루닛, AI학회 ‘CVPR 2023’서 의료AI 특화 논문 2편 발표

병리 이미지 내 세포검출 성능 향상 AI 모델 공개
병리 이미지 분석 능력 개선

루닛은 인공지능(AI) 학회인 ‘CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 2023’에서 정규 논문 2편이 채택됐다고 12일 밝혔다.

CVPR은 컴퓨터 비전 및 패턴인식 분야 세계 최고 권위의 학회다. 학회 연구자의 연구 생산성과 영향력을 평가하는 지표인 ‘h-index’는 470으로, 글로벌 전체 과학 저널 중 34위다. 올해 CVPR은 오는 18일부터 22일까지 캐나다 밴쿠버에서 개최된다.

루닛은 이번 CVPR에서 일반적인 컴퓨터 비전(CV) 관련 기술을 넘어, 병리학 등 의료 AI에 특화된 기술을 2편 발표한다.

첫 번째 논문에서는 새로운 데이터셋 ‘오셀롯(OCELOT)’을 공개한다. 오셀롯은 세포(Cell)와 조직 구별법(Tissue Annotation)이 결합된 데이터로 구성된다. 병리 이미지에서의 세포 검출(Cell Detection) 성능을 높이기 위해 개발했다.

루닛은 오셀롯이 보다 정확하고 고도화된 병리학 특화 AI 데이터셋이란 점에서 병리학자의 세포검출 능력을 향상할 것으로 기대하고 있다.

두 번째 논문은 어노테이션(Annotation) 없이도 AI 모델을 학습시키는 최신 기술인 ‘SSL(Self-Supervised Learning)’을 활용해 병리 이미지 분석 성능을 향상한 연구 결과다.

통상적으로 정밀한 AI 모델을 학습시키기 위해서는 전문가의 어노테이션이 필수요소로 꼽힌다. 하지만 이 과정에는 상당한 시간과 비용이 요구됐다.

루닛은 이 같은 단점을 극복하기 위해 최대 3300만장의 병리 이미지에 SSL 기술을 적용한 대규모 연구를 진행했다. 그 결과 SSL의 효과를 명확히 입증했고, 루닛만의 추가적인 기술을 활용해 AI 모델의 성능 향상을 이뤄냈다고 전했다.

서범석 루닛 대표는 “루닛이 의료에 특화된 컴퓨터 비전 논문을 CVPR에서 발표한 것은 이번이 처음으로, 세계 최정상 수준의 AI 기술력을 증명한 것”이라며 “이번에 새롭게 공개한 의료 AI 모델은 전산 병리학 분야 기술 발전에 크게 기여하고, 사용자들에게 혁신적인 가치를 제공하게 될 것”이라고 말했다.

김예나 기자 yena@hankyung.com