AI 핵심 요약
beta- 알리바바 다모위안이 18일 복부 AI 모델을 공개했다.
- 다모 레이더는 위암·간암 등 150종 질환을 식별했다.
- 연구진은 전문의 대비 성능과 진단 효율을 높였다고 했다.
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이 기사는 인공지능(AI) 번역을 바탕으로 전문 기자들의 검증과 분석을 거쳐 생산된 콘텐츠로, 원문은 중국 유력 영문 경제매체 이차이 글로벌(YICAI GLOBAL) 9월 18일자 기사입니다.
[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = 중국 빅테크 알리바바(9988.HK) 산하의 신기술 글로벌 연구기관인 다모위안(達摩院∙DAMO)이 위암과 간암 등을 포함해 약 150종에 달하는 복부 질환을 식별할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 이는 여러 질환별 모델을 하나의 시스템으로 대체할 수 있는 가능성을 제시한다.
이 모델은 '다모 레이더(DAMO RADAR)'로 알려져 있으며, 악성 종양을 포함한 광범위한 복부 이상 소견을 다룬다. 항저우에 위치한 연구기관인 다모 아카데미는 18일 이 모델을 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. 해당 연구 결과는 국제 학술지 사이언스(Science)에 게재됐다.
중국 전자상거래 대기업 알리바바가 2017년 설립한 다모 아카데미는 AI와 기타 첨단 기술에 대한 연구를 수행하고 있다. 주요 성과로는 퉁이첸원(通義千問∙Qwen∙큐원) 계열 AI 모델, 쉬안톄(玄鐵) 프로세서, 한광(含光) 800 AI 칩, 암 탐지용 AI 시스템 등이 있다.
다모 레이더는 췌장암, 지방간, 급성 충수염 등의 질환을 탐지하는 방식을 바꿀 수 있다.
다모 아카데미는 복부 컴퓨터단층촬영(CT) 영상이 가장 복잡한 의료 영상 가운데 하나인 반면, 기존 AI 모델은 일반적으로 개별 질환을 대상으로 하며 보다 폭넓은 임상적 수요에 대응하는 데 어려움을 겪는다고 설명했다.
이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 비전-언어 학습을 활용해 의료 영상과 판독 보고서를 연결하고 광범위한 임상 소견을 식별할 수 있도록 했다. 또한 CT 영상을 3차원 해부학적 단위로 변환한 뒤 의료 보고서와 정밀하게 정렬해 성능을 향상시켰다.
연구진은 18개 해부학적 구조에 걸친 146개 임상 소견을 대상으로 다모 레이더를 평가했으며, 약 4만건의 실제 의료 검사를 대상으로 평균 곡선하면적(AUC) 0.913을 기록했다. AUC는 AI 모델이 양성 사례와 음성 사례를 얼마나 잘 구분하는지를 나타내는 지표로, 1이면 완벽한 성능을 의미한다.
연구팀은 또 이 모델을 영상의학과 전문의 26명과 비교했으며, 다모 레이더의 평균 성능이 이 가운데 23명보다 높은 것으로 나타났다. 연구 결과 다모 레이더가 영상의학과 전문의의 질환 탐지 민감도를 10% 높이는 동시에 진단에 필요한 시간을 30% 단축하는 데 도움을 줄 수 있는 것으로 나타났다.
다모 아카데미의 수석 알고리즘 전문가 장링은 다모 레이더가 강력한 일반화 능력과 폭넓은 적용 가능성을 갖추고 있다고 밝혔다. 그는 이번 연구 방식이 복부 CT 영상에서 여러 소견을 식별하는 것을 넘어 다른 형태의 의료 영상에도 확대 적용될 수 있으며, 인공일반지능(AGI) 개발을 가속화할 수 있다고 덧붙였다.
pxx17@newspim.com
