아마존웹서비스(AWS)가 3일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 'AWS 리인벤트 2024'에서 LG AI연구원이 AWS 클라우드를 기반으로 암 진단·치료를 위한 새로운 병리학 기반 모델(FM)을 개발했다고 밝혔다.
새 병리학 기반 모델 '엑사원패스(EXAONEPath)'는 암 환자의 조직 병리 이미지를 안전하게 분석해 유전자 검사 시간을 기존 2주일에서 1분 미만으로 단축함으로써 의료진의 치료 속도와 효과를 개선할 수 있도록 돕는다고 AWS가 설명했다.
엑사원패스는 이미지 패치의 정확한 분류와 관련한 여섯 가지 벤치마크에서 평균 86.1%의 정확도를 달성했다.
엑사원패스는 AWS의 추론용 칩 '아마존 세이지메이커'(SageMaker)와 고성능 파일 및 스토리지 시스템 '러스트용 아마존 FSx'를 기반으로 구축된 LG AI연구원의 멀티모달 기반 초거대 AI 모델 '엑사원'(EXAONE) 중 일부다.
LG AI연구원은 AWS를 통해 테라바이트 단위의 데이터를 1시간 이내로 클라우드에 전송해 모델 학습 시간을 60일에서 1주일로 단축시켰다. 또 데이터 관리 및 인프라 비용은 35% 절감하고, 데이터 준비 시간은 95% 단축했다.
LG AI연구원은 추가 병리 이미지를 활용해 더 많은 유형의 암을 진단할 수 있도록 학습시켜 엑사원패스를 지속적으로 업데이트하고 개선해 나갈 예정이다.
LG AI연구원 이화영 상무는 “AWS를 활용해 방대한 데이터셋에서 병리학 모델을 더 빠르고 안전하면서도 비용 효율적으로 학습시킬 수 있었다”며 “엑사원패스의 향상된 데이터 처리 기능은 더 개인화되고 효율적인 암 치료를 제공해 환자의 건강을 개선할 수 있도록 도와줄 것”이라고 말했다.
댄 시런 AWS 헬스케어 및 생명 과학 부문 총괄 매니저는 “AWS를 통해 LG AI연구원은 엑사원패스를 전례 없는 규모로 개발 및 활용할 수 돼, 데이터 처리와 모델 훈련 시간을 단축하고 정확도를 개선할 수 있었다”며 “의료 서비스 제공자들은 암 진단 및 치료를 개선하고, 대기 시간을 줄이며 환자 맞춤형 치료를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.
현대인 기자 modernman@etnews.com
