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[IT뉴스]“AI로 노인 피부질환 관리” ETRI, 글로벌 의료이미지 챌린지 1위

온카뱅크관리자

2024-11-07 08:43:46

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> - AI 기반 당뇨발 이미지 분석, 세계최고 수준 성과 기록 
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 <img alt="ETRI 연구진이 인공지능 기반 당뇨발 이미지 분석 기술 자기지도학습모델에 관하여 논의하고 있다.[ETRI 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/07/ned/20241107084349115qceq.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="KT2EuiHE3I" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/07/ned/20241107084349115qceq.jpg" width="658">
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 ETRI 연구진이 인공지능 기반 당뇨발 이미지 분석 기술 자기지도학습모델에 관하여 논의하고 있다.[ETRI 제공]
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 [헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 글로벌 의료이미지 학회에서 주최한 대회에서 세계 1위를 차지하면서 인공지능 기반 의료기술 국제적 경쟁력을 입증했다.
 한국전자통신연구원(ETRI)은 지난달 6일부터 닷새간 국제의료영상컴퓨팅 및 인터벤션 학술대회(MICCAI) 행사의 일환으로 모로코 마라케시에서 열린 당뇨발 의료이미지 데이터를 활용해 인공지능 성능을 겨루는 대회(DFUC)에서 세계 1위를 차지함으로써 글로벌 연구경쟁력을 알렸다고 밝혔다.
 올해 대회의 목표는 ‘당뇨발의 자기지도학습 기반 인스턴스 분할’이었다.
 특히 라벨링 되지 않은 의료 데이터를 활용한 병변의 영역 분할이 주요 과제로 제시되었다. 즉 당뇨병으로 인해 발 부위에 발생한 병변의 정확한 영역을 찾는 대회인 셈이다.
 그동안 본 과제는 주로 지도학습을 통해 이뤄졌다.
 하지만 지도학습은 수만 장 이상의 관련 사진 등 데이터가 필요하다는 단점이 있었다.
 또한 의료 데이터의 특성상 라벨링이 어렵고 비용이 많이 소요됐다.
 이러한 단점 때문에 자기지도학습은 이 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로 부상하고 있다.
 자기지도학습은 적은 양의 데이터로도 병변의 영역을 잘 알아낼 수 있다.
 또한 자기지도학습 기반 인스턴스 분할은 같은 종류일지라도 병변을 개별 식별하고 그 경계를 정확하게 구분해 내는 과정에서 매우 중요한 역할을 한다.
 이러한 기술들은 라벨이 없는 데이터에서 자동으로 병변을 분할해 내는 데 중요한 기여를 할 수 있다.
 이처럼 당뇨병이나 각종 피부 질환 주요 병변의 정확한 영역을 찾음으로써 의사가 진료할 때 치료 방법을 도울 수 있는 보조적 수단으로 큰 도움이 되고 있다.
 ETRI 연구팀은 대회 주최 측에서 제공한 2천여 개의 테스트 데이터에 ETRI의 변형된 자기지도학습모델을 적용해 대회 최고 성적을 거뒀다.
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 이러한 방법은 당뇨발 이미지 분석뿐만 아니라 다양한 만성 질환 진단에도 응용될 수 있는 중요한 기술적 진보로 평가받고 있다.
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 <img alt="글로벌 AI 의료 챌린지 우수상을 수상한 ETRI 연구진. 박지원(왼쪽부터) 선임기술원, 반윤지 책임연구원, 이세형 박사.[ETRI 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/07/ned/20241107084350713ihef.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="6oOzcZdzFE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/07/ned/20241107084350713ihef.jpg" width="658">
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 글로벌 AI 의료 챌린지 우수상을 수상한 ETRI 연구진. 박지원(왼쪽부터) 선임기술원, 반윤지 책임연구원, 이세형 박사.[ETRI 제공]
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 연구진은 그동안 대회를 준비하면서 단기간에 전략적 스케줄링을 통해 연구원의 분석 가능한 하드웨어의 성능과 알고리즘을 추가해 데이터 결과값을 추출할 수 있어서 좋은 성과를 낼 수 있었다고 밝혔다.
 이 과제는 노인성 만성 질환인 욕창과 당뇨발 관리에 중점을 두고 있다.
 인공지능 기술을 적용한 의료 영상 분석 기술뿐만 아니라 욕창 예방을 위한 섬유형 압력 매트, 당뇨발 진단을 위한 광학단층촬영(OCT), 테라헤르츠 기술을 활용한 당뇨발 수분도 측정 장비 개발을 진행하고 있다.
 이를 통해 노인 만성 질환의 조기 진단과 치료를 위한 첨단 의료 솔루션을 제공하고자 한다.
 ETRI 연구진은 향후 기술을 발전시켜 더 많은 의료 분야에 인공지능을 적용하고 글로벌 경쟁력을 더욱 강화할 계획이다.
 이세형 ETRI 인공지능융합연구실 박사는 “이번 연구 성과를 기반으로 당뇨발 이미지를 분석하는 기술을 더욱 고도화할 뿐 아니라, 노인성 피부 질환 관리, 특히 욕창과 같은 만성 피부 질환 진단 및 예측 기술 개발에도 이 기술을 적용할 예정”이라고 말했다.
 이번 논문은 의료 영상 분석 분야 국제 학술지 ‘의료 이미지 분석’에 게재될 예정이다.
 nbgkoo@heraldcorp.com
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