초거대 AI 구축 '소아복부질환' 진단 정확도 높인다

서울대병원 컨소시엄이 소아복부질환의 진단 정확도 향상을 위한 소아복부 멀티모달 및 합성 데이터 구축사업을 진행한다고 26일 밝혔다.

이번 사업은 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 2024년도 초거대 인공지능(AI) 확산 생태계 조성사업 중 하나다.

서울대병원 컨소시엄은 보건의료 분야 소아복부 멀티모달 및 합성 데이터 구축사업 최종 수행기관으로 선정됐다. 컨소시엄에는 경북대 산학협력단고려대 산학협력단길의료재단양산부산대병원어반데이터랩서르 등 7개 기관이 참여한다. 예산은 12억원이다.

서울대병원 컨소시엄과 NIA는 서울대어린이병원에서 착수보고회를 열고 본격적인 사업 주진을 예고했다. 착수보고회에 참석자들은 소아복부 질환 진단을 보조하는 AI 모델 개발과 AI 경쟁력을 높이기 위해서는 국가 차원의 고품질대규모 데이터 구축이 필요하다는 데 인식을 같이했다. 특히, 출산율 감소로 소아 관련 영상 이미지 접근성이 점차 낮아지고 있다면서 소아복부 질환의 치료 결과 향상을 위해 데이터 구축이 중요하다고 밝혔다.

텍스트이미지음성영상 등 다양한 데이터를 포함하는 멀티모달 데이터에는 동일환자의 x-ray의료 영상임상 데이터 약 2000개를 구축할 계획이다. 합성 데이터는 실제 멀티모달 데이터를 바탕으로 주요 임상증상진단명치료방법 등 라벨링 작업을 거쳐 약 1만개를 구축할 예정이다.

서울대병원 컨소시엄은 올해 연말까지 사업을 진행, 데이터를 구축한 뒤 NIA에서 운영하는 AI-Hub를 통해 공개할 예정이다.

이번 사업의 총괄 책임을 맡은 김현영 서울의대 교수(서울대병원 소아외과)는 초거대 AI 데이터 구축사업은 소아복부 질환의 진단 및 치료에 있어 AI 기술을 활용한 새로운 도약이 될 것이라며 이번 사업을 통해 소아복부 질환 진단의 정확성과 효율성이 크게 향상되기를 기대한다고 말했다.