세 편 연구 성과 발표…질환군 혼재 상황 속 학습 기술 활용, 정확한 예측 결과 도출
[의학신문·일간보사=오인규 기자] 에이아이트릭스(대표 유진규)는 7월 10일부터 오는 15일까지 개최되는 세계 최대 인공지능 학회 ICML 2018서 세 편의 연구 성과를 발표한다고 밝혔다.
혁신적인 의료 서비스 개발에 앞서 에이아이트릭스 AI 기술을 의료 산업에 접목할 때 발생하는 어려움을 극복하기 위한 기초 연구를 같이 수행해 오고 있다.
ICML(International Conference on Machine Learning)은 머신 러닝 분야 최고 수준의 국제 학술회의이다. 최근 4차 산업혁명의 핵심인 인공지능 (AI)을 활용해 새로운 서비스와 수익모델을 만들어내려는 바람이 거세게 확산되고 있는 가운데, ICML과 같은 세계적으로 권위적인 학회에서 AI 원천 기술을 확보하기 위한 경쟁이 치열하게 펼쳐지고 있다.
이번 ICML에서는 지난해 대비 두 배 가까이 늘어난 총 2473편의 논문이 제출됐으며, 그중 618편이 채택됐다. 에이아이트릭스는 인공지능 기술을 임상 데이터에 적용할 때 발생할 수 있는 문제를 해결할 수 있는 방법론을 제시했고, 국내 기업으로는 유일하게 세 건 이상의 논문이 ICML에 채택되면서 세계적인 수준의 기술력을 입증 받았다.
여러 가지 질환을 예측하고자 할 때, 각 질환 간에 연관성이 높은 경우 멀티태스크 학습 기술을 주로 활용한다. 하지만 각 질환의 예측 난이도가 서로 다른 경우가 많다.
예를 들어 고혈압과 당뇨와 같은 경우, 데이터 개수도 많고 학습 난이도가 쉬운 반면, 희귀 질환이나 심부전, 뇌혈관질환같이 유병률이 낮은 질환인 경우, 학습 데이터 개수가 적기 때문에 예측 자체가 매우 어려워진다. 이런 상황에서 멀티태스크 학습 기술을 적용하면 서로 연관성이 없는 질환 간에 잘못된 정보가 전이될 확률이 높아진다.
에이아이트릭스 연구진이 개발한 Deep-AMTFL 기술은 그런 부전이를 효과적으로 통제할 수 있는 획기적인 방법론이다. 여러 예측 난이도를 갖고 있는 질환군이 혼재돼 있는 상황에서도 머신 러닝 모델이 적절하게 연관성이 높은 질환에 대한 정보만을 활용해 보다 정확한 예측 결과를 도출해낼 수 있게 된다.
유진규 대표는 “앞으로도 에이아이트릭스는 선제적 AI 기술력 확보에 집중하여 우수한 품질의 의료 서비스를 제공할 계획”이라고 전했다. 자사가 보유한 여러 인공지능 핵심기술은 향후 다양한 분야에도 응용이 가능할 전망이다.
한편 에이아이트릭스는 이처럼 세계적으로 입증된 AI 원천기술을 집약한 질환 예측 솔루션을 곧 선보일 예정이다.