자이메드가 안저사진을 활용해 심혈관질환의 주요 원인인 경동맥경화를 검진하는 파운데이션 모델 기반 설명 가능 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 20일 밝혔다.
경동맥경화는 심근경색이나 뇌졸중 등 치명적인 심혈관질환을 일으키는 원인으로, 조기 발견이 환자 예후와 생존율에 큰 영향을 미친다. 현재 임상에서 경동맥경화를 직접 확인하기 위해서는 초음파 검사 등 전문 장비가 필요해 건강검진 단계에서 모든 사람을 선별적으로 검사하기는 어렵다.
반면 안저사진은 건강검진을 포함한 다양한 의료 현장에서 널리 활용되고 있어 별도 부담 없이 쉽게 확보할 수 있다. 자이메드 연구팀은 안저사진을 활용해 경동맥경화를 조기 발견할 수 있는 '기회검진 AI 모델'을 대규모로 사전 학습된 파운데이션 모델 포스코더 을 활용해 개발했다.



자이메드가 개발한 파운데이션 모델 기반 경동맥 경화 진단 AI와 다차원적 평가 체계 구조(사진=자이메드)


이번 연구는 다양한 파운데이션 모델을 세 가지 방식으로 미세조정하며 최적의 성능과 설명가 우체국 행복가득 희망적금 능성, 미래 심혈관질환 사망 예측 등을 동시에 비교·검증했다. 기존에는 모델을 처음부터 개발하는 데 초점을 맞췄다면, 현재는 방대한 데이터를 활용해 대규모 모델을 사전학습하고 이를 기반으로 다양한 분야에 전이학습과 미세조정을 적용하는 방식이 주류를 이루고 있다. 대규모 데이터와 연산 자원으로 이미 학습됐기 때문에 파운데이션 모델 범용성이 높고, 연구자와 기 연말정산 등록금 업이 모델을 처음부터 구축하지 않아도 되는 장점 덕분이다.
자이메드 연구팀은 다양한 의료 AI 모델 중 최적의 정확도를 보이는 다이노v2 기반 모델이 미래 심혈관 사망에 대한 생존분석을 시행했을 때에도 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.
연구팀은 이번 연구 큰 성과로 설명가능성의 정량화를 꼽았다. 기존 AI는 높은 정확 30대 여자 도를 보여도 그 이유를 이해하기 어려운 '블랙박스' 문제로 인해 실제 의료 현장에서 신뢰를 얻기 어려웠다. 앞서 활용된 설명가능 인공지능(XAI) 기술은 주로 시각화를 통해 정성적인 정보만 제공했지만, 연구팀은 새로운 정량적 설명가능성 지표를 도입했다.
연구팀은 그래드캠(Grad-CAM)이라는 설명가능 시각화 기법과 혈관 분할 모델을 결합 4대보험 의무가입 , AI 모델이 안저사진 내 동맥·정맥 같은 주요 혈관 부위를 얼마나 활용했는지를 점수화하는 방법을 개발했다. 설명력에 대한 단순 정성적 평가를 넘어, 서로 다른 모델이 실제 혈관 구조를 얼마나 반영했는지를 설명력을 정략적 비교 평가해 최적의 모델을 찾았다. 앞으로 의료 AI 연구에서 모델의 설명가능성을 객관적으로 평가하는 중요한 도구가 될 것으로 기대했다.
박상민 자이메드 대표는 “단순히 예측 정확도만 보는 것이 아니라 AI의 의사결정 과정을 얼마나 투명하게 설명할 수 있는지를 동시 평가함으로써 파운데이션 모델을 어떻게 선택하고 활용해야 하는지에 대한 방향성을 제시했다”고 말했다.
이번 연구는 학술지 '네이처 파트너 저널 디지털 메디신' 온라인에 최근 게재됐다.
자이메드는 한국보건산업진흥원 보건산업혁신창업센터 혁신창업멤버스 유망기업이다. 보산진에서 지원하는 연구중심병원 초기창업패키지 지원사업, 특허협력조약(PCT)·개별국 출원 지원사업, 의료 AI 융합인재 양성사업, 창업도약패키지 지원사업 등에 참여했다.
송윤섭 기자 sys@etnews.com