인그래디언트, KCR 2021서 ‘AI 활용한 효과적인 의료 데이터 라벨링’ 발표
- 인그래디언트, KCR 2021서 데이터 라벨링 관련 발표 및 기술 시연 성공리에 마무리
- 의료 데이터 라벨링의 중요성과 반자동 라벨링 솔루션 ‘메디라벨’ 성능 발표...참관객 이목 ‘집중’
- ‘3D Fill’ 기능, 프로토타입 시연 및 기술 체험 진행...영상 데이터 가공 시간 20배 이상 절감 가능
- 메디라벨 기술 통해 데이터 품질관리 및 경쟁력 있는 시스템 확보에 핵심적인 역할 해 나갈 것
인그래디언트, KCR 2021 참가 발표 이미지
메디라벨 ‘3D Fill’ 기능 시연 이미지
의료 AI 선도 기업 인그래디언트(구 재이랩스, 대표 이준호)가 제77회 대한영상의학회 학술대회(Korean Congress of Radiology, KCR 2021)에 참여해 의료 데이터 라벨링 관련 발표 및 메디라벨 기능 시연을 성공리에 마쳤다.
이번 학회에서 인그래디언트 이준호 대표는 ‘사용자 상호작용 인공지능 기술을 활용한 효과적인 의료 데이터 라벨링(Effective Medical Image Segmentation using Interactive AI)’을 주제로 발표를 진행했다.
발표의 주요 내용은 크게 4가지 카테고리로, 데이터 라벨링의 방법 중 하나인 세그멘테이션(Segmentation)의 활용과 데이터 라벨링의 중요성 및 반자동 라벨링의 필요성, 인그래디언트의 반자동 라벨링 소프트웨어 ‘메디라벨’의 기술과 성능 소개순으로 이어졌다.
이와 함께 인그래디언트는 오프라인 현장 부스를 마련해 학회 참가자들에게 자사의 데이터 라벨링 솔루션 메디라벨의 ‘3D Fill’ 기능 프로토타입 시연회를 진행했다. 3D Fill은 수백 장의 슬라이스가 있는 CT, MRI 등의 영상에 이미 라벨링된 데이터 몇 장만으로 나머지 슬라이스의 데이터를 예측할 수 있는 기능이다.
수많은 의료 영상 데이터를 적절히 활용하기 위해서는 데이터 라벨링이 중요한데, 3D Fill 기능을 활용하면 의료진은 3D 데이터 가공 시간을 20배 이상 절감시키면서 정확도 높은 결과물을 얻을 수 있다.
특히 메디라벨의 경우 3D Fill 기능과 함께 스마트 펜슬(Smart Pencil), 스마트 필(Smart Fill) 등의 다양한 툴을 함께 활용할 수 있어 조직과 근육 등을 구별해 병변의 세밀한 라벨링이 가능한 것이 특징이다. 부피와 위치를 파악하기 어려운 종양의 경우에도 암 세포의 폭과 깊이 등을 정확히 파악해 의사의 진단을 돕는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
학회 참가자들은 명확한 세그멘테이션 작업을 지원하는 메디라벨에 대해 긍정적인 피드백을 전달하며 메디라벨의 기능이 단순한 연구뿐만 아니라 수술 및 치료 등 임상활동에도 많은 도움이 될 것으로 내다봤다.
인그래디언트 이준호 대표는 “KCR 2021 학회에 참석해 의료 데이터 라벨링의 가치에 대해 심도있는 이야기를 나눌 수 있어 의미 있는 시간이었다”며 ”데이터 라벨링에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있고, AI 진단 보조 제품을 출시한 회사에 대한 관심도 커지고 있는 만큼 자사의 데이터 라벨링 솔루션의 기술력을 강화해 데이터 품질관리 및 경쟁력 있는 시스템 확보에 핵심적인 역할을 해나가겠다”고 말했다.
한편, 메디라벨은 현재 서울아산병원, 서울성모병원, 세브란스병원 등 국내 유수의 병원 연구진들이 데이터 라벨링 프로그램으로 도입하고 있으며, 대구가톨릭대학교병원과 코로나19 관련 폐농, 흉부질환 관련 연구 진행, 전북대병원과 반려동물 및 야생동물의 질병 예측을 위한 데이터 구축 프로젝트를 진행하는 등 확장성을 넓혀가고 있다.
