양산부산대병원(병원장 이상돈)은 2023년도 인공지능 학습용 데이터 구축 사업인 ‘내시경 이미지 합성데이터’ 과제의 착수보고회를 지난달 25일 부산대학교 어린이병원 5층 세미나실에서 개최했다.

이번 프로젝트는 병원과 연구기관 간의 협력을 강화하고, AI 기술을 의료 현장에 보다 효과적으로 적용하기 위한 첫걸음으로 큰 주목을 받았다.

내시경 이미지 합성데이터 과제는 총 사업비 18억 5천만 원을 투자하여 진행되는 대규모 의료 인공지능 합성과제로, 양산부산대병원이 주관기관으로 하고 있으며, 부산대병원, 서울대병원/분당서울대병원, 가톨릭대학교, 경북대학교, KAIST, ㈜서르, ㈜캡토스가 공동 수행하고 있다.

이번 과제는 소아청소년과 이연주 교수 연구팀이 2021년에 총 사업비 21억 2천 5백만 원 규모의 ‘캡슐내시경 AI 데이터’ 과제에 이어 두 번째로 NIA(한국지능정보사회진흥원)의 대규모 과제를 주관하게 되어 양산부산대병원의 연구 발전에 기여하고 있다.

이번 보고회에서는 AI 학습용 데이터의 중요성과 내시경 이미지 합성데이터가 실제 의료 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 논의가 진행됐다. 내시경 검사는 질환의 조기 발견과 정확한 진단에 중요한 역할을 한다면, AI를 활용한 내시경 이미지 분석은 의료진의 질환 진단 정확도를 높여 환자 치료에 도움을 줄 수 있다는 큰 기대감을 가지게 했다.

이 과제의 목표는 실제 환자의 위내시경과 대장 내시경 영상을 기반으로 한 인공지능을 활용하여 다양한 병변 유형을 포함한 내시경 합성데이터를 생성하는 고난이도 합성데이터 사업으로, 생성된 총 4만 장의 의료 합성 영상은 AI 허브에 공개되며, 의료 인공지능 연구자들이 윤리적 이슈 없이 자유롭게 활용할 수 있다.

특히, 내시경 이미지 합성 데이터는 인공지능 연구 및 기술 개발에 큰 도움뿐만 아니라 병변 검출의 정확도를 향상시키는 데에 기여할 것으로 기대되며, 이러한 목적으로 다양한 내시경 병변 합성 데이터를 생성하고 이를 공개함으로써 연구 분야의 발전을 촉진하고자 한다.

이연주 교수는 이 프로젝트의 총괄 책임자로서 “다양한 데이터를 활용하고 컨소시엄의 합성 기술을 적용하여 실제와 유사한 합성 데이터를 생성하고, 전문가의 검수를 거친 후 의료 인공지능 데이터로 활용할 것을 계획하고 있다”며 “젊은 전문가들과 협력하여 활발한 학술 발표와 논문 발표를 통해 이 과제를 성공적으로 수행하겠다”는 의지를 밝혔다.