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홍콩, 의료용 화상처리 방법인 ‘REFERS’ 개발

홍콩대학 연구팀은 다양한 질병의 진단효율을 향상시키는 동시에 의료 종사자의 부담을 경감할 수 있는 새로운 의료용 화상처리 방법인 ‘판단용 프리 텍스트 진단리뷰(Reviewing Free-text Reports for Supervision, REFERS)’를 개발

• 현대 의료에서 중요한 역할을 수행하는 의료용 화상은 다양한 질병 치료의 정밀도와 신뢰성을 높였고 최근에는 AI활용이 가속화됐지만 AI 알고리즘을 사용하는 기존의 의료용 화상진단은 대량의 애노테이션(annotation, 인공지능 학습을 위한 데이터의 사전 가공)이 필요
• 추출된 애노테이션의 정밀도는 인간의 노동과 다양한 자연언어처리(NLP) 도구에 따라 달라지고 시간과 비용 문제가 있는데, 홍콩대학 연구팀은 이를 해결할 새로운 방법인 ‘REFERS’를 개발
• 연구팀은 ‘수십만 개 이상의 방사선 진단 판단입력을 동시에 자동 취득하기 때문에 인건비를 90% 삭감할 수 있고 정밀도는 AI알고리즘을 사용하는 기존의 의료용 화상진단을 상회’한다고 설명
• 연구팀은 심장비대, 폐수, 폐렴, 기흉 같은 14개의 일반적인 흉부질환에 관한 37만 개의 X선 화상 외에 방사선 진단서 등의 공개DB를 사용해 REFERS의 트레이닝을 실시