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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