의료분야 인공지능 활용..."데이터 정체-결측치 정리 필요"

엄태선 기자 /  승인 2021.07.02 06:23

김광기 가천대의대 교수, 'K-디지털헬스케어 이해하기' 고찰 강조
"클라우드 시스템에 의한 데이터 공유시스템 점차 확대될 것" 전망

딥러닝을 적용한 의료분야의 인공지능 활용의 방향은 어떠해야 할까.

김광기 가천대의대 의공학교실 교수는 한국보건산업진흥원 'K-디지털헬스케어 이해하기'를 통해 이를 설명했다.

김 교수는 "현재 인공지능은 3~4년 전보다 머신러닝의 분류 및 검출, 분할 분야에서 기능이 향상됐고, 산업 목적으로의 활용 기회가 높아지고 있다"면서 "실제로 인공지능 기술로 상장하는 회사가 늘어나는 추세"라고 설명했다.

이어 "최근에는 PHS 사업 중 빅데이터와 관련해 CDM 분석이 활발하게 논의되고 있으며, 닥터 앤서 프로젝트로서 한국형 왓슨을 개발하고 있다"며 "이런 연구뿐만 아니라 NGS(Next generation Sequencing)를 통해 디지털 자료를 이용한 결과를 내고 있다"고 상황을 부연했다.

그는 "앞으로 인공지능 지도학습으로 딥러닝을 하기 위해서는 데이터 정체와 결측치 데이터의 정리에 큰 노력이 필요하다"며 "자연어 처리(NLP)를 통한 데이터 보완도 있어야 한다"고 강조했다.

아울러 "AI 서비스를 하기 위해서는 아직 더 많은 준비가 요구되며 대량의 데이터 학습이나 고가의 클라우드 및 GPU 시스템이 필요한 상황"이라며 "대량 학습을 위해서는 전문 인력의 노력이 역시 필요한데 아직 시스템적으로 역부족이며 이런 준비 역시 돼야 한다"고 강조했다.

김 교수는 "향후 인공지능의 발전이 시스템 발전으로 이어진다면 클라우드(Cloud) 시스템에 의한 데이터 공유 시스템이 점차 확대될 것"이라고 전망했다.

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