제이엘케이, 의료 AI '다기관 성능 저하' 잡는 핵심 특허 확보…상용화 난제 해법 제시
병원별 영상장비 차이에도 AI 성능 유지 기반 기술 확보
의료 멀티모달 LLM 적용 가능…적은 데이터로 재현성 높여
[파이낸셜뉴스] 제이엘케이가 의료 인공지능(AI) 상용화의 대표적인 걸림돌로 꼽히는 '다기관(Multi-site) 성능 저하' 문제를 해결할 수 있는 핵심 특허를 확보했다. 병원마다 다른 MRI·CT 장비와 촬영 환경으로 발생하는 AI 정확도 편차를 줄일 수 있는 기술로, 차세대 의료 AI와 멀티모달 대규모언어모델(LLM) 개발에도 활용될 수 있을 것으로 기대를 모은다.
22일 제이엘케이에 따르면 이 회사는 최근 '심층 신경망 모델의 재현 성능을 개선하기 위한 지표 선정 방법 및 시스템' 특허를 취득했다. 이번 기술은 범부처전주기의료기기연구개발사업단 지원 연구과제를 통해 개발됐다.
의료 AI는 학습에 활용한 병원에서는 높은 정확도를 보이더라도 다른 의료기관에서는 장비와 촬영 환경 차이로 성능이 떨어지는 사례가 적지 않다. 이른바 '멀티사이트 이슈'는 의료 AI 상용화의 핵심 과제로 꼽혀왔다.
이번 특허는 AI가 학습 과정에서 신호대잡음비(SNR)가 높은 핵심 영상 영역만 선별하도록 설계한 것이 특징이다. 불필요한 노이즈를 줄이고 임상적으로 의미 있는 정보에 집중하도록 해 적은 데이터만으로도 다양한 의료기관에서 안정적인 성능을 구현할 수 있도록 했다.
이 기술은 의료 멀티모달 LLM에도 적용이 가능하다. 병원별 영상 편차를 줄여 AI가 핵심 의료정보를 중심으로 학습할 수 있어 다양한 의료현장에서 보다 일관된 성능을 구현하는 기반 기술이 될 수 있다는 설명이다.
한편 바이오 업계에서는 의료 AI 경쟁력이 단순 알고리즘 정확도보다 다양한 의료기관에서 동일한 성능을 유지하는 '범용성'으로 이동하고 있다는 점에서, 이번 특허가 상용화 경쟁력을 높이는 기술적 자산이 될 수 있다는 평가가 나온다.
제이엘케이는 이번 특허를 기반으로 의료 AI 모델의 재현성과 범용성을 높이고 차세대 의료 AI 연구개발에 관련 기술을 확대 적용할 계획이다.
kakim@fnnews.com 김경아 기자
