회사에 따르면 이번에 확보한 특허는 '심층 신경망 모델의 재현 성능을 개선하기 위한 지표 선정 방법 및 시스템'으로, 인공지능 분야의 핵심 난제인 '멀티-사이트 문제'를 해결하기 위해 개발됐다.
의료 현장에서는 병원마다 사용하는 MRI·CT 등 의료영상 장비와 촬영 환경이 달라 동일한 질환이라도 영상 특성이 달라질 수 있다. 이 때문에 특정 병원에서 학습한 AI 모델이 다른 의료기관에서는 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하는 것이 의료 AI 상용화의 중요한 과제로 꼽혀왔다.
제이엘케이의 특허는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI가 학습 과정에서 신호 대 잡음비(SNR)가 높은 핵심 구조 영역만 선별해 학습하도록 하는 기술이다.
기존 도메인 적응 기술보다 불필요한 노이즈를 줄이고 중요한 의료영상 정보에 집중하도록 설계돼, 적은 양의 데이터만으로도 다양한 의료기관 환경에서 안정적인 성능을 구현할 수 있도록 돕는다.
실제 성능 평가에서도 뇌 전체 영상을 활용하는 방식보다 백질 영역을 중심으로 학습한 경우 AI 모델의 재현 성능이 더 우수한 것으로 확인됐다.
또한 이 기술은 최근 주목받는 멀티모달 의료 대규모 언어모델(LLM) 개발에도 활용될 수 있는 기반 기술로 평가된다.
제이엘케이 관계자는 "이번 특허는 의료영상 AI가 다양한 의료기관 환경에서도 안정적인 성능을 구현할 수 있도록 하는 기반 기술"이라며 "재현성과 범용성을 높이는 기술 경쟁력을 지속적으로 확보해 의료 AI 솔루션의 완성도를 높여 나갈 계획"이라고 말했다.
양현우 한국금융신문 기자 yhw@fntimes.com




















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