제이엘케이, 약한 지도학습 AI 특허 획득…데이터 구축 비용 절감 기술 확보

의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이(대표 김동민)가 딥러닝 기반 ‘약한 지도학습(Weakly Supervised Learning)’ 방식을 적용해 위 선암종 조직의 분화도를 자동 분석하는 기술에 대한 특허(출원번호 10-2022-0113709)를 확보했다고 26일 밝혔다.

이번 특허는 의료 AI 개발 과정에서 가장 큰 부담으로 꼽혀 온 학습용 빅데이터 구축 비용을 줄일 수 있는 기술이라는 점에서 의미가 있다. 병리 영상은 초고해상도 이미지와 복잡한 구조로 인해 사람이 직접 픽셀 단위로 주석(annotation)을 입력하는 과정이 요구되는데, 이 작업은 시간과 비용이 많이 드는 것으로 알려져 있다.

제이엘케이에 따르면 이번 특허 기술은 슬라이드 전체 이미지와 일부 라벨만으로 학습할 수 있도록 설계된 약한 지도학습 구조가 핵심이다. 암세포 위치를 사람이 일일이 지정하지 않아도, AI가 이미지 패턴을 스스로 식별해 분화도 등급(고·중·저분화)을 추론하는 방식으로 학습 효율을 높일 수 있다는 설명이다.

이 기술은 특정 암종에 한정되지 않고, 여러 종류의 병리·의료 영상 데이터를 처리하는 데에도 적용할 수 있는 구조라는 점에서 활용 범위가 넓다는 평가다. 제이엘케이는 현재 뇌졸중 분야 AI 솔루션 등 대규모 데이터 기반 모델을 개발 중인 만큼, 약한 지도학습 기반 기술이 데이터 확보·학습 효율 개선에 도움이 될 것으로 보고 있다.

위암 병리 분야에서는 전체 슬라이드 이미지에서 조직 영역을 자동 탐지하고 분화도 등급을 분류하는 방식으로 기술이 적용될 수 있다. 회사는 이러한 자동화 구조가 향후 다양한 연구 환경에서 활용될 수 있는 기반 기술이라고 설명했다.

김동민 대표는 “이번 특허는 의료 AI 개발의 큰 장벽 중 하나인 ‘데이터 구축 비용’ 문제를 기술적으로 해결할 수 있는 기반을 확보한 것”이라며 “약한 지도학습 기반 원천기술을 바탕으로 전체 사업 영역에서 경쟁력을 높이고 글로벌 시장에서도 성장 속도를 높이겠다”고 말했다.