[라포르시안] 의료 인공지능(AI)기업 제이엘케이(대표 김동민)는 딥러닝 기반 ‘약한 지도학습’(Weakly Supervised Learning) 방식을 적용해 위 선암종 조직의 분화도를 자동 분석하는 기술에 대한 특허를 확보했다고 26일 밝혔다.
해당 특허 핵심 가치는 의료 AI 개발 과정에서 가장 비용이 많이 드는 학습용 빅데이터 구축 문제를 해결하는 약한 지도학습 기술을 확보한 데 있다.
전통적인 의료 AI 개발은 수천부터 수만 장에 이르는 영상 데이터를 ‘사람이 직접 픽셀 단위로 주석’(annotation)해 학습 데이터를 만드는 과정이 필수적이다. 특히 병리 영상은 이미지 크기가 크고 형태가 복잡해 주석 작업 난이도와 비용이 매우 높다는 것이 업계의 공통된 난제다. 하지만 제이엘케이의 특허 기술은 이러한 고비용·고난도 문제를 기술적으로 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시했다.
핵심은 픽셀 단위의 복잡한 주석 없이도 슬라이드 전체 정보와 일부 라벨만으로 학습이 가능하도록 만드는 약한 지도학습 구조다. 즉 암세포의 정확한 위치를 사람이 일일이 표시하지 않아도 AI가 주요 조직 영역을 스스로 식별하고 고·중·저분화 등 조직 등급을 직접 추론한다.
이를 통해 기존 대비 데이터 구축 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있으며, 동일 예산으로 더 많은 데이터를 확보해 AI를 더욱 고도화할 수 있는 기반을 제공한다.
해당 기술은 특정 암종에 국한된 기능이 아니라 적은 라벨만으로 대규모 데이터를 학습할 수 있는 범용 기술이기 때문에 제이엘케이의 전체 파이프라인 경쟁력을 높일 수 있는 원천기술로 평가된다.
회사가 현재 중점적으로 개발 중인 뇌졸중 AI 솔루션 또한 다기관·대규모 데이터를 필요로 하는 만큼 약한 지도학습 기반 데이터 처리 기술은 뇌졸중 영역에서도 데이터 확보, 학습 속도, 예측 모델 고도화에 큰 의미가 있다.
특히 위암 분야에서는 이번 특허 기술이 구체적인 활용 형태로 구현될 수 있다. AI는 전체 슬라이드 이미지에서 조직 영역을 자동 탐지한 뒤 암세포의 분화도를 기반으로 고·중·저분화 등급을 자동 분류하고 해당 비율(%)을 정량적으로 산출해 의료진에게 제공한다.
이 가운데 저분화 조직은 림프절 전이 위험과 연관성이 높아 치료 결정에 중요한 정보로 쓰인다. AI가 저분화 영역을 자동 시각화 정량화할 수 있어 추후 전이 가능성 예측이나 치료 우선순위 결정 등 다양한 임상 연구로의 확장성이 크다는 평가다.
제이엘케이는 이번 약한 지도학습 기반 특허 기술을 향후 위암 병리뿐 아니라 뇌졸중, 치매, 심혈관 질환, 기타 병리 영상 등 다양한 의료 AI 제품군에 확대 적용해 데이터 구축 효율성과 기술적 확장성을 더욱 강화할 계획이다. 특히 한국·미국·일본 등 디지털 병리·의료영상 시장의 성장세가 뚜렷한 국가들을 중심으로 글로벌 전략을 가속화한다는 방침이다.
김동민 대표는 “이번 특허는 단순히 위암 분석 기술을 확보했다는 수준을 넘어 의료 AI 개발의 가장 큰 장벽인 ‘데이터 구축 비용’ 문제를 해결할 수 있는 전략적 기술을 확보한 성과”라며 “약한 지도학습 기반 원천기술은 제이엘케이가 뇌졸중을 포함해 전 사업 영역에서 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장에서 성장 속도를 높이는 중요한 자산이 될 것”이라고 말했다.