성을 강조하는 것이 더욱 중요해질 것입니다. 우리는 인간이 항상 과학적 실천에 대한 책임을 져야 한다고 생각합니다.

 

책임에 대한 규칙 개발

텍스트가 기계나 인간으로부터 유래할 가능성을 예측하는 도구는 이미 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 제지 공장 및 약탈 저널에서 콘텐츠를 제조하기 위해 LLM의 불가피한 사용을 감지하는 데 유용할 수 있지만 이러한 탐지 방법은 진화된 AI 기술과 영리한 프롬프트에 의해 우회될 가능성이 큽니다. AI 챗봇과 AI 챗봇 탐지기 간의 헛된 군비 경쟁에 참여하기보다는 연구 커뮤니티와 출판사가 LLM을 무결성, 투명성 및 정직하게 사용하는 방법을 찾아야 한다고 생각합니다.

 

연구 논문의 저자 기여 진술 및 인정은 저자가 원고 및 분석을 준비하는 데 ChatGPT와 같은 AI 기술을 사용했는지와 정도를 명확하고 구체적으로 명시해야 합니다. 또한, 사용된 LLM을 표시해야 합니다. 이렇게 하면 편집자와 검토자가 잠재적인 편견, 부정확성 및 부적절한 출처 표시에 대해 원고를 보다 주의 깊게 조사하도록 경고합니다. 마찬가지로, 과학 저널은 예를 들어 제출된 원고를 선택할 때 LLM 사용에 대해 투명해야 합니다.

 

연구 기관, 출판사 및 자금 제공자는 출판된 기록 일부가 될 수 있는 모든 자료를 준비하는 데 대화형 AI의 사용에 대한 인식을 높이고 투명성을 요구하는 명시적인 정책을 채택해야 합니다. 게시자는 이러한 정책이 준수되었다는 저자 인증을 요청할 수 있습니다.

 

현재 LLM은 자신의 작업에 대한 책임을 질 수 없으므로 원고의 저자가 되어서는 안 됩니다. 그러나 연구자들이 연구에서 LLM의 정확한 역할을 정확히 찾아내는 것이 점점 더 어려워질 수 있습니다. 때에 따라 ChatGPT와 같은 기술은 저자의 프롬프트에 대한 응답으로 원고의 상당 부분을 생성할 수 있습니다. 다른 곳에서는 저자가 AI를 문법 또는 맞춤법 검사기로 사용하여 여러 번의 수정 및 개선 주기를 거쳤지만, 텍스트를 작성하는 데 사용하지는 않았을 수 있습니다. 앞으로 LLM은 텍스트 처리 및 편집 도구, 검색 엔진 및 프로그래밍 도구에 통합될 가능성이 큽니다. 따라서 그들은 저자가 기여의 성격이나 규모를 반드시 인식하지 않고도 과학 연구에 이바지할 수 있습니다. 이것은 저자, 표절 및 출처에 대한 오늘날의 이분법적 정의를 무시하며, 누군가가 저자인지 아닌지, 출처가 사용되었거나 사용되지 않았습니다. 정책은 적응해야 하지만 완전한 투명성이 항상 핵심입니다.

 

AI가 고안 한 발명은 이미 특허법에 대한 근본적인 재고를 일으키고 있습니다. AI를 훈련하는 데 사용되는 코드 및 이미지와 AI에 의해 생성된 코드 및 이미지의 저작권에 대한 소송이 제기되었습니다. (go.nature.com/3y4aery 참조). AI 작성 또는 지원 원고의 경우 연구 및 법률 커뮤니티는 텍스트에 대한 권리를 보유한 사람을 파악해야 합니다. AI 시스템이 훈련된 텍스트를 작성한 개인, AI를 생산 한 기업 또는 시스템을 사용하여 글쓰기를 안내한 과학자입니까? 다시 말하지만, 저자의 정의는 고려되고 정의되어야 합니다.

 

진정한 개방형 LLM에 투자

현재 거의 모든 최첨단 대화형 AI 기술은 AI 개발을 위한 리소스를 보유한 소수의 대형 기술 회사의 독점 제품입니다. OpenAI는 주로 Microsoft에서 자금을 지원하며 다른 주요 기술 회사는 유사한 도구를 출시하기 위해 경쟁하고 있습니다. 소수의 기술 회사의 검색, 워드 프로세싱 및 정보 액세스에 대한 거의 독점을 감안할 때 이는 상당한 윤리적 문제를 제기합니다.

 

연구 커뮤니티의 가장 시급한 문제 중 하나는 투명성 부족입니다. ChatGPT 및 이전 제품에 대한 기본 교육 세트 및 LLM은 공개적으로 사용할 수 없으며 기술 회사는 대화형 AI의 내부 작동을 숨길 수 있습니다. 이는 투명성과 개방형 과학을 향한 움직임에 반하는 것이며 챗봇 지식의 기원 또는 격차를 밝히기 어렵게 만듭니다. 예를 들어, 우리는 ChatGPT에 여러 연구원의 연구를 설명하도록 요청했습니다. 어떤 경우에는 h-지수 (연구의 영향을 측정하는 방법)를 기반으로 덜 영향력 있는 것으로 간주 될 수 있는 과학자들에 대한 자세한 설명을 생성했습니다. h-지수가 약 20인 연구자 그룹에는 성공했지만, h-지수가 80 이상인 과학자조차도 많이 인용되고 유명한 여러 과학자의 연구에 대한 정보를 전혀 생성하지 못했습니다.

 

이러한 불투명성에 대응하기 위해서는 오픈소스 AI 기술의 개발과 구현을 우선시해야 한다. 대학과 같은 비영리 조직은 일반적으로 LLM 개발의 빠른 속도를 따라잡는 데 필요한 계산 및 재정 자원이 부족합니다. 따라서 우리는 과학 자금 지원 기관, 대학, 비정부기구 (NGO), 정부 연구 시설 및 유엔과 같은 조직뿐만 아니라 기술 대기업이 독립적인 비영리 프로젝트에 상당한 투자를 해야 한다고 주장합니다. 이는 고급 오픈 소스, 투명하고 민주적으로 제어되는 AI 기술을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.

 

비평가들은 그러한 협력이 빅테크와 경쟁할 수 없다고 말할 수도 있지만, 적어도 하나의 주로 학술 협력 인 BigScience는 이미 BLOOM이라는 오픈 소스 언어 모델을 구축했습니다. 기술 회사는 더 큰 커뮤니티 참여를 창출하고 혁신과 신뢰성을 촉진하기 위해 모델 및 코퍼스의 관련 부분을 오픈 소싱함으로써 이러한 프로그램의 이점을 누릴 수 있습니다. 학술 출판사는 LLM이 전체 아카이브에 액세스할 수 있도록 하여 모델이 정확하고 포괄적인 결과를 생성하도록 해야 합니다.

 

AI의 이점 수용

학계의 업무량과 경쟁이 증가함에 따라 대화형 AI를 사용해야 한다는 압박도 커지고 있습니다. 챗봇은 논문을 마무리하기 위해 노력하는 박사 과정 학생부터 보조금 제안서를 위해 빠른 문헌 검토가 필요한 연구자 또는 분석을 제출해야 하는 시간 압박을 받는 동료 검토자에 이르기까지 작업을 빠르게 완료할 기회를 제공합니다.

 

AI 챗봇이 이러한 작업에 도움이 될 수 있다면 결과를 더 빨리 게시하여 학계가 새로운 실험 설계에 집중할 수 있습니다. 이는 혁신을 크게 가속하고 잠재적으로 많은 분야에서 돌파구로 이어질 수 있습니다. 우리는 이 기술이 편견, 출처 및 부정확성과 관련된 현재의 치아 문제가 해결된다면 엄청난 잠재력이 있다고 생각합니다. 연구자가 특정 연구 관행에 대해 기술을 현명하게 사용하는 방법을 알 수 있도록 LLM의 유효성과 신뢰성을 조사하고 발전시키는 것이 중요합니다.

 

어떤 사람들은 챗봇이 의미를 이해하기보다는 훈련 세트에서 단어 간의 통계적 연관성을 배우기 때문에 LLM은 사람들이 이미 한 일을 기억하고 종합 할 수 있으며 창의적이고 개념적 사고와 같은 과학적 과정의 인간적 측면을 나타내지 않을 것이라고 주장합니다. 우리는 이것이 시기상조의 가정이며 미래의 AI 도구가 오늘날 도달할 수 없는 것처럼 보이는 과학적 과정의 측면을 마스터할 수 있다고 주장합니다. 1991 년 정액 논문에서 연구자들은 사람과 지능형 기술 간의 “지능형 파트너십”이 사람의 지적 능력을 능가할 수 있다고 썼습니다. 이러한 지능형 파트너십은 인간의 능력을 뛰어넘고 이전에는 상상할 수 없었던 수준으로 혁신을 가속화 할 수 있습니다. 문제는 자동화가 어디까지 갈 수 있고 얼마나 가야 하는가입니다.

