가톨릭대 의대 교수진, AI 학습용 데이터 구축 사업 참여
이번 헬스케어분야 AI 학습용 데이터 구축 사업은 개별적 의료기관에 쌓여있는 의료 빅데이터를 활용해 의료분야의 비용을 감소시키고, 정확한 진단을 돕고 예후를 예측할 수 있는 AI 모델을 구축하기 위해 시작됐다.
가톨릭대 서울성모병원 신경외과 김진성 교수는 위 사업 중 약 38억 원 규모의 데이터 구축 사업에 선정돼, 서울성모병원, 은평성모병원, 성빈센트병원, 삼성서울병원, 경희대학교병원, 분당차병원의 대학병원 소속 교수진이 참여하는 컨소시엄을 이뤄 근골격계 멀티모달리티 데이터셋 구축에 박차를 가할 예정이다.
다른 질병과 달리 근골격계 질환은 발병 시 개인의 신체활동을 제한하고 자존감 저하나 우울증 등 정신건강에도 심각한 위해를 끼쳐 막대한 사회경제적 손실을 유발한다. 때문에 다양한 환경요인과 생물학적, 기능적 인자들에 대한 복합적이고 철저한 검사를 통해 통증의 원인을 분석하는 것이 중요하다. 이 과정에는 해당 질환 분야의 영상의학적 멀티모달리티 데이터 확보의 필요성이 대두되고 있다.
김진성 교수는 각 병원 영상의학과, 정형외과, 마취통증의학과, 신경외과, 의료정보학교실 등 다양한 소속의 교수진과 컨소시엄을 구성하고 ‘근골격계 멀티모달리티 데이터 분야’의 AI 학습용 데이터 구축에 나설 계획이다.
본 컨소시엄은 크게 ▲통증치료 및 경과 관찰 ▲퇴행성 척추질환 진단 및 치료를 위한 데이터 구축을 목표로 사업을 진행하게 된다. 본 사업에서 구축된 데이터를 기반으로 관절 통증, 만성신경병증통증, 퇴행성 척추질환에 대한 사전학습을 실시한 AI는 진단, 예후예측 등 다양한 영역에서 활용될 수 있다. 또, 환자의 상태에 따른 맞춤형 치료법을 제안해 의료진의 신속한 의사결정에 도움을 주며 정확한 진단과 치료가 가능해질 전망이다.
총괄책임자 김진성 교수는 “이번 사업으로 구축될 근골격계 멀티모달리티 데이터는 다양한 머신러닝 학습을 가능하게 해 국내 실정에 맞는 의료 인공지능 개발 원천기술로 자리매김할 것”이라며 “의료 환경에서 적절히 활용돼 의료 질 향상과 국민건강 및 복지 증진에 기여할 수 있길 바란다.”고 말했다.
한편, 이번 사업에는 김진성 교수 연구팀 외에도 고현선 교수(서울성모병원 산부인과), 하승균(서울성모병원 핵의학과), 유영식(의정부성모병원 안과), 정요셉(의정부성모병원 병리과), 박찬순 교수(성빈센트병원 이비인후과)가 각각 5개 분야의 컨소시엄에 참여한다.
이지원 기자 ljw316@kormedi.com
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