개인정보 보호를 위한 비밀번호 변경안내 주기적인 비밀번호 변경으로 개인정보를 지켜주세요.
안전한 개인정보 보호를 위해 3개월마다 비밀번호를 변경해주세요.
※ 비밀번호는 마이페이지에서도 변경 가능합니다.
30일간 보이지 않기
  • 의료기기·AI
  • 치료

에이아이트릭스 기술력 세계 최대 AI학회가 알아봤다

발행날짜: 2023-07-19 11:49:06

MLHC 2023에 환자 상태 악화 예측 모델 논문 채택
구두 세션 초청돼 내달 컨퍼런스에서 발표 예정

에이아이트릭스(대표 김광준·유진규)는 멀티 모달 데이터를 활용한 환자 상태 악화 예측 향상에 관한 연구 논문이 세계 최대 의료 AI 학회인 2023 머신러닝 헬스케어(MLHC, Machine Learning for HealthCare)에 우수 논문으로 채택됐다고 19일 밝혔다.

MLHC 2023에 채택된 에이아이트릭스의 논문은 전자 건강기록(EHR, Electronic Health Record)의 다중 모달리티를 사용함에 따르는 문제점을 개선하기 위한 연구다.

EHR을 사용한 기존 임상 현장에서는 다양한 모달리티를 통해 풍부한 정보를 제공하지만 사용하는 모달리티가 증가함에 따라 계산량 또한 증가하고, 데이터 입력 주기가 불규칙적인 문제들이 존재했다.

본 연구에서 에이아이트릭스가 개발한 ▲통합된 멀티모달 임베딩(UMSE, Unified Multi-modal Set Embedding) 모듈과 ▲유연한 멀티모달 학습방식(Modality-Aware Attention with Skip Bottleneck)은 원본 데이터만을 사용해 불규칙적인 데이터 입력 문제를 해결했다.

특히 일부 데이터가 누락된 환경에서도 가진 데이터를 효과적으로 처리하고 활용해 환자 상태 예측 성능을 높였다.

이에 따라 에이아이트릭스가 개발한 모델은 12시간 이내 환자에게서 발생할 수 있는 사망률, 승압제(Vasopressor) 사용, 기관 내 삽관(Intubation) 발생 예측에서 다른 기존 모델들 대비 우수한 성능을 확인했다.

해당 논문은 MLHC 2023에 제출된 논문 중에서도 탁월한 소수의 연구에만 주어지는 구두 발표(Oral Presentation)에 선정돼 오는 8월 11일부터 12일까지 미국 뉴욕 콜롬비아 대학에서 열리는 컨퍼런스에서 발표될 예정이다.

에이아이트릭스 이관형 연구원은 "이번 연구를 통해 인공지능 또한 실제 의료진과 유사한 방식으로 생체신호, X-Ray 이미지, 임상 노트 데이터 등을 종합적으로 활용해 환자 상태 예측의 정확성을 높인다는 점을 확인할 수 있었다"며 "특히 3가지 이상의 EHR 멀티모달 딥 퓨전은 최초의 케이스"라고 설명했다.

이어 그는 "이번 구두 발표는 에이아이트릭스의 인공지능 기술력과 연구 성과를 전 세계적으로 선보일 수 있는 기회라고 생각한다"며 "앞으로도 의료진이 임상 현장에서 고위험 환자를 효과적으로 선별해 신속하게 의사결정 하는데 도움이 될 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.

한편, MLHC는 의료 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 분야 최대 학회로 지난 2011년부터 매년 개최되는 컨퍼런스에서는 인공지능, 머신 러닝 그리고 임상 및 의학 전문가의 활발한 교류와 토론이 이뤄지고 있다.

댓글
새로고침
  • 최신순
  • 추천순
댓글운영규칙
댓글운영규칙
댓글은 로그인 후 댓글을 남기실 수 있으며 전체 아이디가 노출되지 않습니다.
ex) medi****** 아이디 앞 네자리 표기 이외 * 처리
댓글 삭제기준 다음의 경우 사전 통보없이 삭제하고 아이디 이용정지 또는 영구 가입이 제한될 수 있습니다.
1. 저작권・인격권 등 타인의 권리를 침해하는 경우
2. 상용프로그램의 등록과 게재, 배포를 안내하는 게시물
3. 타인 또는 제3자의 저작권 및 기타 권리를 침해한 내용을 담은 게시물
4. 욕설 및 비방, 음란성 댓글
더보기
이메일 무단수집 거부
메디칼타임즈 홈페이지에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 방법을 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반할 시에는 정보통신망법에 의해 형사 처벌될 수 있습니다.