 

AI 기술은 학업 기술을 재조정할 수 있습니다. 한편으로 AI는 예를 들어 학생의 작문 및 추론 능력을 향상하기 위한 피드백을 제공함으로써 학업 훈련을 최적화할 수 있습니다. 반면에 문헌 검색을 수행하는 능력과 같은 특정 기술의 필요성을 줄일 수 있습니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링(대화형 AI 모델을 프롬프트하는 데 사용되는 텍스트를 디자인하고 제작하는 프로세스)과 같은 새로운 기술을 도입할 수도 있습니다. 특정 기술의 상실이 반드시 문제가 되는 것은 아니지만 (예를 들어, 대부분 연구자는 더 이상 손으로 통계 분석을 수행하지 않습니다), 커뮤니티로서 우리는 어떤 학문적 기술과 특성이 연구자에게 필수적인지 신중하게 고려해야 합니다.

 

성능에만 신경을 쓴다면 AI 기술이 발전함에 따라 사람들의 기여가 더 제한되고 모호해질 수 있습니다. 미래에는 AI 챗봇이 가설을 세우고, 방법론을 개발하고, 실험을 만들 수 있습니다. 데이터 분석 및 해석 및 원고 작성. 인간 편집자와 검토자 대신 AI 챗봇도 기사를 평가하고 검토할 수 있습니다. 우리는 아직 이 시나리오에서 어느 정도 떨어져 있지만, 대화형 AI 기술이 과학 출판 프로세스의 모든 단계에 점점 더 영향을 미칠 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

 

따라서 윤리학자를 포함한 학자들은 AI의 사용이 지식 생성의 잠재적 가속화를 만드는 것과 연구 과정에서 인간의 잠재력과 자율성의 상실 사이의 절충안에 대해 논의하는 것이 필수적입니다. 사람들의 창의성과 독창성, 교육, 훈련 및 다른 사람들과의 생산적인 상호 작용은 관련성 있고 혁신적인 연구를 수행하는 데 필수적일 것입니다.

 

논쟁의 폭을 넓히다

LLM의 파괴적인 잠재력을 고려할 때 연구 커뮤니티는 긴급하고 광범위한 토론을 조직해야 합니다. 첫째, 모든 연구 그룹은 즉시 회의를 열어 ChatGPT에 대해 논의하고 시도하는 것이 좋습니다(아직 시도하지 않은 경우). 그리고 교육자들은 학부생들과 그 사용과 윤리에 관해 이야기해야 합니다. 이 초기 단계에서 외부 규칙이 없는 경우 책임 있는 그룹 리더와 교사가 정직, 성실성 및 투명성으로 사용하는 방법을 결정하고 몇 가지 참여 규칙에 동의하는 것이 중요합니다. 연구에 이바지하는 모든 사람은 ChatGPT로 생성되었는지에 관계없이 자신의 작업에 대한 책임을 져야 함을 상기시켜야 합니다. 모든 저자는 텍스트, 결과, 데이터, 코드 및 참고 문헌을 신중하게 사실 확인할 책임이 있습니다.

 

둘째, 우리는 연구를 위한 LLM의 개발 및 책임 있는 사용에 관한 즉각적이고 지속적인 국제 포럼을 요구합니다. 초기 단계로 다양한 분야의 과학자, 기술 회사, 대규모 연구 자금 제공자, 과학 아카데미, 출판사, NGO, 개인 정보 보호 및 법률 전문가를 포함한 관련 이해 관계자를 위한 정상 회담을 제안합니다. 인간 유전자 편집과 같은 다른 파괴적인 기술에 대응하여 지침을 논의하고 개발하기 위해 유사한 정상 회담이 조직되었습니다. 이상적으로, 이 논의는 모든 관련 당사자를 위한 신속하고 구체적인 권고와 정책으로 이어져야 합니다. 우리는 이 포럼에서 논의될 수 있는 질문의 전체 목록을 제시합니다(‘토론을 위한 질문’ 참조).

 

해결해야 할 한 가지 주요 문제는 연구의 다양성과 불평등에 대한 함의입니다. LLM은 양날의 검이 될 수 있습니다. 예를 들어 언어 장벽을 제거하고 더 많은 사람이 고품질 텍스트를 작성할 수 있도록 함으로써 경기장을 평평하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 대부분의 혁신과 마찬가지로 고소득 국가와 특권을 가진 연구자들은 자신의 연구를 가속하고 불평등을 확대하는 방식으로 LLM을 활용하는 방법을 신속하게 찾을 가능성이 있습니다. 따라서 토론에는 연구에서 과소 대표되는 그룹과 연구의 영향을 받는 지역 사회의 사람들이 포함되어 사람들의 생생한 경험을 중요한 자원으로 사용하는 것이 중요합니다.

 

사회의 다른 많은 영역과 마찬가지로 과학은 이제 AI 기술이 가장 소중한 가치, 관행 및 표준을 침해함으로써 유발된 계산에 직면해 있습니다. 기회를 수용하고 위험을 관리하는 데 중점을 두어야 합니다. 우리는 과학이 과학 작업을 가장 심오하고 만족스러운 기업 중 하나로 만드는 많은 중요한 측면인 호기심, 상상력 및 발견을 잃지 않고 대화형 AI의 이점을 누릴 방법을 찾을 것이라고 확신합니다.

 

토론을 위한 질문

 

대화형 AI에 대한 포럼에서 논의할 문제.

 

  • 어떤 연구 작업을 대규모 언어 모델 (LLM)에 외주해야 하거나 외주해서는 안 됩니까?

 

  • 연구자에게 필수적인 학문적 기술과 특성은 무엇입니까?

 

  • AI 지원 연구 프로세스에서 사람의 검증이 필요한 단계는 무엇입니까?

 

  • LLM을 해결하기 위해 연구 무결성 및 기타 정책을 어떻게 변경해야 합니까?

 

  • LLM은 연구원의 교육 및 훈련에 어떻게 통합되어야 합니까?

 

  • 연구자와 자금 제공자는 독립적인 오픈 소스 LLM의 개발을 어떻게 지원하고 모델이 과학 지식을 정확하게 나타내도록 할 수 있습니까?

 

  • LLM에 대해 어떤 품질 표준(예: 투명성, 정확성, 편향 및 출처 크레딧)을 기대해야 하며 LLM뿐만 아니라 표준을 담당하는 이해 관계자는 누구입니까?

 

  • 연구자들은 LLM이 연구의 형평성을 증진하고 불평등 확대의 위험을 피할 수 있도록 어떻게 보장할 수 있습니까?

 

  • 개방형 과학의 원칙을 향상하기 위해 LLM을 어떻게 사용해야 합니까?

 

  • LLM은 과학적 관행 (예: 특허, 저작권 및 소유권과 관련된 법률 및 규정)에 어떤 법적 영향을 미칩니까?

 

 

Nature 614, 224-226 (2023)

 

doi: https://doi.org/10.1038/d41586-023-00288-7

 

References

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멀리 떨어진 바다, 육지에서 연어를 기르는 것이 물고기 양식

육지에서 연어를 기르는 것이 물고기 양식의 다음 큰일입니까?

 

OCEANS AWAY

Is raising salmon on land the next big thing in farming fish?

9 FEB 2023 BY ERIK STOKSTAD

https://www.science.org/content/article/oceans-away-raising-salmon-land-next-big-thing-farming-fish

의 간단 번역입니다.

 

노스필드, 위스콘신— 94번 고속도로를 타고 이 작은 마을을 지나갈 때 일부 운전자는 신비한 야행성 빛에 휩싸입니다. 분홍색 빛은 매년 최대 2백만 킬로그램의 샐러드 채소를 생산할 수 있는 세계 최대의 아쿠아 포닉 온실에서 나옵니다. 덜 분명하지만 이 규모에서 독특한 것은 작물을 비옥하게 하는 데 사용되는 영양소의 원천입니다: 대서양 연어로 가득 찬 거대한 인근 탱크에서 흐르는 폐수. 은빛 물고기는 야생 연어가 일반적으로 대부분의 삶을 보내는 바다에서 멀리 떨어진 실내에서 자랍니다.

