제이엘케이가 딥러닝 기반 '약한 지도학습' 방식을 적용해 위 선암종 조직 분화도를 자동 분석하는 기술에 대해 국내 특허를 획득했다.(사진=제이엘케이)

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제이엘케이가 딥러닝 기반 '약한 지도학습' 방식을 적용해 위 선암종 조직 분화도를 자동 분석하는 기술에 대해 국내 특허를 획득했다고 26일 밝혔다. 의료 인공지능(AI) 개발 과정에서 가장 비용이 많이 드는 학습용 빅데이터 구축 문제를 해결할 핵심 기술을 확보했다.

기존에는 의료 AI 개발 과정에 수만장에 이르는 영상 데이터를 사람이 직접 픽셀 단위로 주석을 달아서 학습 데이터를 만들어야 했다. 병리 영상은 이미지 크기가 크고 형태가 복잡해 주석 작업 난이도와 비용이 높은 숙제가 있었다.

제이엘케이는 복잡한 주석 없이 슬라이드 전체 정보와 일부 라벨만으로 학습이 가능하도록 만드는 약한 지도학습 구조를 구현했다. 암세포의 정확한 위치를 사람이 일일이 표시하지 않아도, AI가 주요 조직 영역을 스스로 식별하고 고·중·저분화 등 조직 등급을 직접 추론한다. 데이터 구축 비용과 시간을 대폭 절감하고, 같은 예산으로 더 많은 데이터를 확보할 수 있다.

이번 특허 기술은 AI가 전체 슬라이드 이미지에서 조직 영역을 자동 탐지한 후 암세포의 분화도를 기반으로 고·중·저분화 등급을 자동 분류하고, 분화 비율을 정량적으로 산출해 의료진에게 제공한다. 저분화 조직은 림프절 전이 위험과 연관성이 높아 치료 결정에 중요한 정보로 꼽힌다. 이번 기술로 AI가 저분화 영역을 자동 시각화·정량화해 전이 가능성 예측이나 치료 우선순위 결정 등 임상 연구에 활용할 수 있다.

제이엘케이는 이번 기술이 특정 암종에 국한된 기능이 아니라, 적은 라벨만으로 대규모 데이터를 학습할 수 있는 범용 기술이라고 강조했다. 뇌졸중 AI 솔루션 등 제이엘케이가 중점 개발하는 영역에서도 약한 지도학습 기반 데이터 처리 기술로 데이터 확보, 학습 속도, 예측모델을 고도화할 것으로 기대했다.

김동민 제이엘케이 대표는 “이번 특허는 단순히 위암 분석 기술을 확보했다는 수준을 넘어 의료 AI 개발의 가장 큰 장벽인 '데이터 구축 비용' 문제를 해결할 수 있는 전략적 기술을 확보했다”면서 “약한 지도학습 기반 원천기술은 뇌졸중을 포함해 모든 사업 영역에서 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장에서 성장 속도를 높이겠다”고 말했다.

송윤섭 기자 sys@etnews.com

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