AI 기반 내시경 종양 분석: N 의료 연구기관의 성공 사례

의료 분야에서 인공지능 기술의 적용은 단순한 업무 자동화를 넘어 환자 진단과 치료 결과를 획기적으로 개선할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 특히 암 조기 발견과 진단 정확도 향상은 환자의 생존율을 크게 높이는 핵심 요소입니다.

선진적인 임상 및 연구 활동으로 세계 15위에 선정된 N 의료 연구기관은 내시경 이미지 분석을 통한 암 진단 정확도 향상을 위해 끊임없는 연구를 진행해 왔습니다. 방대한 양의 데이터를 효과적으로 분석하는 것은 연구팀에게 항상 큰 과제였습니다.

기존의 수동 분석 방식은 시간과 인력 소모가 크고, 분석의 일관성과 정확성을 유지하기 어려운 한계가 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 N 의료 연구기관은 슈퍼브에이아이의 온프레미스 AI 플랫폼을 도입하여 내시경 이미지 분석 과정을 혁신적으로 개선했습니다.

이 사례 연구는 의료 현장에서 AI 기술이 어떻게 실질적인 가치를 창출할 수 있는지, 그리고 슈퍼브에이아이의 솔루션이 어떻게 의료 데이터의 안전한 처리와 분석 효율성 향상을 동시에 달성했는지 보여줍니다. 연구 시간 단축, 분석 정확도 향상, 그리고 궁극적으로 환자 치료 결과 개선까지 – 디지털 전환을 통한 의료 혁신의 여정을 함께 살펴보겠습니다.

Challenge

N 의료 연구기관의 의료 AI 연구개발 분야 내시경 AI 그룹은 암 연구를 위한 내시경 이미지 분석에 있어 중대한 도전에 직면했습니다. 연구팀은 방대한 양의 내시경 사진을 처리하며 다음과 같은 문제점들을 해결해야 했습니다.

• 수십만 장에 달하는 내시경 사진에서 종양 영역을 정확하게 식별하고 분석해야 했습니다.
• 기존에는 의료진이 수동으로 종양을 박스 형태로 표시하는 라벨링 작업을 수행해야 했으며, 이는 엄청난 시간과 인력을 소모했습니다.
• 내시경 이미지에서 정상 영역, 종양 영역, 내시경 도구 영역을 자동으로 구분하여 정확한 분석이 필요했습니다.
• 전체 영역 중 정상 영역(종양과 도구 영역 제외)의 비율을 자동으로 계산하는 기능이 부재했습니다.
• 민감한 의료 데이터를 다루기 때문에 엄격한 보안 조치가 요구되었습니다.

이러한 도전 과제들로 인해 연구 진행 속도가 지연되고 있었으며, 더욱 정밀한 분석 도구의 필요성이 증가했습니다.

Solution

N 의료 연구기관은 이러한 문제를 해결하기 위해 슈퍼브에이아이의 온프레미스 AI 플랫폼을 도입했습니다. 슈퍼브 플랫폼은 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다.

• 고급 자동 라벨링 기능: 슈퍼브에이아이의 플랫폼은 약 100만 장의 내시경 이미지를 자동으로 라벨링할 수 있는 첨단 기술을 제공했습니다. 이전의 수동 라벨링 과정을 획기적으로 개선했습니다.

• 정밀한 세그멘테이션 모델: SAM(Segment Anything Model) 기반의 세그멘테이션 모델을 활용하여 내시경 이미지에서 정상 영역, 종양 영역, 내시경 도구 영역을 정확하게 구분했습니다.
• 면적 계산 기능: 전체 내시경 이미지 중 정상 영역의 비율을 자동으로 계산하는 기능을 제공하여, 종양의 밀도와 크기를 정확하게 측정할 수 있게 되었습니다.
• 통합 AI 개발 환경: 데이터 정리, 모델 학습, 모델 진단, 생성 AI 등의 기능이 하나의 플랫폼에 통합되어 효율적인 연구 환경을 구축했습니다.
• 보안 강화된 온프레미스 솔루션: 민감한 의료 데이터를 외부로 유출하지 않고 기관 내부에서 안전하게 처리할 수 있는 온프레미스 형태의 플랫폼을 제공했습니다.
• 전문적인 지원 체계: 슈퍼브에이아이는 지속적인 기술 지원과 컨설팅을 제공하여 연구팀이 플랫폼을 최대한 활용할 수 있도록 지원했습니다.