 

최근 겨울날, 주변 농지가 눈으로 뒤덮인 스티브 서머펠트(Steve Summerfelt)가 물고기 집의 문을 열었습니다. 미터 길이의 수백 마리 물고기가 각 집 크기의 탱크에서 격렬하게 헤엄쳤고 오버헤드 크레인은 1톤의 사료 자루를 자동 디스펜서에 전달했습니다. 방음벽으로 어항과 분리된 모래로 채워진 덜컹거리는 펌프와 탱크는 물고기 똥을 제거한 폐수를 처리했습니다. 질소와 인은 광대한 온실로 전환되었고 정화된 물은 연어에게 재순환되었습니다. “때로는 물이 너무 깨끗해서 물고기가 공중에서 수영하는 것처럼 보입니다.”라고 회사의 R & D 책임자인 엔지니어 Summerfelt는 Superior Fresh라고 말합니다.

 

이 거대한 시설은 투자자들이 다음 큰 것은 양식 어류에 있다고 보고 돈을 쏟아부었기 때문에 최근 몇 년 동안 전 세계적으로 생겨난 수십 개의 실내 연어 양식 중 하나일 뿐입니다. 지난 12년 동안 분홍빛 양식 연어의 전 세계 매출은 거의 두 배인 120억 달러에 달했으며 수요는 계속 증가할 것으로 예상합니다. 전통적으로 그 보상은 연안 해역에 있는 그물 펜이라고 불리는 큰 부유 케이지에서 제기되었습니다. 그러나 환경 문제와 제한된 확장 공간으로 인해 기업들은 해안으로 이동하는 작업을 모색하게 되었습니다.

 

“업계는 이것이 확장하는 방법이라는 것을 깨닫고 있습니다.”라고 지속 가능한 양식을 지원하는 비영리 연구 기관인 보존 기금 담수 연구소의 연구 책임자인 크리스 굿 (Chris Good)은 말합니다. 기업들은 궁극적으로 육상 시설에서 엄청난 수의 연어를 키울 수 있기를 희망하는 기술을 미세 조정하고 있습니다. 이 냉수 어류는 이미 아열대 플로리다와 건조한 고비 사막을 포함한 일부 불가능한 장소에서 발견될 수 있습니다.

Steve Summerfelt

현재 Superior Fresh에서 근무하고 있는 Steve Summerfelt는 대서양 연어를 육지에서 완전히 양식할 수 있도록 도왔습니다. 나라얀 마혼

 

연어 양식이 육지에서 번성하고 기존 공급원과 경쟁하려면 기업은 어류 폐기물을 처리하고 탱크에서 번성하는 연어 변종 개발을 포함하여 몇 가지 어려운 문제를 극복해야 합니다. 또 다른 육상 양식 회사인 Atlantic Sapphire의 최고 재무 책임자인 Karl Øystein Øyehaug는 연어를 재배하는 것은 다른 해산물 종을 양식하는 것보다 “훨씬 더 복잡하다”라고 말합니다. 이러한 도전 과제는 대학과 정부 연구소에서 활발한 연구 노력을 주도하고 있습니다.

 

이곳 위스콘신 시골에서 담수 연구소에서 26년 동안 양식 연구를 수행한 Summerfelt는 혁신적인 솔루션을 실행하는 연어 목장을 시작하는 데 도움을 주었습니다. 이 물고기는 대부분의 연어 양식장과 달리 바닷물 한 방울도 만지지 않습니다. 물을 정화하는 필터는 다른 곳에서 흔히 볼 수 있는 값비싼 재료 대신 값싼 모래를 사용합니다. 그리고 단순히 폐기물을 버리는 대신 Superior Fresh는 거대한 빛나는 온실에서 작물을 위한 비료로 재활용합니다.

 

Summerfelt는 이러한 접근 방식이 육상 연어 양식장을 경제적으로 실행 가능하고 환경적으로 건전하게 만드는 열쇠라고 믿습니다. 그들은 또한 그를 업계에서 매버릭으로 만들었습니다. 그런데도 Summerfelt는 “큰 영향을 미쳤다”라고 양식 연어의 선도적인 생산자인 노르웨이의 Cermaq Group의 어류 생리 학자 Bendik Fyhn Terjesen은 말합니다. “업계의 모든 사람은 그와 그의 일을 알고 있습니다.”

 

연어는 해산물로 간주하지만, 야생 연어는 육지에서 낯선 사람이 아닙니다. 새끼들은 암컷이 각각 수천 개의 알을 낳는 해안 개울에서 삶을 시작합니다. 새로운 세대는 손 크기의 스몰트로 바다로 하류로 향합니다. 성인 물고기는 일반적으로 산란을 위해 고향으로 돌아가기 전에 몇 년 동안 공해를 방황합니다.

 

1730년대에 독일의 한 박물학자가 개울에서 연어 알을 가져와 부화시키기 시작했습니다. 한 세기도 채 지나지 않아 유럽인들은 감소하는 야생 자원을 보충하기 위해 물고기를 대량으로 기르기 위해 부화장을 짓고 있었습니다. 이러한 노력은 큰 성공을 거두지 못했지만 1960년대에 연어 양식 산업의 출현을 촉진했습니다. 노르웨이 농부들은 특수 사료로 살찐 대서양 연어를 키우기 위해 피요르드에 떠 있는 새장을 사용하기 시작했습니다. 차갑고 깨끗한 물은 물고기가 익숙한 것이었고 포식자로부터 보호되었습니다. 오늘날 그물 우리에서 자란 물고기, 특히 노르웨이와 칠레에서 자란 물고기는 매년 전 세계적으로 먹는 3.7 백만 톤의 연어 중 70%를 차지합니다.

 

산업이 호황을 누리고 소비자 수요가 둔화할 기미가 보이지 않더라도 제약에 직면하기 시작했습니다. 주요 근해 지역은 이미 펜으로 가득 차 있으며 일부 해안 지역 사회는 전망, 레크리에이션 보트 및 상업 낚시에 미치는 영향에 대해 우려하여 새로운 농장에 저항했습니다. 연구원, 규제 기관 및 환경 단체는 밀집된 물고기로 인해 발생하는 오염뿐만 아니라 양식 연어에서 야생 연어로 퍼질 수 있는 기생 이와 질병에 대해 경종을 울렸습니다. 그들은 또한 탈출자들이 야생 물고기와 번식하여 잠재적으로 토착 생물의 유전적 구성을 약화할 수 있다고 지적합니다. 이러한 우려로 인해 브리티시 컬럼비아와 워싱턴주를 포함한 일부 지역에서는 새로운 연안 양식장을 금지하거나 제한하는 것을 고려하게 되었습니다.

 

이러한 개발은 재순환 양식 시스템으로 알려진 것을 사용하여 육지에서 연어를 완전히 재배하려는 노력을 촉진했습니다. 이 접근법은 몇 가지 이점을 제공한다고 연구원들은 말합니다. 육상 시설은 관리자가 환경 조건을 통제하고 질병 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 해양 농장과 같은 공간 제한에 직면하지 않습니다. 생산은 또한 시장에 더 가깝게 이동할 수 있으며, 원칙적으로 육지에서 연어를 재배하면 오염 위험이 포함될 수 있습니다.

a gloved hand harvesting a salmon

탱크 간에 연어를 옮기는 동안 작업자는 연어의 기형, 부상 또는 부적절한 성장이 있는지 확인합니다. 나라얀 마혼

 

매사추세츠주 메이 너드에 본사를 두고 있는 AquaBounty는 오랫동안 탱크에서 연어가 증가할 것으로 예상했습니다. 1991년에 회사는 더 빠르고 효율적인 성장을 위해 유전자 조작된 대서양 연어 종류를 상용화하기 시작했습니다. 몇 년 후 미국과 캐나다의 규제 당국이 마침내 이 물고기의 판매를 승인했을 때, 그들은 야생 물고기와의 이종 교배를 방지하기 위해 연어를 완전히 육지에서 키울 것을 요구했습니다. 이 회사는 현재 인디애나와 프린스 에드워드 아일랜드의 두 농장에서 최대 1450톤을 키우고 있으며 오하이오에 세 번째 농장을 건설하고 있습니다.

