의료 시장 첨단화를 위한 AI 데이터 시장이 더 빠르게, 더 정교하게 진화를 거듭하고 있다.

국내 대표 의료AI 전문 데이터라벨링 기업 재이랩스(대표 이준호)는 자체 개발 의료영상 데이터라벨링 특화 소프트웨어 '메디라벨'이 속도와 정확도 모두에서 독보적인 성능을 보이며 업계 표준으로 자리잡고 있다고 23일 밝혔다.

메디라벨은 인공지능이 학습하는데 필요한 데이터를 빠르고 손쉽게 가공할 수 있는 B2B SaaS 전처리 솔루션으로, 실험 결과 기존 솔루션 대비 라벨링 속도 10배, 정확도 2배 수준의 성과를 보인 것으로 나타났다.

딥러닝 AI 활용으로 기존 소프트웨어 대비 10분의 1의 클릭만으로 라벨링이 가능해 연구 효율을 극대화 한 것은 물론, 미세한 크기의 염증이나 결절을 효과적으로 찾아내는 오토 디텍션(Auto Detection) 기능까지 더해져 월등한 성능을 보이는 점도 주목된다.

메디라벨을 활용하는 의료진들은 딥러닝 알고리즘 기반의 스마트펜슬 기능을 활용해 원하는 픽셀을 자유롭게 선택할 수 있다. 단 한 번의 클릭으로 복수의 픽셀을 설정하거나, 쉬운 영역은 크게 어려운 영역은 작게 분할하는 세밀한 라벨링 작업을 지원해 연구 효율을 높여준다.

3D 필(Fill) 기능도 눈길을 끈다. 이 기술은 이미 라벨링 된 몇 장의 데이터를 통해 나머지 슬라이스들을 예측할 수 있는 입체 분석 서비스로, 한 개의 데이터에 수백장의 슬라이스가 있는 MRI나 CT 등을 라벨링시 절대적인 작업시간을 드라마틱하게 절감할 수 있다.

메디라벨은 국내 의료분야를 선도하는 '인터랙티브 세그멘테이션' 기술을 기반으로 한 소프트웨어로도 주목된다. 라벨링을 진행하는 연구자와의 상호작용을 통해 더욱 완성도를 높여나가는 구조로 설계돼 메디라벨을 도입하는 곳들이 늘어날수록 앞으로 더 큰 성능 고도화를 이뤄나갈 전망이다.

메디라벨이 다루는 데이터라벨링 분야는 엑스레이(X-Ray), MRI, CT, 초음파 등을 아우르며, 염증, 골절, 종양, 전염병과 같은 질병의 데이터를 다룰 수 있다. 지원가능 분과는 영상의학과, 신경외과, 안과, 흉부외과, 심장외과, 성형외과, 치과 등 의료영상 데이터를 사용하는 모든 과가 해당된다.

메디라벨은 유수의 대학병원 및 종합병원에 소속된 의료진들이 다수 활용하는 솔루션이기도 하다. 현재 서울성모병원, 서울대병원, 서울삼성병원에 근무중인 의료진들이 라벨링 표준 프로그램으로 활용하고 있으며 삼성 그룹사에서도 데이터 전처리 효율화 시스템으로 계약을 체결했다. 나아가, 범부처 의료기기 표준화 사업으로도 선정돼 한국을 대표하는 의료전문 데이터라벨링 서비스로도 활약을 펼치고 있다.

메디라벨을 운영하는 재이랩스 이준호 대표는 "국내 빅데이터 및 인공지능 시장이 급속도로 확대되는 가운데 AI의료 및 AI헬스케어 시장이 가파르게 성장하고 있다"며, "메디라벨은 현존하는 의료 전문 데이터라벨링 솔루션 중 최고의 성능을 갖춘 서비스로 앞으로 국내는 물론 국제 표준으로 자리매김하기 위해 최선을 다할 것"이라고 전했다.

한편, 이준호 대표는 2016년 아산병원에서 의료 빅데이터 및 의료영상 인공지능을 직접 연구하며 의료영상 자동 라벨링 알고리즘에 관심을 갖기 시작했다. 이후 학습 데이터의 핵심인 라벨링의 정확도 및 효율성을 향상시키기 위한 방법과 라벨링 도구를 지속적으로 개발해 왔으며, 2018년 완전 자동 방식의 약점을 보완한 반자동 라벨링 도구 연구 등을 거쳐 2020년 재이랩스를 정식 출범했다.