[AWC 2023 in Seoul] 이화영 LG AI연구원 상무 “초거대 멀티모달 AI, 의료 혁신도 이끈다”

의료 데이터 적어도 기존 AI보다 높은 성능 입증
“디지털 의료 한계, 초거대 AI로 극복할 수 있을 것”

LG가 초거대 인공지능(AI)을 의료 분야에 접목해 유의미한 성과를 내고 있다고 밝혔다.

이화영 LG AI연구원 상무는 12일 서울 대한상공회의서에서 국제회의장에서 열린 글로벌 AI 컨퍼런스 ‘AWC 2023 in Seoul(AWC 서울)’에서 LG AI연구원이 진행하고 있는 디지털 의료 사업과 함께 자체 개발한 초거대 멀티모달 AI ‘엑사원’을 활용한 연구 성과를 소개했다. 이 상무는 “LG는 언어 분야에 혁신을 가져온 초거대 AI를 의료, 제조 등 다양한 분야에 접목해 혁신을 가져올 방안을 연구하고 있다”며 “한양대병원 연구팀과 엑사원을 활용해 연구를 한 결과 유의미한 성과를 내기도 했다”고 말했다.

엑사원은 LG AI연구원이 개발한 초거대 멀티모달 AI다. 2021년까지 1억 장의 텍스트와 이미지 데이터를 학습해 이미지와 텍스트 양방향 소통이 가능한 멀티모달 형태로 만들어졌다. 사용자가 입력한 텍스트를 기반으로 이미지로 그려낼 뿐 아니라 이미지를 보고 텍스트로 설명할 수 있다. 미국 연구기관 오픈AI의 ‘달리2’나 ‘미드저니’, 스테이블 디퓨전’ 등이 텍스트를 이해해 이미지로 바꿀 수 있지만 이미지를 텍스트로 설명하지 못하는 것과 차별된다.

이 상무에 따르면, LG AI연구원은 한양대병원과 멀티모달을 활용해 기존 AI 모델보다 의료 데이터를 적게 입력해도 높은 성과가 나오는지 연구했다. 이미 엑사원이 1억장의 이미지와 텍스트를 학습한 만큼, 새로운 의료 영상 데이터를 조금만 입력해도 좋은 성능이 나올 수 있을 것이란 판단에서였다. 결과는 기대 이상이었다. 이 상무는 “의료영상 데이터가 몇 만장이 필요한 AI 모델과 비교했을 때 이중 10%의 데이터만 사용해도 높은 결과가 나온다는 것을 알게 됐다”며 “기존 모델이 80% 성능을 냈을 때 우리 모델은 89% 성능을 냈다”고 밝혔다. 이어 “우리는 더 많은 가공되지 않은 데이터를 학습시킬 경우 민감하고 사용하기 어려운 의료 데이터의 수는 더 줄일 수 있을 것으로 예상하고 있다”며 “멀티모달 기술이 디지털 의료 분야에 게임 체인저 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다”고 했다.

LG AI연구원은 초거대 AI를 의료 분야에 적용할 수 있는 연구도 꾸준히 진행하고 있다고 밝혔다. 그는 “현재 챗GPT 등 초거대 모델로 만들어진 서비스가 ‘환각 현상(Hallucination)’ 등의 문제를 발생시키고 있는데, 대화형 서비스의 경우 오류를 내면 웃고 넘겨도 되지만 의료에서는 하나의 오류가 큰 문제로 이어질 수 있다”면서 “이 부분은 의료 분야 연구자들이 특히 염려하고 있고 관련 요청 사항도 많은 만큼, 현재 LG에선 이 오류를 줄이면서 답변의 근거를 찾아주는 연구를 진행하고 있다”고 말했다.

AWC는 한국의 AI 기술과 산업 현황을 알리고, 국내외 기업 및 연구자들의 협력을 도모하기 위해 마련된 국제 AI 컨퍼런스다. 이번에 개최되는 AWC 서울은 ‘DX in DX(진단 분야의 디지털 전환)’이라는 슬로건 아래 AI 기반 내과 진단, 초개인화 모바일 건강관리 서비스, AI 헬스케어 등을 주제로 열렸다. 인공지능 전문매체 더에이아이(THE AI)와 디지틀조선일보, 정보통신산업진흥원(NIPA), 서울디지털재단이 공동 주최·주관하고, 과학기술정보통신부가 후원했다.