홍콩과기대, 진단 성능·설명 능력 갖춘 생물의학 AI 모델 개발

홍콩과학기술대 연구진이 높은 진단 성능과 임상의가 이해할 수 있는 개념 단위 설명 능력을 함께 갖춘 생물의학 기반 모델 'ConceptCLIP'을 개발했다.

홍콩과학기술대 천하오(陳浩) 교수팀은 17일 국제 학술지 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)에 이 같은 내용의 연구 논문을 발표했다.

의료 영상에 쓰이는 인공지능(AI)은 전문가 수준의 진단 정확도와 임상 결정을 뒷받침할 설명 가능성을 동시에 갖춰야 한다. 그러나 기존의 다중 모달 생물의학 기반 모델은 성능을 우선시한 나머지 '블랙박스'처럼 작동해, 임상 현장에서 필요한 세밀하고 임상적으로 의미 있는 개념 설명을 제공하지 못했다.

연구진은 이 문제를 해결하기 위해 2300만 개의 생물의학 이미지-텍스트-개념 3종 조합으로 이뤄진 대규모 데이터세트 'MedConcept-23M'을 구축했다. 이 데이터세트로 영상-텍스트와 영역-개념을 함께 정렬하는 방식으로 ConceptCLIP을 사전 학습시켜 정확하고 설명 가능한 의료 영상 분석을 구현했다.

ConceptCLIP은 10가지 영상 양식과 78개 데이터세트를 아우르는 대규모 벤치마크에서 우수한 진단 성능을 보이면서도 사람이 이해할 수 있는 설명을 제공했다.

세 가지 영상 양식을 대상으로 한 임상의 사용자 연구에서는 ConceptCLIP이 제공한 개념 기반 설명이 임상의가 모델의 예측을 검증하고 잠재적 오류를 찾아내는 데 도움을 준 것으로 나타났다.

연구진은 ConceptCLIP이 AI의 임상적 광범위한 도입을 향한 핵심 이정표가 될 것으로 평가했다.