 

지난 10년 동안 투자자들은 새로운 육상 연어 양식장에 수십억 달러를 쏟아부었습니다. Atlantic Sapphire는 2031년까지 연간 220,000톤을 성장시키는 것을 목표로 하는 가장 큰 야망을 품고 있습니다. 이 회사의 노르웨이 설립자들은 노르웨이에서 비싸고 탄소 집약적인 항공 화물이 필요하지 않도록 북미 시장 근처에서 연어를 사육하고 판매하기를 원했습니다. “우리는 그것을 연어 시장의 광기라고 부릅니다.”라고 Øyehaug는 말합니다.

 

회사는 에버글레이즈 근처의 플로리다에 가게를 설립하기로 했습니다. 있을 법하지 않은 위치처럼 보일 수 있지만, 경영진은 이 사이트에 몇 가지 숨겨진 이점이 있다고 말합니다: 한 대수층에서 갓 태어난 연어를 위해 담수를 펌핑하고, 일반적으로 바다로 이동하는 스몰트를 위해 다른 대수층에서 바닷물을 펌핑한 다음 폐수를 별도의 동굴에 주입할 수 있습니다. “우리가 하는 일은 모두 완벽해야 하는 수많은 다양한 수질 매개변수를 세밀하게 관리하는 것입니다.”라고 Øyehaug는 말합니다. 올바르게 수행하는 것은 까다로울 수 있습니다. 2021년에는 배수구가 막혀 탁도가 증가하여 치명적인 가스를 생성할 수 있는 후 플로리다 시설에서 약 500,000마리의 연어가 사망했습니다. 그해의 생산량은 2400톤으로 장거리 목표에 훨씬 못 미쳤습니다. (슈페리어 프레시는 연간 약 680톤의 연어를 판매합니다.)

 

다른 회사들은 메인과 캘리포니아에 연어 양식장을 건설하려는 계획에 대한 항의에 직면했습니다. 일부 지역 사회는 농장이 귀중한 지하수를 고갈시키거나 대수층 또는 지표수를 폐기물로 오염시킬 것이라고 우려합니다. 메릴랜드의 한 회사는 과학자들이 폐수가 멸종 위기에 처한 철갑상어에게 해를 끼칠 수 있다고 말한 후 농장 건설 계획을 취소했습니다.

 

현재 59세인 서머펠트는 일주일에 최소 4일은 연어를 먹습니다. 그가 혈액 검사를 받았을 때, 기름진 생선에서 발견되는 건강에 좋은 화합물인 오메가-3 지방산의 수치는 “차트에서 벗어났다”고 그는 말합니다. 그는 수십 년 동안, 보다 지속 가능한 방식으로 물고기를 양식하는 방법에 대해 생각해 왔습니다. 1980년대 후반, 화학 공학을 공부한 후 그는 박사 과정을 찾고 있었습니다. 어류 생물학자인 그의 아버지는 버려진 폐수 처리장을 양식장으로 전환할 가능성을 검토할 것을 제안했습니다. “재미있을 것 같군.” 그는 생각했던 것을 기억합니다. 프로젝트를 마무리한 후 그의 첫 직장은 담수 연구소였습니다.

 

Summerfelt는 결국 연구소의 양식 연구 책임자가 되었고 대서양 연어를 상업적으로 양식하기 위한 당시 최대 규모의 데모 유닛을 개발하는 데 도움을 주었습니다. 2013년에 그는 스티븐스 포인트 (Stevens Point)의 위스콘신 대학교 (University of Wisconsin)를 최근 졸업한 브랜든 고트 사커 (Brandon Gottsacker)와 접촉하여 양식장 설립에 관심이 있었습니다. Gottsacker는 Freshwater Institute에서 1년을 공부한 후 그와 Summerfelt는 Karen Wanek과 그녀의 남편인 Todd Wanek, 세계 최대 가구 제조업체인 Ashley Furniture의 소유자이자 CEO가 지원하는 Superior Fresh에 대한 계획을 세웠습니다.

 

이 회사는 2016년에 파일럿 규모의 공장에서 연어를 기르기 시작했습니다. 10년 후, Summerfelt는 Freshwater Institute를 떠나 Superior Fresh에 풀타임으로 합류했습니다. “나는 마침내 ‘뛰어들고 싶다’라고 말했는데, 업계의 다른 누구도 제대로 하는 것을 볼 수 없었기 때문입니다.” 공장은 이후 10배 확장되었습니다. 이제 12개의 탱크는 수확 시 최대 50,000 킬로그램의 물고기를 담고 있습니다.

 

슈페리어 프레시를 디자인함으로써 서머펠트는 그의 비정통적인 아이디어를 실현할 수 있는 기회를 얻었습니다. 하나는 폐기물을 다루는 것과 관련이 있었는데, 이는 제한된 동물이 있는 모든 공장식 농장이 직면한 문제입니다. 그물 펜 양식에서는 사료의 인 중 최대 80%와 질소의 60%가 낭비되어 일부는 먹지 않고 표류하고 물고기는 사용하지 않은 영양소를 배설합니다. 남은 영양소는 해로운 녹조와 연안 해수의 산성화를 촉진할 수 있습니다.

 

육지에서 연어 양식업자는 다른 옵션을 가지고 있습니다. 예를 들어, Atlantic Sapphire는 고형 폐기물을 매립하고 액체 폐기물을 지하로 펌핑합니다. 다른 회사들은 폐기물을 에너지로 연소되는 바이오 가스로 전환합니다. 슈페리어 프레시는 영양소에서 가능한 한 많은 가치를 추출하기 위해 약 2000개의 슈퍼마켓과 편의점에서 판매되는 온실 작물을 재배하는 데 사용합니다. 그들은 또한 인근 들판의 토양 영양분을 복원합니다.

 

연어와 샐러드

새로운 육상 연어 양식장은 해양 생산보다 환경적 이점이 있습니다. 그러나 그들은 탱크에 있는 많은 연어의 폐기물을 처리해야 하는 도전에 직면해 있습니다. Superior Fresh라는 한 회사는 물을 재활용하고 생선 폐기물을 인접한 온실의 비료로 전환합니다. 나머지는 필드에 추가됩니다.

 

실내 탱크의 미생물은 폐수의 독성 암모니아를 식물에서 사용할 수 있는 질소의 한 형태인 질산염으로 변환할 수 있습니다. 대부분의 육상 연어 양식장은 물을 정화하기 위해 움직이는 침대 생물 반응기라는 기술에 의존합니다. 버블링 물에서 소용돌이치는 수많은 작은 플라스틱 칩을 사용하여 미생물 군집을 위한 기질을 제공합니다. 그러나 Summerfelt는 미생물이 식민지화하기에 훨씬 더 큰 표면적을 제공하는 모래 알갱이를 포함하는 바이오 필터를 사용하는 다른 접근 방식을 오랫동안 연구해 왔습니다. 모래도 저렴하고 쉽게 구할 수 있습니다.

 

슈페리어 프레시(Superior Fresh)의 생선 사육장 안에 있는 서머펠트(Summerfelt)의 6m 높이의 모래 바이오필터는 수영장 크기의 웅덩이 위에 우뚝 솟아 있습니다. 대형 펌프는 배수관을 통해 지속해서 물을 밀어 올립니다. “전체 기술은 모래바닥이 무너지지 않도록 지속적으로 들어 올리기 위해 그 아래에 물을 주입하는 것을 기반으로 합니다.”라고 Summerfelt는 말합니다. Superior Fresh는 여과 시스템의 다른 측면을 기밀로 유지하고 사진 촬영을 금지합니다.

 

대부분의 다른 양식장과 달리 Superior Fresh의 연어는 평생을 담수에서 보냅니다. 소금 없이는 모든 것이 더 간단하다고 Summerfelt는 말합니다. 담수는 금속 펌프 및 파이프의 부식이 적고 오존을 사용하여 물을 정화할 위험이 적다는 것을 의미합니다. 바닷물에서 오존은 독성 브롬을 축적할 수 있습니다. 소금이 없으면 바이오 솔리드를 퇴비화하고 액체를 인근 농장으로 전환할 수 있으므로 폐기물을 더 쉽게 처리할 수 있습니다. (소금으로 오염된 경우 비 스타터).

 

다른 회사들은 두 가지 접근 방식에 대한 Summerfelt의 열정을 공유하지 않습니다. 그들은 담수가 더 간단할 수 있지만, 반드시 물고기에게 최적은 아니라고 제안합니다. 어린 연어는 염분을 처음 만났을 때 급성장하며, 기수는 연어의 물과 이온 조절에 최적입니다. 담수에서는 올바른 균형을 유지하면서 더 많은 에너지를 소비해야 하므로 잠재적으로 성장이 느려질 수 있습니다. 소금기가 있는 물은 또한 세균성 질병을 억제할 수 있습니다. 그리고 일부 생산자는 바닷물이 맛을 향상한다고 생각합니다.