Benefit

슈퍼브에이아이의 AI 플랫폼 도입 후 N 의료 연구기관은 다음과 같은 주목할 만한 성과를 달성했습니다:

• 데이터 처리 효율성 향상: 수십만 장의 내시경 이미지를 자동으로 라벨링함으로써 연구 시간을 대폭 단축하고, 인력 자원을 보다 가치 있는 연구 활동에 집중할 수 있게 되었습니다. 이전에는 오픈소스 라벨링 툴인 C 제품을 사용했는데, 내시경 사진을 일일이 수동 라벨링해야 했습니다. 이미지 장당 수 분 이상 걸리던 작업을 슈퍼브의 오토라벨 기술로 대체함으로써 장당 최대 1초 정도로 작업 효율성을 수십 배 이상 개선했습니다.
• 분석 정확도 향상: 정밀한 세그멘테이션 모델을 통해 종양 영역과 정상 영역을 더욱 정확하게 구분하고, 면적 계산 기능으로 종양의 밀도를 객관적으로 측정할 수 있게 되었습니다. 이전에 수동으로 라벨링을 할 때는 분석 정확도 개선을 위해 라벨링 이후에도 추가로 검수 프로세스를 거쳤기 때문에 추가적으로 1~2일이 더 소요 되었습니다. 슈퍼브의 오토라벨 기술 적용 이후 즉시 검수가 가능했고, 수동 라벨링 때보다 훨씬 더 정확한 영역 탐지가 가능해졌습니다.
• 의료 데이터 보안 강화: 온프레미스 플랫폼을 통해 민감한 의료 데이터의 보안을 철저히 유지하면서도 첨단 AI 기술을 활용할 수 있게 되었습니다.
• 연구 확장성 개선: N의료 기관은 종양학 부문 세계 15위에 선정된 기관으로, 최첨단 암 연구에 AI를 적극 활용 중입니다. 방대한 병변 이미지를 분석하기 위해 슈퍼브 플랫폼을 선택했으며, 추후 내시경 사진 외에도 엑스레이 등 다른 형태의 대량 이미지 분석으로 확장 가능합니다. 데이터 정리, 모델 학습, 모델 진단, 생성 AI 등의 기능이 충실하여 한 곳에서 효율적으로 상세한 분석이 가능하기 때문에 암 연구의 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 
• 임상 적용 가능성 확대: 개발된 AI 모델은 연구 발표뿐만 아니라 환자의 추적 치료용으로도 활용할 수 있어, 연구 결과의 실질적인 임상 적용 가능성이 크게 향상되었습니다.

N 의료 연구기관의 사례는 첨단 AI 기술이 의료 연구 분야에서 어떻게 혁신을 가져올 수 있는지 보여주는 대표적인 예입니다. 슈퍼브에이아이의 AI 플랫폼은 단순히 기술적 솔루션을 제공하는 것을 넘어, 의료 연구의 효율성과 정확성을 높이고 궁극적으로 환자 치료 결과 개선에 기여하고 있습니다.

의료 분야에서 AI 도입을 고려하고 계신가요? 슈퍼브에이아이의 온프레미스 AI 플랫폼은 의료 데이터의 보안을 최우선으로 하면서도 연구 및 진단 효율성을 극대화할 수 있는 최적의 솔루션입니다. 여러 특수한 요구사항에도 맞춤형 AI 솔루션을 제공해 드립니다.

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