서울의대 의료빅데이터연구센터(MBRC, 센터장 이규언)는 'Solution with AI in Medicine'(이하 SAM 대회) 의료 인공지능 경진대회를 성공적으로 개최했다고 20일 밝혔다.
서울의대 의료빅데이터연구센터 마크. 서울대병원과 한국지능정보사회진흥원 공동 주최한 이번 대회는 지난 11월 12일과 19일 예선 심사 이후 각각 10개 팀을 추려 본선을 치렀다. 이후 발표평가를 거쳐 12월 3일과 10일 상위 3개 팀에 대한 시상(총상금 700만원)을 끝으로 한 달간의 일정을 모두 마쳤다.
1회와 2회 SAM 대회의 주제는 피부질환 이미지 데이터를 이용해 아토피 피부염 및 욕창의 중증도 판별 등 전문가의 진단을 보조하는 인공지능 솔루션을 개발하는 것.
1회 SAM 대회 참가팀은 서울대병원 피부과에서 수집한 3천여 개의 아토피 피부염 이미지 데이터 세트를 이용해 4단계 중증도 판별 알고리즘을 개발했다. 1위는 EfficientNet 모델을 학습시킴으로써 이미지 분류의 정확도 및 처리 속도를 높인 ‘CaffeDream'(인천대 강동화·김문기)팀이 차지했다. 병변의 마스크 정보를 활용해 추출한 특정 정보를 학습시키고 2D U-Net을 이용한 ‘BMAI-TOR'(토론토대 김상욱)팀이 2위에 올랐으며, 3위는 ‘배류나류 배류배류'(성균관대 류세열·배현재)팀이 가져갔다.
2회 SAM 대회 1위는 YOLO v5 기반 딥러닝 학습모델을 통해 핵심 평가지표에서 높은 점수를 기록한 ‘대모산'(OP.GG 정동준)팀이 차지했다. 2위인 ‘BrianaAI'(인피니트헬스케어 변소현)팀은 VGG-16 model 구조를 기반으로 욕창 진단에 적용한 학습모델인 PU-Net(Pressure Ulcer Network)을 제안해 눈길을 끌었다. 3위는 EfficientDet을 활용한 ‘CaffeDream'(인천대 강동화·김문기)’팀에 주어졌다.
이규언 의료빅데이터연구센터장은 "앞으로 SAM 대회를 통해 의료 인공지능 솔루션 개발을 촉진하고, 세계적으로 인정받는 우수한 대회로 자리매김할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.
서울대 의료빅데이터연구센터는 2018년 7월에 과학기술정보통신부 지정 대학 ICT 연구센터(ITRC)로 개소했으며, 지난 9월에 서울대 의학연구원 산하 공식 연구기관으로서 새롭게 출범했다.
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