 

모래를 필터로 사용하는 것도 문제가 될 수 있다고 연구원들은 말합니다. “제대로 운영되면 좋습니다.”라고 Orono의 메인 대학의 양식 연구소를 지휘하는 동물 건강 전문가 Deborah Bouchard는 말합니다. 그러나 질병이 발생하면 모래를 소독하기가 훨씬 더 어려울 수 있습니다. Terjesen은 또 다른 우려를 덧붙입니다: “모래가 바이오 필터에서 빠져나오면 펌프에 큰 문제가 생겨 즉시 고장 날 것입니다.”

 

연어로 가득 찬 탱크 또 다른 예상치 못한 위치인 볼티모어 시내의 지하실은 육지에서 건강한 물고기를 효율적으로 기르기 위한 다른 접근 방식의 시험장입니다. 그곳에서 메릴랜드 해양 및 환경 기술 연구소 (IMET) 대학 시스템의 물고기 생식 생리 학자 Yonathan Zohar는 최근 4미터 너비의 탱크에 갈색 펠릿 한 줌을 던졌습니다. “조심해, 물고기들이 튀어나와.” 수백 마리의 큰 연어가 먹이를 잡으려고 달려들자 그가 말했다. 이 장면은 2021년 9월 미국 농무부가 자금을 지원하는 10 백만 달러 컨소시엄의 일부입니다. 양식업을 전문으로 하는 Zohar가 이끄는 파트너들은 다양한 생물학적 및 공학적 과제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.

 

하나는 수질입니다. 탱크는 윙윙거리고, 버블링되고, 거품이 나는 여과 파이프와 장비의 얽힘으로 둘러싸여 있었습니다. Zohar와 그의 동료들은 이러한 필터 내부에 서식하는 미생물을 연구하고 있으며 궁극적으로 육상 농장에서 사용되는 특정 어류 종류, 사료 및 조건에 맞는 박테리아 군집을 개발하여 수질을 더 쉽게 유지할 수 있기를 희망합니다. “최적의 미생물을 사용하면 프로세스가 더 빠르고 효율적입니다.”라고 IMET의 미생물 학자 Keiko Saito는 말합니다. “자연의 생태계처럼 균형이 잡혀 있습니다.”

a greenhouse connected to salmon tanks bathed in pink light

분홍색 조명은 Superior Fresh의 잎이 많은 채소가 세계에서 가장 큰 아쿠아포닉 온실에서 밤새 자라는 데 도움이 됩니다. 슈페리어 프레시

 

근처에는 열렬한 낚시꾼이자 땜장이인 박사과정 학생 매튜 스트롬버그(Matthew Stromberg)가 어깨높이의 파란색 금속 탱크인 정화실의 컨트롤을 만지작거리고 있었습니다. 그는 자외선(UV)과 티타늄 촉매에 의존하여 육지에서 자란 연어에 탁한 맛을 줄 수 있는 수성 화학 물질을 분해하는 시스템을 테스트하고 있습니다. 생물막에서 자라는 박테리아는 이러한 대사 산물, 지오스민 및 2-메틸 이소보르 네올을 생성하며, 깨끗하고 처리되지 않은 물로 별도의 탱크에서 연어를 정화하여 제거할 수 있습니다. 그러나 이 단계는 시간과 비용을 추가합니다. Summerfelt는 Superior Fresh에서 UV 시스템을 테스트하고 있습니다. 작년에 그와 다른 사람들은 양식업 공학에서 Exciton Clean이 제조 한 시스템이 원치 않는 분자를 효율적으로 줄인다고 보고했습니다.

 

별도의 방에서 Zohar와 그의 동료들은 평생을 포로 상태로 보내기 위해 연어를 최적화하기 위해 노력하고 있습니다. 이곳에서는 각각 완두콩 크기의 반투명 오렌지 연어 알 수천 개가 들어 있는 쟁반이 냉장실에 놓여 있습니다. 알은 메인의 연구 파트너가 사육한 인근 탱크의 성체 연어에서 나옵니다. 진행중인 시험의 일환으로 Zohar와 그의 IMET 동료 Ten-Tsao Wong은 생식선의 발달을 방해하기 위해 안티센스 RNA가 들어있는 욕조에 수정되지 않은 난자 중 일부를 담글 것입니다.

 

목표는 연어의 성적 성숙을 방지하여 물고기가 근육 성장에 에너지를 계속 투자하여 큰 필레를 보장하는 것입니다. 연구자들은 성적으로 미성숙한 물고기는 스트레스에 덜 민감하여 육체가 덜 매력적일 수 있다고 지적합니다. 궁극적으로, 안티센스는 물고기를 유전자 변형하지 않고 성숙을 막기 위해 상업적 운영에 사용될 수 있습니다.

 

탱크에 갇힌 원양 물고기의 경우 스트레스는 특히 취급될 때 지속적인 위험입니다. “물고기가 움직이고 싶지 않을 때, 그들은 정말로 스스로를 다치게 할 수 있습니다.”라고 노르웨이 식품 연구소인 Nofima의 양식 연구원인 Åsa Maria Espmark는 말합니다.

aerial view of Superior Fresh plant

위스콘신 시골의 세계에서 가장 큰 아쿠아포닉 온실은 인접한 연어 양식장(녹색 벽이 있는 먼 건물)에서 파이프로 공급되는 폐수에서 질소 비료를 얻습니다. 슈페리어 프레시

 

Summerfelt와 그의 동료들은 물고기를 침착하게 유지하는 데 관심이 있습니다. 가장 큰 문제는 성장하는 물고기를 큰 원심 펌프가 필요한 가장 큰 탱크로 옮겨야 할 때 발생합니다. 공중제비 여행으로 인해 일부 물고기는 멍이 들고 며칠 동안 먹기를 꺼릴 수 있습니다.

 

Superior Fresh의 연어를 수확할 때가 되면 방수 의류를 입은 작업자는 손잡이가 긴 그물을 사용하여 물고기를 휴대용 수문으로 조심스럽게 들어 올립니다. 몇 초 안에 그들은 기절시키는 기계에 착륙합니다. 하루 만에 세척된 생선은 트럭으로 시장에 보내져 킬로그램 당 10달러 이상을 가져올 수 있습니다.

 

이는 가장 저렴한 펜으로 키운 연어 가격의 약 두 배입니다. 그리고 분석가들은 육상 농장이 비용 경쟁을 벌이는 것이 어려울 것이라고 말합니다. 그러나 Superior Fresh 및 기타 회사는 현지에서 생산되고 때로는 더 높은 품질의 생선을 제공함으로써 구매자를 찾았습니다. 예를 들어, Superior Fresh는 더 많은 생선 기름을 함유한 사료가 회사의 연어에 다른 양식 연어보다 건강에 좋은 오메가-3 지방산의 두 배를 제공한다고 주장합니다. 이 회사는 또한 연어 양식장을 온실과 통합함으로써 수익성 있고 환경에 민감한 비즈니스의 모델이 될 수 있다고 확신합니다.

 

Superior Fresh는 이미 동부 및 서부 해안에 새로운 농장을 확장하여 확장할 계획을 하고 있습니다. 그리고 Summerfelt는 양식 관행을 개선하는 방법에 대해 다시 한번 생각하고 있습니다. 예를 들어, 그는 각각 3만 리터의 물과 약 67,500마리의 반짝이는 연어를 담고 있는 더 큰 탱크를 사용할 계획입니다. “그것은 규모의 경제에 관한 것입니다.”라고 그는 말합니다. 그리고 육지에는 물고기를 위한 충분한 공간이 있습니다.

doi: 10.1126/science.adh0766

모두를 위한 MRI

휴대용 저자장 스캐너는 부유한 국가와 가난한 국가의 의료 영상에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

MRI FOR ALL

Portable low-field scanners could revolutionize medical imaging in nations rich and poor—if doctors embrace them

23 FEB 2023BYADRIAN CHO

https://www.science.org/content/article/mri-all-cheap-portable-scanners-aim-revolutionize-medical-imaging

 

은발의 충격을 받은 70대 남성인 이 환자는 예일 뉴헤이븐 병원의 신경 집중 치료실(신경 ICU)에 누워 있습니다. 그를 보면 며칠 전에 뇌하수체에서 종양이 제거되었다는 것을 결코 알지 못할 것입니다. 수술은 표준과 같이 외과의가 코를 통해 종양에 도달했기 때문에 흔적을 남기지 않았습니다. 그는 테스트중인 새롭고 잠재적으로 혁신적인 장치로 진행 상황을 확인하기 위해 온 한 쌍의 연구원과 유쾌하게 이야기합니다.

