의료 이미지 분석 시스템, 의사가 직접 만든다….비개발자용 딥러닝 비전 소프트웨어의 진단 및 연구 보조 역할 기대

코로나19(COVID-19)의 확산으로 산업 생태계 전반이 급격하게 변화하고 있다. 이는 의료산업도 예외는 아니다. 코로나 검체 채취 로봇, 확진자 접촉 추적 시스템 등은 코로나19가 의료계에 가져올 변화를 단적으로 보여주는 사례다. 전례 없는 위기상황 속에서, 의료계에서는 의료자원의 부족을 절감하고, 장기적으로 AI 기술을 접목하여 의료자원을 효율화 할 수 있는 방안을 모색해야 한다는 목소리가 나오고 있다.

의료계에서 다양한 기술 중 주목하고 있는 하나는 딥러닝 비전 기술(딥러닝을 활용한 이미지 해석 기술)이다. 스스로 학습하여 판단하는 딥러닝 비전 기술이 CT, MRI, X-ray 등 이미지 활용 빈도가 높은 의료계에서 최적의 기술이라는 평가다. 하지만, 딥러닝 및 개발 전문가의 부재, 투입 자원, 이미지 보안 문제 등 딥러닝 비전 기술이 의료계에서 활발하게 쓰이기에는 현실적인 한계가 있는 것도 사실이다.

AI 스타트업 뉴로클은 의료계의 다양한 요구에 개별 적용할 수 있는 범용 딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티&뉴로알티(Neuro-T & Neuro-RT)를 선보이며, 기존의 기술 장벽을 허물고 딥러닝 비전 기술을 쉽게 적용하여 대응할 수 있는 대안을 제시한다.

■ 방대한 양의 데이터와 투입 자원이 부족한 상황에서 딥러닝 비전 기술이 필요하다면

AI 기반의 의료 진단 솔루션 기업은 이미 다양하다. 하지만 그들이 집중하는 것은 특정 질병 맞춤형 솔루션이다. 이러한 솔루션을 구축하기 위해 대형 병원과 AI 기업이 MOU를 맺고, 몇 십 만장의 데이터와 다수의 인력, 비용을 투입하여 맞춤형 진단 서비스를 제공하는 것이 일반적이다.

하지만, 데이터가 많지 않은 소수 질병이나, 새로운 질병에 대한 초기 연구 단계에서 시장에서 제공하는 적합한 AI 기반의 의료 진단 솔루션을 찾아보기 매우 힘든 일이다. 하지만 뉴로클의 딥러닝 비전 소프트웨어를 사용한다면, 누구나 손쉽게 맞춤형 의료 이미지 해석 딥러닝 비전 모델을 만들 수 있다.

코로나19(COVID-19)의 확산으로 산업 생태계 전반이 급격하게 변화하고 있다. 이는 의료산업도 예외는 아니다. 코로나 검체 채취 로봇, 확진자 접촉 추적 시스템 등은 코로나19가 의료계에 가져올 변화를 단적으로 보여주는 사례다. 전례 없는 위기상황 속에서, 의료계에서는 의료자원의 부족을 절감하고, 장기적으로 AI 기술을 접목하여 의료자원을 효율화 할 수 있는 방안을 모색해야 한다는 목소리가 나오고 있다.

의료계에서 다양한 기술 중 주목하고 있는 하나는 딥러닝 비전 기술(딥러닝을 활용한 이미지 해석 기술)이다. 스스로 학습하여 판단하는 딥러닝 비전 기술이 CT, MRI, X-ray 등 이미지 활용 빈도가 높은 의료계에서 최적의 기술이라는 평가다. 하지만, 딥러닝 및 개발 전문가의 부재, 투입 자원, 이미지 보안 문제 등 딥러닝 비전 기술이 의료계에서 활발하게 쓰이기에는 현실적인 한계가 있는 것도 사실이다.

