[Innovative Startup 3] Lunit의 AI 기반 소프트웨어로 의료 진단의 정확성 강화

서범석 루닛 대표가 지난해 12월 28일 서울 역삼구 루닛 본사에서 인공지능(AI)을 이용한 의료진단 소프트웨어를 설명하고 있다. 김순주 기자 photosun@korea.kr

기침이 지속되는 환자가 의사를 만나러 간다고 상상해보십시오. 증상에 대한 간략한 설명을 마친 후 의사는 환자의 흉부 엑스레이를 촬영할 것입니다. 이 방사선 사진을 바탕으로 의사는 이상이 발견되면 심각한 것이 감지되면 CT 스캔을 수행합니다.

인공 지능 (AI) 장치가 동일한 흉부 X- 선을 스캔하고 사람의 눈에 보이지 않는 이상을 발견하는 다른 시나리오를 상상해보십시오. 즉, 문제를 조기에 진단하여 전체 복구 가능성을 높일 수 있습니다.

AI 기반 의료 영상 분석 소프트웨어를 전문으로하는 한국 회사 인 Lunit은 바로이 기술을 사용하고 있습니다. 의료 솔루션은 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 의사가 방사선 사진의 이상을 감지하여 환자를보다 정확하게 진단 할 수 있도록 도와줍니다.

인공 지능은 4 차 산업 혁명의 주요 성장 동력으로 여겨지지만,이 분야의 발전은 기대뿐만 아니라 두려움을 불러 일으켰습니다. 그러나 Lunit은 회사의 목표가 사람들을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 향상시키고 있다는 점을 감안할 때 AI 비전에 대한 제품 비전이 긍정적 인 빛이라고 강조합니다.

Korea.net은 12 월 28 일 서울 역삼 구에있는 회사 본사에서 Lunit CEO Brandon B. Suh와이 최첨단 기술에 대해 자세히 알아보기 위해 연설했습니다.

“혁신은 참신함과 유용성의 결혼이다. 독창성은 중요하지만 유용한 기능이 없다면 혁신이라고 부를 수 없다”고 그는 말했다. “이 분야의 정확도가 1 % 증가하면 다른 분야보다 더 많은 생명을 구할 수 있기 때문에 AI 소프트웨어를 의학에 적용하기로 결정했습니다.

서범석 루닛 대표가 인공지능(AI)을 이용한 의료진단 소프트웨어인 루닛 인사이트(Lunit INSIGHT for Chest Radiography)를 시연하고 있다. 해당 소프트웨어에 분석을 원하는 데이터를 불러오면 이상 부위가 색상으로 표시된다. 김순주 기자 photosun@korea.kr

12 월 28 일 Lunit CEO Brandon B. Suh는 서울 본사에서 흉부 방사선 촬영을위한 Lunit INSIGHT 진단을 실시합니다. 이상은 다른 색으로 표시됩니다. (김순주)

광범위한 의료 데이터를 기반으로하는 AI 알고리즘 개발

2013 년에 설립 된 Lunit은 흉부 엑스레이를 진단하는 딥 러닝 소프트웨어 인 Lunit INSIGHT for Chest Radiography와 유방 진단 및 검사 용 소프트웨어 인 Lunit INSIGHT for Mammography를 특징으로합니다. 두 소프트웨어 솔루션 모두 히트 맵으로 잠재적 인 이상을 보여주고 이상 점수를 백분율로 계산하여 의사가 이러한 결과를 기반으로 최종 진단을 내릴 수 있도록합니다.

“가슴 방사선 촬영 및 유방 조영술은 전 세계 병원에서 매년 1 조 회 이상 수행되는 가장 일반적으로 사용되는 진단 절차 중 하나입니다. 그러나 CT 스캔 및 MRI와는 달리이 두 가지 방법 모두 3D 이미지를 2D 이미지로 압축합니다. “진단의 정확성에 영향을 미칩니다. 이것이 우리 제품 개발에 동기를 부여한 것”이라고 Suh는 말했습니다.

Lunit은 서울 대학교 병원, 아산 병원, 캘리포니아 대학교 샌프란시스코 병원, 텍사스 대학교 MD 앤더슨 암 센터 등 18 개 의료기관에서 데이터를 수집합니다. 진단 정확도는 방대한 양의 데이터에 대한 딥 러닝에 크게 의존하기 때문입니다. 이와 관련하여 한국의 높은 수준의 의료 접근성은 상당히 유용한 것으로 입증되었습니다.

“미국이나 중국에 비해 한국의 의료 비용은 상대적으로 낮기 때문에 진단 절차가 더 자주 실행되고 더 많은 데이터가 생성됩니다. 가장 치명적인 환자는 서울의 주요 병원에 집중되어 있기 때문에 데이터 수집이 용이합니다 “수는 말했다.

세계적으로 유명한 AI 소프트웨어

Lunit의 딥 러닝 소프트웨어는 국제 대회에서 최고의 상을 수상했습니다. 2017 년에는 노드 섹션의 전체 슬라이드 이미지에서 유방암 전이의 자동 탐지 및 분류를위한 새로운 알고리즘과 기존 알고리즘을 평가하는 것이 목표 인 병리학 경쟁 인 CAMELYON Grand Challenge에서 최우수상을 수상했습니다.

같은 해 Lunit은 CB Insight의 개인 정보 분야에서 가장 유망한 100 대 기업 중 CB Insight 목록에 언급 된 유일한 한국 회사였습니다.

전 세계적으로 유명한 진단 방사선 전문의를 회사의 전문가 패널에 추가함으로써 Lunit의 브랜드를 높이는 데 도움이되었습니다. 컨설턴트 목록에는 메릴랜드 대학교 의과 대학의 엘리엇 시겔 (Deliot Siegel)이 있으며 디지털 의료 영상 분야의 주요 기관입니다. 존스 홉킨스 대학교 (Johns Hopkins University)의 칸 시디키 (Khan Siddiqui)는 의료 기술 회사 인 Higi의 최고 기술 및 마케팅 책임자 (Chief Siddiqui)로, 건강 스테이션 키오스크를 만들어 환자가 자신의 건강 통계를 측정, 추적 및 조치 할 수 있도록합니다.

서 교수는 Lunit은 인공 지능 기술을 사용하여 의료계에 큰 진전을 이룰 수 있다고 말했다. “우리의 장기 목표는 의사가 육안으로는 감지 할 수없는 질병을 진단하고 궁극적으로 그 과정에서 가능한 많은 환자를 돕는 것”이라고 덧붙였다.

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