 

원통형 기계는 가슴 높이에 서 있으며 스타 워즈 로봇 인 R2D2의 우울한 형이 될 수 있습니다. 연구원 중 한 명이 630kg의 자체 추진 스캐너를 침대 머리까지 조심스럽게 안내하고 조이스틱으로 조종합니다. 연구원들은 침대 시트로 남자를 들어 올려 하이퍼파인이라는 회사에서 만든 휴대용 자기 공명 영상(MRI) 스캐너인 급습(Swoop)에 머리를 편하게 할 수 있도록 도와줍니다.

 

“귀마개를 원하십니까?”두 번째 연구원 인 Vineetha Yadlapalli가 묻습니다.

“일반 MRI만큼 시끄럽습니까?”

“전혀.”

“그럼 필요 없을 것 같아요.”

 

Yadlapalli는 환자의 다리를 받쳐서 등의 부담을 덜어준 후 iPad에서 몇 가지 지침을 탭하여 기계를 작동시킵니다. 기계가 낮은 으르렁 거리는 소리를 낸 다음 신호음과 딸깍 소리를 내며 계속합니다. 몇 분 안에 환자의 뇌 이미지가 Yadlapalli의 태블릿에 나타납니다.

 

30분 동안 남자는 조용히 누워 손을 배에 접었습니다. 그는 구식 헤어 드라이어에서 머리를 할 수 있습니다. 작은 의미에서 그는 이전에 한 번도 가본 적이 없는 곳에서 MRI를 찍는 데 도움을 주는 선구자입니다.

 

많은 경우 MRI는 의료 영상의 황금 표준을 설정합니다. 최초의 유용한 MRI 이미지는 1970년대 후반에 나타났습니다. 10년 이내에 상업용 스캐너가 의학을 통해 퍼져 의사는 뼈뿐만 아니라 연한 조직을 이미지화할 수 있게 되었습니다. 의사가 뇌졸중이 있거나 종양이 생기거나 무릎 연골이 찢어진 것으로 의심되면 MRI를 처방할 것입니다.

 

운이 좋으면 하나를 얻을 수 있습니다. MRI 스캐너는 자기장을 사용하여 살아있는 조직의 원자핵, 특히 수소 원자의 중심에 있는 양성자를 빙글빙글 돌려 전파를 방출합니다. 이 필드를 생성하기 위해 표준 스캐너는 기계 비용을 1.5백만 달러 이상으로 끌어올리는 크고 강력한 초전도 전자석을 사용하여 MRI 가격을 전 세계 인구의 70%가 사용할 수 없는 수준으로 책정합니다. 미국에서도 MRI를 받으려면 며칠을 기다려야 하고 한밤중에 멀리 떨어진 병원까지 운전해야 할 수도 있습니다. 환자는 스캐너로 와야 하며 그 반대가 되어서는 안 됩니다.

 

수년 동안 일부 연구자들은 책상 장난감에서 흔히 볼 수 있는 합금으로 만들어진 훨씬 더 작은 영구 자석을 사용하는 스캐너를 만들기 위해 노력해 왔습니다. 그들은 표준 MRI 자석보다 약 1/25 강한 자기장을 생성하는데, 한때는 너무 약해서 사용 가능한 이미지를 수집할 수 없었습니다. 그러나 더 나은 전자 장치, 보다 효율적인 자료수집 및 새로운 신호 처리 기술 덕분에 여러 그룹이 표준 MRI보다 해상도가 낮지만 낮은 필드에서 뇌를 이미지화했습니다. 그 결과 환자의 침대로 굴러갈 수 있을 만큼 작고 전 세계에서 MRI에 액세스할 수 있을 만큼 저렴할 수 있는 스캐너가 탄생했습니다.

 

Low-field MRI brain scan. The image is grainy, but shows the structure of the brain and a lighter-colored patch on the left side.

Traditional MRI scan of the same brain. The image is clearer, and the same light-colored patch is visible in more detail.

저필드 기계(첫 번째 이미지)의 뇌 스캔 해상도는 기존 MRI(두 번째 이미지)보다 거칠지만 두 이미지 모두 출혈을 분명히 드러냅니다. 예일 의과 대학

 

기계는 기술적 승리를 표시합니다. 하이퍼파인 스캐너를 테스트하고 있는 미국 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology)의 생의학 엔지니어인 캐서린 키넌(Kathryn Keenan)은 “모든 사람이 이 스캐너가 작동한다는 사실에 깊은 인상을 받았다”고 말합니다. 어떤 사람들은 스캐너가 의료 영상도 변화시킬 수 있다고 말합니다. “우리는 잠재적으로 완전히 새로운 분야를 열고 있다”라고 예일 의과 대학의 신경 학자인 케빈 셰스 (Kevin Sheth)는 Swoop과 광범위하게 일했지만, Hyperfine에 재정적인 관심은 없다. “‘이런 일이 일어날 것인가’의 문제가 아닙니다. 그것은 일이 될 것입니다.”

 

2020년 8월, Swoop은 뇌 이미징을 위해 미국 식품의약국(FDA) 승인을 획득한 최초의 저자장 스캐너가 되었으며 의사들은 예일 뉴헤이븐 및 기타 지역에서 임상 연구를 진행하고 있습니다. 다른 장치는 뒤에 있습니다. 그러나 물리학자이자 컨설팅 회사인 NeuvoMR, LLC의 설립자인 Andrew McDowell은 해상도가 낮은 저자장 스캐너 시장이 있는지는 확실하지 않다고 경고합니다. “진정한 도전은 의사들이 그것을 사용하기 시작하도록 설득하는 것입니다.”라고 그는 말합니다. “정당한 이유로 그들은 매우 보수적이기 때문에 매우 어렵습니다.”

 

MRI 스캐너는 카메라처럼 작동하지 않습니다. 실제로 살아있는 조직의 양성자에 맞추는 라디오입니다. 작은 나침반 바늘처럼 각 양성자는 자성이며 일반적으로 양성자는 모든 방향으로 무작위로 가리 킵니다 (아래 그래픽 참조). 그러나 외부 자기장이 이들을 정렬할 수 있습니다. 이 시점에서 적절한 주파수와 지속 시간의 전파 펄스가 90° 기울일 수 있습니다. 그런 다음 정렬된 양성자는 자이로스코프처럼 빙글빙글 돌면서 자체 무선 신호를 방출하며, 그 주파수는 자기장의 강도에 따라 증가합니다.

 

그 덧없는 모노톤 라디오 윙윙거리는 소리는 거의 드러내지 않습니다. 이미지를 만들려면 스캐너가 신체의 다른 지점에서 오는 파도를 구별해야 합니다. 이를 위해 자기장을 조각하여 다른 위치의 양성자가 다른 주파수와 동기화 상태에서 노래하도록합니다. 스캐너는 또한 한 유형의 조직을 다른 조직과 구별해야 하며, 이는 무선 신호가 다른 조직에서 다른 속도로 퇴색한다는 사실을 이용하여 수행합니다.

 

신호가 사라지는 한 가지 이유는 양성자가 자체 자기장을 통해 서로 정렬되지 않기 때문입니다. 이것이 일어나는 속도는 예를 들어 지방 뇌 물질과 물 뇌척수액 사이에서 다릅니다. 속도를 측정하기 위해 스캐너는 펄스 쌍을 적용합니다. 첫 번째 펄스는 빙글빙글 도는 양성자의 방향이 펼쳐지면서 희미해지는 신호를 생성합니다. 두 번째는 그 진화의 많은 부분을 뒤집어 신호의 반향을 이끌어냅니다. 그러나 양성자-양성자 상호 작용은 그 에코를 음소거합니다. 따라서 스캐너는 두 펄스 사이의 지연이 증가함에 따라 에코가 어떻게 줄어들는지 추적하여 속도를 측정할 수 있습니다.

 

한 쌍의 펄스를 적용하는 동안 스캐너는 뇌의 다른 지점에서 오는 에코를 동시에 정렬해야 합니다. 이를 위해서는 중요한 순간에 적용된 자기장 구배에 의존합니다. 예를 들어, 턱에서 정수리까지 에코 중에 적용된 그라디언트는 머리를 통해 다른 측면 조각의 양성자를 다른 주파수로 방사합니다. 펄스 사이와 머리를 가로질러 적용된 그라디언트는 빙글빙글 돌기에서 앞이나 뒤에 수직 슬라이스로 양성자를 설정하며, 일부 슬라이스의 에코가 서로를 강화하고 다른 슬라이스를 취소하는 “위상”차이 입니다. 그래디언트를 변경하여 스캐너는 각 슬라이스에서 에코의 강도를 추론할 수 있습니다.

