바이오스펙테이터

바이오스펙테이터 김성민 기자

의료 인공지능(AI) 기업 루닛(Lunit)은 세계최고 AI 학회인 'CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 2023'에서 정규 논문 2편이 채택됐다고 12일 밝혔다.

루닛은 이번 CVPR에서 일반적인 컴퓨터 비전(CV) 관련 기술을 넘어, 병리학(Pathology) 등 의료AI에 특화된 기술을 2건을 발표하며, 포스터 발표를 통해 진행된다. 이번에 발표되는 연구결과 제목은 ▲OCELOT: Overlapped Cell on Tissue Dataset for Histopathology ▲Benchmarking Self-Supervised Learning on Diverse Pathology Datasets 등이다.

CVPR은 컴퓨터 비전 및 패턴인식 분야 세계최고 권위의 학회다. 학회 연구자의 연구 생산성과 영향력을 평가하는 지표인 h-index는 470으로, 글로벌 전체 과학저널 중 34위를 차지할 정도로 영향력이 크다.

첫번째 논문에서는 새로운 데이터셋 '오셀롯(OCELOT)'을 공개한다. OCELOT은 세포(Cell)와 조직 구별법(Tissue Annotation)이 결합된 데이터로 구성됐으며, 병리 이미지에서의 세포 검출(Cell Detection) 성능을 높이기 위해 개발했다.

루닛은 OCELOT이 보다 정확하고 고도화된 병리학 특화 AI 데이터셋이란 점에서 병리학자의 세포 검출 능력을 향상시킬 것으로 기대하고 있다.

두번째 논문에서는 어노테이션(Annotation) 없이도 AI 모델을 학습시킬 수 있는 최신 기술 SSL(Self-Supervised Learning)을 활용해 병리 이미지 분석 성능을 향상시킨 연구 결과를 발표한다.

통상적으로 정밀한 AI 모델을 학습시키기 위해서는 전문가의 어노테이션이 필수요소로 꼽힌다. 하지만 이 과정에는 상당한 시간과 비용이 요구되는 단점이 있었다. 루닛은 이같은 단점을 극복하기 위해 최대 3300만 장의 병리 이미지에 SSL 기술을 적용한 대규모 벤치마크 연구를 진행했다. 그 결과 SSL의 효과를 명확히 입증했으며, 루닛 만의 추가적인 기술을 활용함으로써 AI 모델의 성능향상을 이뤄냈다. 루닛은 SSL을 통한 새로운 AI 모델이 전산 병리학 분야 기술 발전에 기여할 것으로 기대하고 있다.

서범석 루닛 대표는 "루닛이 의료에 특화된 컴퓨터 비전 논문을 CVPR에서 발표한 것은 이번이 처음으로, 세계 최정상 수준의 AI 기술력을 증명한 것"이라며 "루닛이 이번에 새롭게 공개한 의료 AI 모델은 전산 병리학 분야 기술 발전에 크게 기여하고, 사용자들에게 혁신적인 가치를 제공하게 될 것"이라고 말했다.

한편 CVPR은 지난 1983년부터 세계 최대 기술전문 단체인 전기전자공학자협회(IEEE)와 컴퓨터비전협회(CVF)가 공동 주최하는 학술대회로, 올해는 오는 18일부터 22일까지 캐나다 밴쿠버에서 개최된다.