메디컬에이아이, "AI 심전도 분석에 新 귀납·네트워크 적용"

심전도는 정해진 시간 동안 심장의 전기적 활동을 기록한 것이다. 몸 곳곳에 전극 센서 등을 붙인 상태로 측정하는 '비침습' 방식으로, 심장 질환을 예측하기 위한 검사로 통용된다. 일반적인 심전도 검사에 AI(인공지능) 기능을 넣으면 어떻게 될까. 검사 효율과 정확도를 높일 수 있으리라 유추할 수 있다. 국내 한 스타트업이 AI 심전도 검사 성능을 대폭 높일 수 있는 신기술을 최근 공개했다.

메디컬에이아이(이하 메디컬AI)가 '심전도 증강 기법'과 함께 귀납적 편향 전달 기술을 활용한 '심전도 분류 모델', 2개 기술을 국제 학회에서 발표했다. 해당 학회 'CIKM'(Conference on Information and Knowledge Management)는 데이터 사이언스 분야의 최고 권위 학술 대회로도 꼽히는데, 올해 미국 조지아주 애틀랜타에서 개최됐다.

심전도는 '시계열 데이터'로 구성돼 반복적 패턴을 가진다. 이미지 등을 분석하는 시각지능 AI와는 접근이 다른 셈이다. 하지만 이미지 분야에서 쓰이던 증강기법이 그간 심전도에 적용됐다. 심전도 분석에 특화된 증강기법이 부재했는데, 이번 학회 발표를 통해 메디컬AI가 새롭게 재정립했다는 평가다.

업체 측은 "심전도를 위한 증강 기법들을 처음 재정립한 회사가 바로 메디컬AI"라며 "여러 증강 기법 중 성능 향상을 극대화하기 위해 기법들의 조합을 선택하는 기술도 개발했다"고 말했다.

아울러 다양한 심전도 수치에 대해서도 보편적으로 적용될 수 있는 AI를 마련하겠다는 각오다. 심전도 분석에 적합한 귀납적 편향 전달 기법과 이를 활용한 네트워크를 개발한 것이다. 귀납적 편향이란 네트워크가 학습 과정에서 접해 보지 않은 데이터에 대해서도 정확히 예측할 수 있도록 사용하는 추가적 가정을 의미한다. 하지만 말처럼 간단하지는 않다. 인공신경망(뉴럴네트워크) 구조에 따라 귀납적 편향이 서로 달라서다. 메디컬AI는 심전도 종류별로 적합한 구조를 가진 네트워크를 추출하고, 이들의 특성을 하나의 네트워크로 전달할 수 있는 방식을 고안했다. 이로써 최적의 성능을 도출할 수 있는 AI 기술을 개발할 수 있었다고 설명했다.

메디컬AI 관계자는 "해당 기술은 검사 성능 향상 외의 의의를 가진다"며 "보다 다양한 심전도에 대해 대응할 수 있는 AI 기술을 개발할 수 있는 길을 개척한 것"이라고 말했다.

메디컬에이아이 관계자가 CIKM에서 회사 기술을 소개 중이다/사진제공=메디컬AI