 

많은 반복을 통해 스캐너는 강도가 지연, 주파수 및 위상에 따라 변하는 과다한 에코를 수집합니다. 표준 수학적 알고리즘은 이를 디코딩하여 양성자 – 양성자 상호 작용이 뇌 전체에서 어떻게 변하는지 지도를 생성하여 한 가지 유형의 MRI 이미지를 형성합니다. 다른 펄스 시퀀스는 유체 흐름을 추적할 수 있는 양성자 확산 속도와 같은 다른 조직 특이적 프로세스를 조사합니다.

이 모든 맥동은 MRI 스캔에 시간이 걸리는 이유와 MRI 기계가 짹짹 울리고, 딸깍 소리를 내고, 윙윙 거리는 이유를 설명합니다. 이러한 소리는 기계적 응력이 자기 구배를 생성하는 전류 전달 코일을 덜거덕거리면서 나타납니다. 기술자는 그 소리만으로 기계가 어떤 종류의 스캔을 하고 있는지 알 수 있다고 Yadlapalli는 말합니다.

 

더 강한 필드는 양성자를 더 철저히 편광하고 더 큰 신호를 생성함으로써 이 모든 것을 더 쉽게 만듭니다. 표준 스캐너의 자석은 지구 자기장의 30,000배에 달하는 1.5 테슬라의 자기장을 생성하며 일부는 3 또는 7테슬라에 이릅니다. 그런데도 1.5 테슬라 필드를 가리키는 양성자는 반대 방향을 가리키는 양성자보다 0.001 % 만 많습니다. 전계 강도를 25배 줄이면 분극도 함께 떨어집니다. 신호 대 잡음비는 거의 300배까지 훨씬 더 급락합니다.

 

원칙적으로, 저자장 스캐너는 전파 천문학자들이 몇 시간 또는 며칠 동안 별에 대한 요리를 훈련시켜 소음으로부터 약한 신호를 가려내는 것처럼 장기간에 걸쳐 자료를 수집하여 소음으로부터 신호를 유도할 수 있습니다. 그 방침은 그렇게 오래 가만히 있을 수 있는 인간에게는 작동하지 않을 것입니다. 따라서 저자장 MRI를 개발할 때 연구원들은 데이터를 훨씬 빠르게 추출할 방법을 찾아야 했습니다.

 

한 가지 핵심 요소는 더 나은 하드웨어라고 독일 파라과이 대학의 신경 엔지니어 인 Joshua Harper는 말합니다. “우리는 이제 정말 빠르고 저렴한 전자 제품을 가지고 있습니다.”라고 그는 말합니다. “그것이 정말로 작동하는 이유입니다.” 그런데도 병실에서 낮은 필드 MRI를 수행하는 것은 까다롭습니다. 다른 기계의 금속과 벽조차도 필드를 왜곡시킬 수 있으며 다른 장치의 정전기는 무선 신호를 방해할 수 있습니다. 따라서 스캐너는 대책을 사용합니다. 예를 들어, Hyperfine의 Swoop은 노이즈 캔슬링 헤드폰이 소리를 차단하는 방식과 유사하게 안테나를 사용하여 라디오 노이즈를 측정하고 취소합니다.

 

새로운 스캐너는 또한 더 빠르게 실행하기 위해 하단 필드의 측면을 유리하게 전환합니다. 양성자를 조작하려면 고자장 스캐너가 더 높은 주파수, 더 높은 에너지 전파를 사용해야 하므로 환자를 가열하기 시작하기 전에 너무 빨리 맥박할 수 있습니다. 이러한 속도 제한에서 벗어나 저자장 스캐너는 더 빠르게 펄스하고 더 효율적인 펄스 시퀀스를 사용할 수 있다고 Hyperfine을 공동 설립한 물리학자인 매사추세츠 종합 병원의 Matthew Rosen은 말합니다. “우리는 당신이 높은 필드에서 결코 할 수 없었던 일을 매우 빠르게 심문할 수 있습니다.”

 

그런데도 표준 이미지 재구성을 위해 충분히 빠르게 자료를 수집하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 한 가지 해결책은 인공 지능을 포함한 새로운 신호 처리 기술을 사용하는 것입니다. 하이퍼파인 엔지니어는 일련의 훈련 이미지를 사용하여 신경망이라는 프로그램을 가르쳐 상대적으로 희박한 데이터에서 뇌 이미지를 구성한다고 하이퍼파인의 최고 의료 책임자 겸 최고 전략 책임자인 칸 시디키(Khan Siddiqui)는 말합니다. “그것이 우리의 비밀 소스가 들어오는 곳입니다.”

 

표준 스캔과 비교할 때 낮은 필드 이미지는 더 흐릿하게 보입니다. 그런데도 물리학자들은 그 아름다움을 봅니다. “이 놀라운 물리학 성공 사례입니다.”라고 Rosen은 말합니다. “우리 뾰족한 머리 물리학자들이 아무도 신경 쓰지 않는 일을 하는 것이 아닙니다.” 이 기술은 현장의 잊혀진 구석에서 고군분투하는 사람들을 옹호한다고 McDowell은 말합니다. “영광이 11테슬라 기계를 만드는 데 있을 때 누가 제정신으로 65밀리 테슬라 기계를 만들겠습니까?”

 

HYPERFINE은 급습 스캐너가 꽤 영광스러운 출발을 하고 있다고 말합니다. 대부분 미국에서 100대 이상의 기계를 개당 약 $250,000에 판매했습니다. 목표는 고자장 스캐너를 대체하는 것이 아니라 MRI 사용 방법을 확장하는 것이라고 Siddiqui는 말합니다. “우리의 휴대용 스캐너는 MRI를 시간과 거리 모두에서 환자에게 더 가깝게 제공합니다.” 하이퍼파인은 신경 중환자실에서 이를 사용하여 너무 아프거나 불안정하여 기존 MRI 또는 일종의 3D 엑스레이를 생성하는 CT 기계로 이동할 수 없는 환자를 신속하게 평가할 계획입니다.

 

Swoop의 자석은 두 개의 디스크로 구성되며 64밀리 테슬라의 필드를 생성합니다. 스캔은 표준 스캔과 크게 다릅니다. 기존 스캐너에서는 자동 테이블이 원통형 자석으로 몸을 미끄러지듯 밀어 넣습니다. Swoop을 사용하면 유능한 환자가 자동차 범퍼 아래에서 꿈틀거리는 것처럼 자석에 뛰어들 수 있습니다. 안테나가 들어 있는 헬멧 같은 머리 부분은 코에 닿을 정도로 머리를 꼭 껴안고 있지만 팔과 다리는 자유롭습니다. 기계의 짹짹 울음은 부드럽고 진정됩니다.

 

2019년 말과 2020년 초에 코로나바이러스 전염병이 발생했을 때 Sheth와 동료들은 COVID-19에 걸린 20명을 포함하여 50명의 ICU 환자를 스캔하여 Swoop의 약속을 테스트했습니다. 많은 사람이 인공호흡기를 착용하고 진정제를 투여받았기 때문에 “우리는 그들의 신경 학적 상태가 무엇인지 전혀 몰랐고 사용 가능한 이미징 방식으로 살펴볼 방법이 없었습니다”라고 Sheth는 회상합니다. “그리고 이것은 우리에게 침대 옆에서 그렇게 할 방법을 제공했습니다.” 스캔 결과 8명의 COVID-19 환자를 포함하여 37건의 뇌 외상이 밝혀졌다고 연구원들은 2021년 1월 JAMA Neurology에 보고했습니다.

 

A patient receiving a low-field scan in an ICU hospital room. The portable scanner is positioned next to the patient’s bed, so that their head and shoulders rest inside the scanner and the rest of their body remains on the bed.

