한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 엑스선 영상을 이용한 폐 질환 자동 판독 능력을 스스로 향상시키는 자기 진화형 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 예종철 김재철AI대학원 교수팀이 서울대 병원, 서울 아산병원, 충남대 병원, 영남대 병원, 경북대 병원과 공동연구로 이룬 성과다.
대부분 의료 AI 기법은 '지도학습 방식'으로, AI 모델 학습에 '라벨'이 다량 필요하다. 그러나 실제 임상 현장에서 전문가가 라벨링한 대규모 데이터를 지속해 얻으려면 비용과 시간이 많이 든다. 의료 AI 발전의 걸림돌이다.
연구팀은 자기 학습, 선생-학생 간 지식전달 기법을 묘사한 지식 증류 기법을 활용해 '자기 지도학습 및 자기 훈련 방식(DISTL) AI 알고리즘'을 개발했다. 이 AI 알고리즘은 적은 라벨 데이터만 초기 모델을 학습시키면 이후 축적되는 무라벨 데이터로 스스로 성능을 향상시킨다.
개발한 AI 알고리즘은 결핵 등이 빈발하는 저소득 국가, 개발도상국에서 진단 정확도 향상에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “지도학습 방식으로 성능을 향상하려면 전문가 라벨을 지속해 얻어야 하고, 비 지도학습 방식은 성능이 낮다”며 “DISTL 모델은 영상 전문의들의 AI 학습 레이블 생성 비용·수고를 줄이면서 지도학습의 성능을 뛰어넘었다는 점에서 의미가 크고, 다양한 영상 양식 및 작업에 활용할 수 있을 것으로 기대된다라고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 박상준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스'에 이달 4일 자로 게재됐다.
한편 이번 연구는 중견연구자지원사업, 범부처전주기의료기기연구개발사업 및 한국과학기술원 중점연구소 사업등 지원을 받아 수행됐다.
김영준기자 kyj85@etnews.com