AI 스타트업 뉴로클은 의료계의 다양한 요구에 개별 적용할 수 있는 범용 딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티&뉴로알티(Neuro-T & Neuro-RT)를 선보이며, 기존의 기술 장벽을 허물고 딥러닝 비전 기술을 쉽게 적용하여 대응할 수 있는 대안을 제시한다.

■ 방대한 양의 데이터와 투입 자원이 부족한 상황에서 딥러닝 비전 기술이 필요하다면

AI 기반의 의료 진단 솔루션 기업은 이미 다양하다. 하지만 그들이 집중하는 것은 특정 질병 맞춤형 솔루션이다. 이러한 솔루션을 구축하기 위해 대형 병원과 AI 기업이 MOU를 맺고, 몇 십 만장의 데이터와 다수의 인력, 비용을 투입하여 맞춤형 진단 서비스를 제공하는 것이 일반적이다.

하지만, 데이터가 많지 않은 소수 질병이나, 새로운 질병에 대한 초기 연구 단계에서 시장에서 제공하는 적합한 AI 기반의 의료 진단 솔루션을 찾아보기 매우 힘든 일이다. 하지만 뉴로클의 딥러닝 비전 소프트웨어를 사용한다면, 누구나 손쉽게 맞춤형 의료 이미지 해석 딥러닝 비전 모델을 만들 수 있다.

△ 의료진이 직접 X-ray사진을 분석하는 딥러닝 모델을 만들어, 진단 보조용으로 활용할 수 있다

■ 의료 이미지와 의료지식은 충분하지만 딥러닝 전문가가 없다면

다양한 딥러닝 비전 기술에 대한 정보는 공개되어 있지만, 현실적으로 이를 자유롭게 사용하려면 딥러닝에 대한 지식과 이를 구현할 수 있는 개발 지식이 필수적이다. 예를 들어 질병의 유무를 판독하는 이미지 해석 알고리즘을 만들 때에는. 딥러닝 아키텍처(모델 구조), 학습 파라미터의 최적화 등을 모두 고려해야 의료계에서 원하는 이미지 해석 결과를 얻을 수 있다. 안타깝게도, 기존의 딥러닝 전문 소프트웨어들은 사용자를 개발자로 한정하여 사용할 수 있는 것이 대부분이다.

딥러닝 전문가의 역할을 대체해주는 오토딥러닝(Auto Deep Learning) 기반의 소프트웨어를 사용한다면 이러한 한계도 해결할 수 있다. 보유한 의료 이미지를 소프트웨어에 업로드만 한다면, 딥러닝 비전 모델 학습의 전 과정을 코딩 없이 클릭 몇 번 만으로 해결할 수 있기 때문이다. 특히 오토딥러닝(Auto Deep Learning) 기술은 자동으로 최적화된 딥러닝 모델을 생성해주기에, 실제 연구를 진행하는 의료 인력들이 활용하기에 최적의 솔루션이다.

■ 의료 이미지의 보안이 걱정된다면

연구나 진단 보조를 위해 환자의 의료 이미지들을 웹이나 클라우드에서 분석하고 활용하기에는 보안 걱정이 앞서는 것이 사실이다. 데이터 3법의 통과로, 가명 처리된 데이터를 인공지능 분야 학습·훈련에 활용할 수 있다는 기대감이 높아지고는 있지만 자유롭게 의료 이미지를 활용하기 위해 갈 길은 아직 멀다는 게 업계 전문가들의 설명이다.

사용자의 로컬 PC에서 직접 이미지를 분석하고 활용할 수 있다면, 의료계의 보안 우려를 원천 차단할 수 있다. 뉴로클은 온프레미스 방식(On-Premise: 소프트웨어 서버를 로컬 PC에 직접 설치해 쓰는 방식)으로 병원이나 연구실 내부에서 활용 가능한 PC에 직접 설치하여 사용할 수 있도록 제공하고 있어, 이미지 보안 문제를 적극적으로 해결하고 있다.

