인그래디언트, 의료 AI 데이터 라벨링 표준운영 프로세스 국제 표준 공동 개발

인그래디언트가 의료 AI 산업 활성화를 위해 의료 데이터 가공 분야 국제 표준 개발과 함께, 관련 제품을 개발한다.

인공지능 스타트업 인그래디언트(대표 이준호)는 ISO/IEC JTC1 WG12 산하 3D 프린팅과 스캐닝 작업 그룹 회의에 '데이터셋 표준 운영 프로세스'에 대한 국제 표준을 제안해 승인됐다.

이번 성과는 지난 2020년부터 한국전자통신연구원(ETRI)과 함께 진행한 범부처전주기의료기기 연구개발 사업인 '인공지능 의료기기 성능 평가 표준 개발' 과제의 결과물로, 인공지능 의료기기 성능 시험을 위한 데이터셋 개발과 운영에 대한 국제 표준 개발을 추진해 왔다.

인그래디언트는 표준 운영 절차서를 기반으로 한 라벨링 프로세스를 메디라벨 제품에 적용하고, ETRI 전종홍 책임연구원과 연세의대 김휘영 교수 연구팀, 서울여자대학교 홍헬렌 교수와 함께, 실제 의료 인공지능을 위한 학습 및 평가용 임상 데이터 개발과정에 적용하는 연구도 진행하고 있다. 이를 통해 표준의 상용 제품 적용 가능성과 효과도 검증할 계획이다.

공동연구팀의 최종 목표는 질병의 진단과 예측 등에 활용되는 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 다양한 의료기기에 대한 성능 평가 방법과, 이에 필요한 데이터 라벨링 국제 표준 및 기준 데이터를 개발하는 것이다.

세부 연구 과제로는 ▲인공지능 기반 의료기기(AI-MD) 성능 평가 방법 국제 표준 개발 ▲인공지능 기반 의료기기(AI-MD) 성능 평가를 위한 데이터 국제 표준 개발 ▲인공지능 기반 의료기기(AI-MD) 성능 평가용 기준 데이터 개발 ▲데이터 표준을 지원하는 라벨링 도구 SW 모듈 구현 및 검증 등이 있다.

공동연구팀은 연구 성과를 활용해, 질병 진단 및 예측 등에 활용되는 인공지능 기술이 적용된 다양한 의료기기에 대해 표준화된 성능 평가 방법을 제공하고, 안전과 품질의 필수 조건을 확보하고 국내외 시장에서의 객관적인 성능 평가 및 비교 검증을 통한 인공지능 의료기기 인허가 활용을 지원할 예정이다.

인그래디언트 김주성 부대표는 "국내 의료업계는 데이터 가공 방식 표준체계 정립은 물론, 데이터 관리 형식 등이 통일돼 있지 않아 AI 학습 등에 어려움을 겪어 왔다"라며, "의료계가 동일한 방식으로 데이터를 가공할 수 있도록 표준 절차를 정립하고 가이드라인을 수립하기 위해 앞으로도 국제 표준 연구 개발 등 다양한 노력을 기울여 나갈 것"이라고 전했다.

인그래디언트는 대한의료인공지능학회 및 의료인공지능 표준화 포럼 등을 통해 국내 전문가들과의 협력도 확대해나갈 계획이다.

한편, 인그래디언트는 자체 개발한 데이터라벨링 솔루션 '메디라벨'을 활용해, 일반 질환에 대한 데이터 가공 등 의료AI 산업의 외연을 넓혀왔다. '메디라벨'은 딥러닝 AI를 활용해 인공지능 학습에 필요한 의료 데이터를 빠르고 정확하게 가공할 수 있는 데이터 전처리 솔루션으로, 3D 반자동 라벨링 기술과 데이터 품질평가기능을 갖고 있는 것이 특징이며 더욱 넓은 범위의 의료 솔루션 적용 및 기술 개발을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다.

출처 : 헬스비즈(http://www.healthbiz.co.kr)