X레이 클라우드에 올리면 AI가 30초내 진단 완료
SKT "AI 역량 총집합...질환탐지율 84~97% 수준"

 반려견의 엑스레이 사진을 촬영하고 있는 모습 / 사진=SK텔레콤
 반려견의 엑스레이 사진을 촬영하고 있는 모습 / 사진=SK텔레콤

[포쓰저널=이현민 기자] SK텔레콤은 25일 서울수의임상컨퍼런스에서 AI(인공지능) 기반 수의영상진단 보조서비스 ‘엑스칼리버’(X Caliber)를 공개하고 서비스에 들어간다고 밝혔다.

엑스칼리버는 병원에서 촬영한 반려견의 근골격(근골격계 질환 7종) 및 흉부(흉부 질환 10종) 등 엑스레이 사진을 AI 플랫폼 ‘엑스칼리버 VET AI’에 업로드하면 AI가 약 30초 내(인터넷속도 100Mbps 기준) 비정상 소견 여부와 위치정보 등 분석결과를 수의사에게 제공하는 웹기반 서비스다.

클라우드를 활용해 저장과 조회를 하기 때문에 병원내 별도의 서버를 설치할 필요가 없으며 웹 서비스 방식으로 동작해 업그레이드 및 관리가 쉽다.

수의사들은 연동된 모바일 기기나 PC를 통해 언제 어디서나 AI가 제시하는 영상진단 판독 결과를 받아 볼 수 있다.

AI의 판독 결과와 국내 대형 동물병원 영상전공 수의사들의 판독 결과를 비교해본 결과 양측의 의견이 합치하는 비율이 분야별로 84~97%를 기록해 진단 보조 솔루션으로 유효성을 입증했다는 설명이다.

세부적으로는 △반려견 근골격 이상 영역 7종 검출모델 평균 질환탐지율(민감도) 86% △반려견 흉부 이상 패턴 10종 분류모델 평균 질환탐지률(민감도) 84% △반려견 VHS(심장크기측정∙Vertebral Heart Scale) 측정모델 정확도 97%를 기록했다.

SK텔레콤은 엑스칼리버에 데이터셋 개발부터 AI 모델 개발, 서비스 적용까지 그동안 쌓은 연구개발(R&D) 노하우를 모두 담았다.

전국의 5개 국립대 수의대학(강원대·경북대·경상국립대·전북대·충남대)와 협력해 양질의 데이터셋을 개발했다.

동물 의료 데이터는 사람의 의료 데이터보다 부족한 것을 극복하기 위해 데이터 증강 기술을 사용했다.

임상 데이터 사진의 명암과 각도에 변화를 주는 등 다양한 환경을 고려한 데이터를 만들고 학습시켜 데이터셋과 AI의 성능을 향상시켰다.

AI 모델링 단계에서도 레이블링 자동화 기술과 AI 모델 경량화 기술 두 가지를 활용했다.

SK텔레콤은 액티브 러닝(능동학습)을 통해 데이터 학습 프로세스를 자동화해 고성능의 수의 진단 AI 모델과 고품질의 학습용 AI 데이터셋을 개발했다.

AI 모델 경량화를 통해 사용자가 서비스를 빠르게 이용할 수 있도록 했다.

SK텔레콤은 엑스칼리버에 적용된 자사의 AI 서비스 및 학습 환경을 클라우드 기반으로 개발해 향후 서비스 품질 업데이트와 추가 기능 배포도 용이하도록 설계했다.

딥러닝 강화를 통해 엑스칼리버의 질환탐지율을 지속 높이는 한편 아직 유사 서비스가 없는 유럽과 아시아 등에서 엑스칼리버의 글로벌 진출을 추진한다는 계획이다.

진단 영역도 확장된다. 엑스칼리버는 현재 반려견의 근골격·흉부·심장크기측정 서비스를 시작으로 하반기에 반려견 복부와 반려묘의 흉부와 복부도 추가 개발해 내년에 서비스할 계획이다.

하반기에는 제주대학교 수의대가 엑스칼리버 AI개발에 추가로 참여하는 등 빅데이터의 규모와 AI의 정확도를 지속 업그레이드할 예정이다.

엑스칼리버는 동물병원이 1개월 무상 사용 후 월 30만원의 구독형 서비스로 이용할 수 있다.

유통은  MSO기업(병원경영지원회사)인 코벳(동물병원 얼라이언스)이 담당한다.

엑스칼리버 개발 과정을 산학협업으로 총괄 담당한 이영원 충남대학교 수의과대학 교수는 “AI기술이 이미 의료분야에서 빠르게 개발 및 적용되고 있는 상황에서 SK텔레콤의 엑스칼리버 상용화는 선진 수의학 기술 발전에 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다”고 말했다.

하민용 SK텔레콤 최고사업개발책임자(CDO)은 “SK테레콤이 가진 AI 기술력과 5개 국립 수의대학의 고품질 데이터가 합쳐져 국내 최초로 AI기반 수의영상진단 보조시스템이 탄생하게 됐다”며 “SK텔레콤은 질병의 진단범위를 지속적으로 확대해 더 나은 펫 케어 서비스 제공과 동물 복지 향상을 위해 노력하겠다”고 말했다.

 

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