뉴로클 이홍석 대표는 “딥러닝을 다양한 질병 이미지에 자유롭게 적용할 수 있도록, 비전문가 누구나 사용할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어로 개발하는데 공을 기울였다”며 “딥러닝 비전 기술은 이제 더 이상 어렵지 않은 기술이기에, 의료계에서 앞으로 더 다양하게 활용될 것”이라고 말했다. 실제로 국내 유수 대학병원에서 연구하고 있는 분야에 딥러닝 비전 기술을 접목하기 위해 뉴로클의 딥러닝 비전 소트프웨어를 사용하고 있다고 전했다. △ 의료진이 직접 X-ray사진을 분석하는 딥러닝 모델을 만들어, 진단 보조용으로 활용할 수 있다

■ 의료 이미지와 의료지식은 충분하지만 딥러닝 전문가가 없다면

다양한 딥러닝 비전 기술에 대한 정보는 공개되어 있지만, 현실적으로 이를 자유롭게 사용하려면 딥러닝에 대한 지식과 이를 구현할 수 있는 개발 지식이 필수적이다. 예를 들어 질병의 유무를 판독하는 이미지 해석 알고리즘을 만들 때에는. 딥러닝 아키텍처(모델 구조), 학습 파라미터의 최적화 등을 모두 고려해야 의료계에서 원하는 이미지 해석 결과를 얻을 수 있다. 안타깝게도, 기존의 딥러닝 전문 소프트웨어들은 사용자를 개발자로 한정하여 사용할 수 있는 것이 대부분이다.

딥러닝 전문가의 역할을 대체해주는 오토딥러닝(Auto Deep Learning) 기반의 소프트웨어를 사용한다면 이러한 한계도 해결할 수 있다. 보유한 의료 이미지를 소프트웨어에 업로드만 한다면, 딥러닝 비전 모델 학습의 전 과정을 코딩 없이 클릭 몇 번 만으로 해결할 수 있기 때문이다. 특히 오토딥러닝(Auto Deep Learning) 기술은 자동으로 최적화된 딥러닝 모델을 생성해주기에, 실제 연구를 진행하는 의료 인력들이 활용하기에 최적의 솔루션이다.

■ 의료 이미지의 보안이 걱정된다면

연구나 진단 보조를 위해 환자의 의료 이미지들을 웹이나 클라우드에서 분석하고 활용하기에는 보안 걱정이 앞서는 것이 사실이다. 데이터 3법의 통과로, 가명 처리된 데이터를 인공지능 분야 학습·훈련에 활용할 수 있다는 기대감이 높아지고는 있지만 자유롭게 의료 이미지를 활용하기 위해 갈 길은 아직 멀다는 게 업계 전문가들의 설명이다.

사용자의 로컬 PC에서 직접 이미지를 분석하고 활용할 수 있다면, 의료계의 보안 우려를 원천 차단할 수 있다. 뉴로클은 온프레미스 방식(On-Premise: 소프트웨어 서버를 로컬 PC에 직접 설치해 쓰는 방식)으로 병원이나 연구실 내부에서 활용 가능한 PC에 직접 설치하여 사용할 수 있도록 제공하고 있어, 이미지 보안 문제를 적극적으로 해결하고 있다.

뉴로클 이홍석 대표는 “딥러닝을 다양한 질병 이미지에 자유롭게 적용할 수 있도록, 비전문가 누구나 사용할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어로 개발하는데 공을 기울였다”며 “딥러닝 비전 기술은 이제 더 이상 어렵지 않은 기술이기에, 의료계에서 앞으로 더 다양하게 활용될 것”이라고 말했다. 실제로 국내 유수 대학병원에서 연구하고 있는 분야에 딥러닝 비전 기술을 접목하기 위해 뉴로클의 딥러닝 비전 소트프웨어를 사용하고 있다고 전했다.