제이엘케이, 다양한 의료 환경에도 강인한 의료 인공지능 학습 방법에 대한 원천 기술 특허 확보

제이엘케이는 '패치 정합을 이용한 학습 데이터 증가 장치 및 방법'에 대한 국내 특허를 등록했다고 밝혔습니다.

제이엘케이는 뇌 질환 및 암 정복을 위해 국내외 23개 이상의 대학병원들과 다양한 의료영상 데이터를 활용한 의료 인공지능 솔루션을 개발하고 글로벌 사업화를 가속화 하고 있다고 말했습니다.

이번 특허는 이러한 다양한 의료 영상 취득 장비와 환경의 차이로 인한 영상 품질의 차이를 극복하고, 데이터가 적은 특수 질환에 대해서도 유효한 학습 데이터를 확보하고 인공지능 학습 성능을 개선할 수 있는 기술이라는 설명입니다.

제이엘케이에 따르면, 의료 현장에서 암 환자의 진단 및 치료를 위해 의료진의 판단이 필요한 경우 조직병리 영상이 많이 사용되는데, 이러한 조직병리 영상에서 인공지능이 세포 모양이나 조직 형태를 인식하고 구분하게 학습하기 위해서는 대량의 조직병리 영상 학습데이터를 확보하여 인공신경망에 입력 시키는 것이 중요합니다.

하지만, 조직 구조를 더 잘 보이게 하기 위하여 조직을 염색하는 과정이나 염색된 조직영상을 취득하는 기기의 다양성으로 영상 품질의 차이가 발생하기도 하고 데이터 양도 충분하지 않을 경우 높은 정확도의 인공지능을 만들기가 어렵습니다.

제이엘케이는 이러한 환경에서도 의료영상에서 병변 영역과 겹치는 비율을 분석하여, 이미지의 크기 조절과 다중 각도의 회전 영상을 기반으로 복수의 부분 영상의 학습 데이터를 만들고, 클러스터링 기법, 히스토그램 분석과 인공신경망을 포함한 단계를 거쳐 학습 성능 개선에 유효한 부분을 증가 시킴으로서 학습 성능 개선과 높은 정확도를 확보하기 위한 기술을 개발했다고 말했습니다.

이 기술은 MRI, CT, X-Ray, 내시경 등 의료 현장에서 사용되는 다양한 영상에도 적용이 가능하여, 희귀질환과 같이 원래부터 적은 양의 의료 영상에 대해서도 정량적인 데이터 분석 기술과 함께 충분한 학습 데이터를 구축하고, 더욱 정밀하게 환자의 뇌 질환 및 암의 예후를 예측하기 위해 의료 인공지능 솔루션 개발 및 고도화에 활용될 수 있다는 설명입니다.