뷰노, 글로벌 세계 최고 AI 학회 AAAI 2023서 인공지능 기술력 입증

뷰노(대표 이예하)는 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 스스로 탐지함으로써 인공지능이 제시하는 결과의 신뢰도를 높이는 알고리즘에 대한 연구 논문을 세계 최고 권위의 인공지능 학회로 오는 7일부터 14일까지 미국 워싱턴DC에서 개최되어 37회째를 맞은 AAAI 2023(Association for the Advancement of Artificial Intelligence 2023)에서 발표한다고 7일 밝혔다.

 
AAAI는 1979년 설립된 글로벌 학회로, 매년 세계적인 인공지능 연구기관과 각 국 대표 기업 등이 참석해 최신 인공지능 기술 및 연구 성과를 공유하는 컨퍼런스로 발표되는 논문은 전세계 인공지능 학자들에게 새로운 연구 토대가 될 뿐 아니라 각 기업 및 국가의 인공지능 기술 경쟁력을 가늠하는 기준이 되는 것으로 알려져 있다.

이번 연구는 인공지능이 사용자에게 제시하는 결과의 신뢰성을 높이기 위해 수행됐다. 뷰노 연구팀은 딥러닝 모델이 ‘분포 외 데이터(out-of-distribution data)’를 스스로 탐지하는 알고리즘을 개발했다. 분포 외 데이터란 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 의미한다.

가령 안저(fundus) 영상을 학습한 인공지능 의료기기에 다른 모달리티(modality)의 영상 및 이미지를 넣는 경우, 인공지능이 해당 이미지로 분석한 결과값이 불확실 수 있다는 정보를 제공해야 한다.

특히 의료 영역에서의 진단 보조나 자율주행차 등 인공지능의 신뢰성과 안전성이 중요한 분야에서는 인공지능이 자신이 학습한 범주 외의 데이터에 대해서는 명확한 정보를 알려주는 것이 필요하다. 해당 분야에서는 사용자가 인공지능의 결과값을 잘못 해석할 수 있는 위험성을 줄이는 것이 정확한 답을 제공하는 것만큼 중요하기 때문이다.


뷰노 연구팀은 분포 외 데이터를 스스로 탐지하는 알고리즘인 KIRBY(Key In-distribution feature Replacement BY inpainting)를 개발했다. KIRBY는 딥러닝 모델이 가상의 분포 외 데이터 샘플을 생성한 다음, 모델이 기존에 학습한 데이터와 새로 만든 샘플 데이터를 구분하며 스스로 학습하는 방식이다. 이를 통해 딥러닝 모델이 기존에 학습하지 않은 데이터를 찾아냄으로써 사용자에게 불확실성에 대한 정보를 추가로 제공할 수 있음을 확인했다.

이예하 뷰노 대표는 “이번 연구 성과는 최근 챗GPT 열풍 등 인공지능에 대한 전세계적인 논의가 활발하게 이뤄지는 가운데 세계 최고 권위 학회에서 뷰노의 연구개발 역량을 입증했다는 점에서 의미가 크다”며 “의료 분야에서의 인공지능 활용이 태동기를 넘어 성숙기에 진입하고 있는 만큼 더 많은 임상 현장에 제품을 적용하고 제품의 지속적인 고도화를 이어가겠다”라고 말했다.

출처 : 글로벌경제신문(http://www.getnews.co.kr)

영상전문의 부족, 영상판독 인공지능(AI) 기술이 해결한다

IITP, 영상판독 AI 기술 적용 필요성 증대

영상의학 전문의를 인공지능(AI) 기반 의료영상 분석 기술이 대체할 수 있을까.

정보통신기술진흥센터(IITP) 최근 보고서에 따르면 영상판독 전문의 부족 문제가 심각해지고 있고, 특히 응급실 판독 지연 문제가 빈번히 발생하고 있다.

또 의료진간의 판독에 있어서 일관성 문제가 지속적으로 지적되고 있다.

실제로 당뇨성 망막병증의 경우 중증도에 대해 안과 전문의간 일치율이 60%, 동일 전문의의 일치율이 65%에 그치는 것으로 조사됐다.

이에 따라 최근 인공지능, 특히 딥러닝 기술이 의료 영상 분석 도입의 필요성이 대두되고 있다.

딥러닝 기술은 일관성(Consistency), 확산성(Scalability), 정확성(Accuracy)을 기반으로 점차 다양하고 복잡한 의료영상 분석 및 진단 보조 솔루션으로 확산되고 있다.

현재 딥러닝 기반 의료영상 분석 방법은 CT, MR, X-ray 뿐만 아니라 초음파, 내시경, 병리 영상까지 다양한 의료영상에 대해 사용되고 있다. 이와 관련된 연구 논문의 수도 폭발적으로 증가하고 있다.

특히 대량의 데이터와 급속히 발전하는 연산량, 자연영상에 대해 검증된 고성능의 모델들에 기인해서 의사들의 진단과 판독 능력을 넘어서는 결과들이 속속 등장하고 있다.

현제 전 세계적으로 의료영상 분석 및 진단 보조 소프트웨어는 관련법상 의료기기로 분류되고 있어 임상에 도입되기 위해서는 임상적 안전성과 유효성을 검증하기 위한 임상시험을 거쳐 의료기기 허가 담당기관의 승인이 필요하다.

최근 2017년 식약처에서 '빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 허가 심사 가이드라인'이 발표되면서 인공지능 기반 의료기기의 품목별 등급이 정의됐으며 이어 '인공지능 의료기기의 임상유효성 평가 가이드라인'이 발표되면서 유효성을 평가하기 위한 방안이 마련됐다.

이러한 가이드라인을 토대로 국내 최초로 소아 골연령 진단 보조 솔루션인 '뷰노메드 본에이지'가 식약처 승인을 획득, 상용화했으며 루닛, JLK인스펙션 등이 식약처 허가를 받은 바 있다.

IITP는 "국내 규제기관과 공공부문에서 다양한 투자와 규제 개선을 통해 인공지능 기술 응용 분야를 키우고 있고 뛰어난 인공지능 관련 연구개발 인력들이 육성되고 있어 향후 전망이 밝을 것"이라며 "국내 기업들과 의료기관들이 의료 인공지능의 최첨단에서 선도적 위치를 차지할 수 있을 것"이라고 말했다.