LG AI연구원, 임상의학 혁신할 AI 모델 공개

엑사원패스, 경쟁 모델보다 높은 성능·가성비…"바이오 분야 혁신 기대"

LG AI연구원이 임상의학 연구에 특화된 멀티모달 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 생성형 AI가 객체도와 핵, 세포질 등 이미지를 분석해 유전자 변이를 신속히 예측하고 적합한 치료 방법과 약 종류를 효율적으로 찾아낼 수 있다.

23일 LG AI연구원은 엑사원 기반 조직병리 이미지 처리 특화 모델 '엑사원패스(EXAONEPath)를 오픈소스로 공개했다. 연구용 오픈소스 모델 '엑사원 3.0'를 출시한 지 2주 만이다.

조직병리 이미지는 임상의학 분야 필수 데이터다. 연구진은 조직병리 이미지로 세포와 조직 특성을 파악할 수 있어서다. 이를 통해 진단명 확정을 비롯한 치료, 복약 계획을 세울 수 있다.

LG AI연구원이 임상의학 연구에 특화된 멀티모달 인공지능(AI) 모델을 오픈소스로 공개했다. (사진=뉴스1)

보통 조직병리 이미지는 사이즈가 매우 크고, 색조 범위도 상이하다. 객체도와 핵, 세포질 등 다루는 이미지 데이터도 한정적이다. 이에 조직병리 이미지를 효율적으로 처리·분석할 수 있는 특화 모델 필요성이 꾸준히 제기됐다.

LG AI연구원은 이번에 공개한 엑사원패스 특장점을 높은 성능과 경제성으로 꼽았다.

연구진은 6가지 벤치마크 점수 결과를 통해 조직병리 이미지 분석 정확도가 글로벌 빅테크 경쟁 모델과 유사 수준으로 높다는 점을 근거로 제시했다.

경쟁 모델 대비 적은 양의 학습 데이터를 사용했다는 점도 재차 강조했다. 경쟁 모델보다 1/10에 불과한 크기지만, 데이터 학습에 드는 인프라 비용이 적어 경제성 측면에서 우월하다는 평가다.

LG AI연구원은 엑사원패스가 바이오 분야를 혁신할 것으로 기대하고 있다. 향후 의료진은 AI 조직병리 이미지 이해·분석을 통해 기존 유전자 검사 단계 없이 유전변이를 신속히 예측하고 적합한 치료 방법과 약의 종류를 효율적으로 결정할 수 있어서다.

회사 관계자는 "그동안 최대 2주 걸리던 유전자 검사 기간을 AI가 획기적으로 단축할 것"이라며 "엑사원패스가 임상의학 혁신을 일으킬 것으로 기대한다"고 강조했다.