서울대병원 컨소시엄, 소아복부 초거대 AI 데이터 구축

소아복부 멀티모달 및 합성 데이터 구축
소아복부 질환 진단 정확도 향상 기대

소아복부 x-ray 이미지. 서울대병원 제공

[파이낸셜뉴스] 서울대병원 컨소시엄이 초거대 인공지능(AI) 확산 및 현장 수요 대응을 위해 '소아복부 멀티모달 및 합성 데이터' 구축사업을 진행한다. 이번 데이터 구축사업을 통해 소아복부 질환 진단 정확도를 향상시켜 소아 환자들의 건강 관리와 치료 결과가 개선될 것으로 기대된다.

29일 서울대병원에 따르면 이번 사업은 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '2024년도 초거대 AI 확산 생태계 조성사업' 일환이다. 서울대병원 컨소시엄이 보건의료 분야 '소아복부 멀티모달 및 합성 데이터' 구축사업 최종 수행기관으로 선정됐다.

서울대병원이 주관하는 이번 컨소시엄에는 △경북대 산학협력단 △고려대 산학협력단 △길의료재단 △양산부산대병원 △어반데이터랩 △서르 등 7개 기관이 참여한다.

예산은 12억원이다.

사업을 알리는 착수보고회는 지난 11일 서울대어린이병원에서 NIA와 함께 진행했다. 이 자리에서 서울대병원 컨소시엄은 AI 서비스 경쟁력을 높이고, 국가적 차원의 고품질·대규모 데이터 구축 필요성에 대한 중요성을 강조했다. 특히 출산율 감소로 소아 관련 영상 이미지 접근성이 점차 낮아지는 상황에서 소아복부 질환 치료 결과를 향상시키기 위한 데이터 구축 중요성이 부각된다.

이번 사업에서 구축되는 데이터는 소아복부 질환 진단을 위한 엑스레이 및 의료 영상 이미지 데이터로 구성된다. 데이터는 두 가지로 나뉜다. 멀티모달 데이터는 동일 환자 엑스레이와 기타 의료 영상 및 임상 데이터 쌍으로 2000여개를 포함한다. 합성 데이터는 실제 멀티모달 데이터를 바탕으로 주요 임상증상과 진단명, 치료방법 등에 대한 라벨링 작업을 거친 데이터로 1만여개를 구축할 예정이다. 데이터는 소아복부 질환 진단을 보조하는 인공지능 모델 개발에 사용될 계획이다.

서울대병원 컨소시엄은 멀티모달 데이터를 수집해 다양한 정보를 결합해 더욱 정확한 모델을 만든다.

이를 기반으로 라벨링 작업과 인공지능 기법을 통해 합성 데이터를 생성해 데이터 다양성을 늘리는 한편, 데이터 부족 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 사업은 올해 연말까지 진행되며, 구축 완료 후 NIA에서 운영하는 'AI-Hub'를 통해 공개할 예정이다.

서울대병원 김현영 교수(소아외과)는 "초거대 AI 데이터 구축사업은 소아복부 질환 진단 및 치료에 있어 AI 기술을 활용한 새로운 도약이 될 것"이라며 "이번 사업을 통해 소아복부 질환 진단 정확성과 효율성이 크게 향상되기를 기대한다"고 말했다.

[e-mail] 강규민 기자