낮은 필드 MRI 스캐너는 예일 뉴 헤이븐 병원의 중환자실에서 침대에 있는 환자를 이미지합니다. 예일 의과 대학

 

더 저렴하고 작은 기계는 환자가 더 자주 후속 스캔을 받을 수 있도록 합니다. 이는 메릴랜드 대학교 칼리지파크의 물리학자이자 하이퍼파인의 공동 설립자인 로널드 월스워스(Ronald Walsworth)와 공감하는 전망입니다. 2007년, 당시 2살이었던 그의 아들은 비암성 뇌종양에 걸렸습니다. 그는 성공적으로 치료를 받았다고 Hyperfine의 자문위원회에서 근무하는 Walsworth는 말합니다. 그런데도 그는 “MRI가 가끔만 사용되기 때문에 징후가 조기에 발견되지 않고 가장 효율적으로 결정되지 않은 일이 있었습니다”라고 말합니다.

 

Swoop의 장점은 팬을 확보했습니다. “오, 세상에, 정말 아름답고 아름다운 기술입니다.”라고 Hyperfine에 재정적 관심이 없는 예일 대학의 소아 신경 외과 의사인 Steven Schiff는 말합니다. 그러나 Swoop은 1.5mm의 해상도가 표준 스캐너의 절반이기 때문에 고자장 스캐너가 포착할 수 있는 세부 사항을 놓칠 수 있습니다. 예를 들어, Sheth의 팀은 표준 MRI로 볼 수 있는 허혈성 뇌졸중을 앓은 50명의 환자의 뇌를 이미지화하는 데 사용했습니다. Swoop은 가장 작은 밀리미터 크기의 스트로크 5개를 놓쳤다고 연구원들은 2022년 4월 Science Advances에 보고했습니다.

 

이 발견은 의사가 각 유형의 스캐너를 언제 사용할지 결정할 때 판단을 내려야 함을 보여줍니다. “너무 걱정할 필요는 없지만 무언가를 놓칠 수 있는 상황을 이해해야 합니다.”라고 그는 말합니다. 그러나 McDowell은 의사들이 저자장 필드 스캐너를 사용하면 의료 과실 소송에 노출될 수 있다고 생각하면 이를 꺼릴 수 있다고 지적합니다.

 

세계의 많은 지역에서 MRI는 단순히 사용할 수 없습니다. 네덜란드의 한 팀은 스캐너가 이를 바꿀 수 있기를 희망합니다. 자석은 Swoop의 자석과 크게 다릅니다. 자동차 제조업체가 1980년대에 개발한 합금인 네오디뮴 철 붕소 4098 큐브로 구성되어 중공 플라스틱 실린더에 내장되어 있으며 균일한 수평장을 생성하기 위해 Halbach 어레이라는 구성으로 배열됩니다. 라이덴 대학 의료 센터의 MRI 물리학자인 앤드류 웹(Andrew Webb)은 “우리 시스템은 본질적으로 더 좋고 왜곡이 적기 때문에 기계 학습과 같은 처리의 도움이 덜 필요하다고 주장합니다.

 

스위스의 민간 기업인 Multiwave Technologies는 스캐너를 시장에 출시하기 위해 노력하고 있습니다. 올해 FDA 승인을 신청할 예정이며 구독 모델로 기계를 임대하는 것을 목표로 한다고 Multiwave의 공동 CEO인 Tryfon Antonakakis는 말합니다. “우리의 목표는 가능한 한 저렴하게 만드는 것이며 반드시 병원에 있을 필요는 없습니다.”라고 엔지니어이자 응용 수학자인 Antonakakis는 말합니다. “우리는 산으로, 개발 도상국의 의료 사막으로 가려고 합니다.”

 

델프트 공과대학의 응용 수학자인 Martin van Gijzen을 포함한 Webb과 그의 동료들은 기술을 전파하기위한 또 다른 계획을 하고 있습니다. “우리는 마틴, 저, 우리 팀 전체가 특허를 내지 않기로 했습니다.”라고 Webb은 말합니다. “모든 것이 오픈 소스가 될 것”이므로 누구나 인터넷에서 디자인을 다운로드하고 스캐너를 만들 수 있습니다. Webb과 동료들은 개발 도상국의 기업가들이 현지에서 제조하기를 희망합니다.

 

아이디어를 구상하기 위해 그들은 키트로 포장된 스캐너를 우간다 음바라라 과학 기술 대학의 생의학 엔지니어인 Johnes Obungoloch에게 배송했는데, 그는 Webb과 Schiff도 그곳에 있을 때 University Park에 있는 펜실베니아 주립 대학의 대학원생이었습니다. 2022년 11월, Webb과 다른 사람들은 Obungoloch와 그의 팀이 11일 만에 스캐너를 조립하는 것을 돕기 위해 우간다로 날아갔습니다.

 

Six people stand around a cylindrical magnet about 2 feet in diameter.

Johnes Obungoloch(오른쪽에서 두 번째), Joshua Harper(왼쪽에서 두 번째) 및 우간다의 소아과 병원에서 수술을 안내할 스캐너용 자석을 들고 있는 동료들.

 

곧 개발 도상국에서 저자장 MRI의 유용성을 테스트하는 프로젝트에 사용될 것입니다. 국제 비영리 단체가 운영하는 음발레의 55개 병상 규모의 소아 신경외과 시설인 우간다 CURE 아동 병원은 오부골로치의 스캐너, Swoop 및 CT 스캐너를 비교할 계획입니다. 의사는 뇌척수액이 뇌에 모여 압축되어 잠재적으로 쇠약하거나 치명적인 손상을 일으키는 뇌수종이 있는 어린이를 이미지화합니다. 전 세계적으로 뇌수종은 매년 400,000명의 어린이를 괴롭히며 CURE 병원 환자의 75%를 차지합니다. 아프리카에서는 감염이 일반적인 원인입니다.

 

수년 동안 Schiff와 병원의 동료들은 CT 스캔을 사용하여 체액이 뇌실로 배출되도록 하는 혁신적인 수술을 안내했습니다. 그러나 CT 스캔은 어린이를 상당한 X- 레이 방사선에 노출시켜 CURE 의사는 저자장 MRI 이미지가 외과의를 안내할 수 있는지를 확인합니다. “MRICT 스캔과 비슷한 것으로 판명되면 더 이상 CT 스캔을 사용해야 할 이유가 없습니다.“라고 프로젝트를 지휘하는 CURE의 의사인 Ronald Mulondo는 말합니다.

 

이 연구는 최종 정부 승인을 기다리고 있습니다. 성공하면 Obungoloch는 아프리카의 다른 6개 CURE 병원을 위해 더 많은 스캐너를 구축하고 일부 부품을 현지에서 조달할 계획입니다. 우간다에는 공공 의료 서비스가 있으므로 비전은 정부 자금에 달려 있다고 그는 말합니다.

 

그러나 다른 곳의 동료들과 마찬가지로 우간다의 의사들은 이 기술의 제한된 해상도에 대해 의구심을 가질 수 있다고 Obungoloch는 말합니다. “방사선 전문의는 그것을 보고 ‘음, 이것은 엉터리 이미지이며 우리는 당신이 그것을 얻는 데 얼마나 오래 걸렸는지 상관하지 않습니다.’라고 말합니다.” 정부 관리들은 또한 우간다인들이 아무리 유용하더라도 저해상도 이미징에 안주할 필요가 없다고 생각할 수도 있다고 그는 말합니다.

 

사실, 저자장 MRI 개발자들은 의료 영상에 대한 재고를 추진하고 있습니다. “최고의 기술은 최고 품질의 이미지를 제공할 수 있는 스캐너입니까, 아니면 가장 개선된 환자 결과를 가져올 수 있는 스캐너입니까?” Webb의 오픈 소스 장비를 공동 작업하고 Swoop을 인수하기를 희망하는 Harper는 묻습니다.

 

Sheth는 의사를 이길 수 있는 것은 스캐너를 위한 킬러앱인 “사용 사례”가 될 것이라고 말합니다. 예를 들어, 뇌졸중 치료를 위해 특수 구급차에 실릴 수 있습니다. 그는 Hyperfine과 다른 사람들이 그 사용 사례를 발견했는지 의문을 제기하지만, 그것이 올 것으로 예측합니다.

 

그런 다음 이길 환자가 있습니다. 하이퍼파인 스캐너에서 시간을 보낸 후 뇌하수체 종양 환자는 Yadlapalli에게 일반 MRI만큼 편안하지 않다고 털어놓습니다. 수술 때문에 여전히 코로 숨을 쉴 수 없다는 점에 주목하면서 그는 꼭 맞는 머리 바구니가 그를 괴롭혔다고 말합니다. “차라리 진짜 MRI로 넘어가고 싶어요.” 그를 마지 못해 개척자라고 부르십시오.

 

Correction, 24 February, 2:45 p.m.: This story has been updated to correctly identify the people in the photo with the magnet assembled in Uganda.