인공지능(AI) 기업 ‘에이아이트릭스’(AITRICS)가 지난해에 이어 오는 10일부터 15일까지 개최되는 ICML (International Conference on Machine Learning) 2018에서 3편의 연구성과를 발표한다.
ICML은 머신 러닝 분야 최고 수준의 국제 학술회의.
올해는 전년대비 두 배 가까이 늘어난 총 2473편의 논문이 제출됐으며 이 가운데 618편이 채택됐다.
에이아이트릭스는 논문을 통해 인공지능 기술을 임상데이터에 적용할 때 발생할 수 있는 문제를 해결할 수 있는 방법론을 제시했다.
특히 국내 기업으로는 유일하게 3편 이상 논문이 채택돼 세계적 수준의 기술력을 재입증했다.
에이아이트릭스 논문은 특정 이벤트에서 학습된 지식을 또 다른 이벤트를 예측할 때 효과적으로 활용할 수 있는 멀티태스크 학습 기술(Deep-AMTFL)과 학습 데이터가 적은 환경에서도 신뢰 가능한 예측 모델을 학습하는 기술, 그리고 변수 간 연관관계를 효율적으로 분석할 수 있는 기술을 포함해 총 3편이다.
여러 가지 질환을 예측하고자 할 때 각 질환 간 연관성이 높은 경우 멀티태스크 학습 기술을 주로 활용한다.
하지만 각 질환 예측 난이도가 서로 다른 경우가 많다.
예를 들어 고혈압·당뇨와 같은 경우 데이터 개수도 많고 학습 난이도가 쉬운 반면 희귀질환이나 심부전·뇌혈관질환같이 유병률이 낮은 질환인 경우 학습 데이터 개수가 적기 때문에 예측 자체가 매우 어려워진다.
이 같은 상황에서 멀티태스크 학습 기술을 적용하면 서로 연관성이 없는 질환 간에 잘못된 정보가 전이될 확률이 높아진다.
에이아이트릭스 연구진이 개발한 Deep-AMTFL 기술은 이러한 부전(negative transfer)을 효과적으로 통제할 수 있는 획기적인 방법론으로 평가받는다.
이는 여러 예측 난이도를 갖고 있는 질환군이 혼재돼 있는 상황에서도 머신 러닝 모델이 적절하게 연관성이 높은 질환에 대한 정보만을 활용해 보다 정확한 예측 결과를 도출해낼 수 있기 때문이다.
이 회사 유진규 대표는 “앞으로도 선제적 인공지능 기술력 확보에 집중해 우수한 품질의 의료서비스를 제공할 계획”이라고 밝혔다.
에이아이트릭스는 세계적으로 입증된 인공지능 원천기술을 집약한 질환예측솔루션을 곧 선보일 예정이다.
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