Alibaba, 암을 포함한 약 150개 질환을 탐지하는 AI 모델 오픈소스로 공개

• Alibaba 산하 연구기관 Damo Academy가 CT 영상에서 암을 포함한 약 150개 복부 질환을 식별하는 Damo Radar를 오픈소스로 공개함
• 비전 언어 모델로, 18개 복부 장기를 포함하는 조영증강 CT를 분석해 악성 종양 등 질환과 이상 소견을 찾아냄
• CT 영상과 임상 보고서를 짝지어 학습했으며, 실제 검사 약 4만 건에서 146개 임상 소견에 대한 평균 AUC 0.913을 기록함
• 여러 병원의 영상의학과 의사 26명이 참여한 비교 연구에서 23명보다 높은 평균 정확도를 보임
• Damo Academy에 따르면 모델의 도움을 받은 의사들은 진단 누락 방지 능력이 10% 향상됐고, 필요한 시간은 30% 이상 감소함

Damo Radar의 분석 범위와 검증 결과

• Damo Radar는 18개 복부 장기를 포괄하는 조영증강 CT에서 질환과 이상 소견을 식별하도록 설계됨
  • 분석 대상에는 암과 악성 종양이 포함되며, 식별 가능한 복부 질환은 약 150개임
• CT 영상과 임상 보고서를 짝지어 학습하고, 실제 검사 약 4만 건으로 성능을 평가함
  • 146개 임상 소견에 대한 평균 AUC는 0.913이며, AUC 1.0은 완벽한 진단 정확도를 뜻함
• 여러 병원 소속 영상의학과 의사 26명과 비교했을 때, 모델의 평균 정확도가 23명을 웃돌았음
  • Damo Academy에 따르면 모델을 활용한 의사들의 진단 누락 방지 능력은 10% 향상됐으며, 필요한 시간은 30% 이상 줄어듦
• 연구는 Science에 게재됐으며, Alibaba와 Zhejiang University 부속 병원을 비롯한 여러 기관이 참여함
• 연구팀은 이 모델을 “세계 최초의 전문가 수준 범용 의료영상 모델”이라고 칭하며, 학습 방법을 향후 다른 종류의 의료영상으로 확장할 수 있을 것으로 봄

Alibaba의 의료 AI 개발 흐름

• 중국 대형 기술기업들이 의료 현장에서 첨단 기술 활용을 모색하는 가운데, Alibaba도 의료 AI 개발을 이어가고 있음
• Damo Academy는 최근 몇 년간 의사가 췌장암, 위암, 대장암, 대동맥 박리를 식별하도록 돕는 AI 선별검사 도구 개발에 집중함
• 4월에는 Guangdong General Hospital을 비롯한 중국 기관들과 공동 개발한 Coca AI 모델을 공개함
  • Damo Academy에 따르면 이 모델은 CT 영상에서 초기 대장암을 발견하는 민감도가 영상의학과 의사보다 높았음