제이엘케이, 의료 AI 성능 저하 문제 극복 특허 확보

[서울=뉴시스] 김경택 기자 = 의료 인공지능(AI) 전문기업 제이엘케이는 인공지능의 고질적인 한계로 지적돼던 다기관 데이터 환경에서의 성능 저하 문제를 극복하고, 인공지능 모델의 재현 성능을 획득하는 기술 특허를 확보했다고 22일 밝혔다.

회사 측에 따르면 이번에 확보한 특허는 '심층 신경망 모델의 재현 성능을 개선하기 위한 지표 선정 방법 및 시스템'이다. 인공지능 분야의 핵심 난제인 '멀티-사이트 문제(Multi-site issue)'를 해결하기 위해 개발됐으며, 범부처전주기의료기기연구개발사업단의 지원을 받아 수행된 '뇌영상-임상 빅데이터 기반 인공지능 소프트웨어 의료기기 개발' 정부 연구과제의 성과다.

의료 현장에서는 병원마다 사용하는 MRI·CT 등 의료영상 장비와 촬영 환경이 달라 동일한 질환이라도 영상 특성이 달라질 수 있다. 이 때문에 특정 병원에서 학습한 AI 모델이 다른 의료기관에서는 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 해결하는 것이 의료 AI 상용화의 중요한 과제로 꼽혀왔다.

제이엘케이의 특허는 이런 문제를 해결하기 위해 AI가 학습 과정에서 신호 대 잡음비(SNR)가 높은 핵심 구조 영역만 선별해 학습하도록 한다. 기존 도메인 적응(Domain Adaptation) 기술보다 불필요한 노이즈를 줄이고 중요한 의료영상 정보에 집중하도록 설계돼 적은 양의 데이터만으로도 다양한 의료기관 환경에서 안정적인 성능을 구현할 수 있도록 돕는다는 설명이다.

또 이 기술은 최근 주목받는 멀티모달(Multi-modal) 의료 대규모 언어모델(LLM) 개발에도 활용될 수 있는 기반 기술로 평가된다. 병원마다 다른 의료영상 데이터를 그대로 학습할 경우 장비별 노이즈까지 함께 학습돼 정확도가 떨어질 수 있지만, 이번 특허 기술을 적용하면 AI가 임상적으로 중요한 영상 정보만 선별해 학습할 수 있다고 회사 측은 설명했다.

제이엘케이 관계자는 "재현성과 범용성을 높이는 기술 경쟁력을 지속적으로 확보해 의료 AI 솔루션의 완성도를 높여나갈 계획"이라고 말했다.

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