인공지능(AI)의 고질적 한계로 지적돼온 다기관 데이터 환경에서 성능 저하 문제(Multi-site issue)를 극복하고 AI 모델의 재현 성능을 확보하는 혁신적인 기술 특허가 등록됐다.

병원 간 영상 장비와 촬영 환경의 차이로 특정 병원 데이터로 학습된 AI 모델이 다른 의료기관에서 성능이 떨어지는 현상을 해결하면서 의료AI 상용화에 출발점이 될 것으로 전망된다. 

의료 인공지능(AI) 전문기업 제이엘케이는 ‘심층 신경망 모델의 재현 성능을 개선하기 위한 지표 선정 방법 및 시스템’ 특허를 확보했다고 22일 밝혔다.

이번 특허는 범부처전주기의료기기연구개발사업단이 지원한 ‘뇌영상-임상 빅데이터 기반 인공지능 소프트웨어 의료기기 개발’ 정부 연구과제의 성과물이다.

AI가 학습 과정에서 신호 대 잡음비(SNR)가 높은 핵심 구조 영역만 선별해 학습하도록 유도해 의료AI 모델의 재현성과 범용성을 높이는 것이 핵심이다. 

특허 기술은 기존 도메인 적응(Domain Adaptation) 기술보다 불필요한 노이즈를 효과적으로 줄이고 중요한 의료영상 정보에 집중토록 설계됐다. 

이를 통해 적은 양의 데이터만으로도 다양한 의료기관 환경에서 안정적인 성능을 구현할 수 있다.

실제 성능 평가에서도 뇌 전체 영상을 활용하는 기존 방식보다 백질(White Matter) 영역을 중심으로 학습한 경우 AI모델 재현 성능이 우수한 것으로 확인됐다.

나아가 최근 주목받는 멀티모달(Multi-modal) 의료의 대규모 언어모델(LLM) 개발에 활용할 수 있는 기반 기술로 평가된다. 

이번 특허 기술을 통해 AI가 임상적으로 중요한 영상 정보만 선별 학습할 수 있어 지역 필수의료를 비롯해 다양한 의료현장에서 정밀하고 일관된 AI 구축이 가능하다. 

제이엘케이 관계자는 “앞으로도 재현성과 범용성을 높이는 기술 경쟁력을 지속적으로 확보해서 의료AI 솔루션 완성도를 높여 나갈 것”이라고 말했다.