LG AI연구원이 아마존 웹 서비스(AWS)를 활용하여 개발한 새로운 암 진단 AI 모델인 '엑사원패스(EXAONEPath)'에 대해 소개해 드리겠습니다. 이 혁신적인 모델은 암 환자의 조직병리 이미지를 빠르고 안전하게 분석하여 암 진단의 효율성을 크게 향상시킵니다.
암 조기 진단의 새로운 가능성
2024년 12월 4일, AWS 리인벤트(AWS re:Invent)에서 LG AI연구원은 엑사원패스 모델을 발표했습니다. 이 모델은 유전자 검사 시간을 기존 2주에서 단 1분으로 단축시켜 환자 진단을 가속화합니다. 이를 통해 의료진은 더욱 신속하고 효과적인 치료를 제공할 수 있게 됩니다.
엑사원패스는 이미지 패치를 정확하게 분류하는 데 있어 여섯 가지 벤치마크에서 평균 86.1%의 정확도를 달성했습니다. 이는 다른 주요 병리 기반 모델들과 비교할 때도 손색이 없는 수준입니다. LG AI연구원은 AWS를 활용하여 테라바이트 단위의 데이터를 신속하게 클라우드에 전송하고, 모델 학습 시간을 60일에서 1주일로 단축시켰습니다.
LG AI연구원은 AWS를 통해 데이터 관리 및 인프라 비용을 약 35% 절감하고, 데이터 준비 시간을 95% 단축하는 성과를 거두었습니다. 이로 인해 엑사원패스는 더 개인화되고 효율적인 암 치료를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
이화영 상무는 “AWS를 통해 AI 연구를 가속화하여 접근이 용이하고 신속한 암 검진을 현실화할 수 있다”며, “엑사원패스의 향상된 데이터 처리 기능이 환자의 건강을 개선할 것”이라고 전했습니다.
엑사원패스 모델은 2억 8,500만 개의 데이터 포인트와 35,000개 이상의 고해상도 조직 샘플 이미지를 사용하여 8개월 만에 대규모로 학습하고 배포되었습니다. 이를 위해 AWS와 엔비디아(NVIDIA) GPU를 활용하여 딥 러닝 워크로드의 학습과 추론 속도를 가속화하고 있습니다.
LG AI연구원의 엑사원패스 모델은 암 진단 및 치료의 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. AWS의 AI 기술을 통해 의료 서비스 제공자들은 더 빠르고 정확한 암 진단을 통해 환자 맞춤형 치료를 제공할 수 있게 될 것입니다. 앞으로의 발전이 더욱 기대됩니다!