새 AI 도구, 극소량 데이터로도 정확한 의료 영상 분할 가능

새로운 인공지능 도구 'GenSeg'이 의료 영상 분석에 있어 극도로 적은 데이터로도 높은 정확도를 달성할 수 있게 됐다. 캘리포니아대학 샌디에고(UCSD)의 리 장 박사과정 연구원과 펑타오 쉐 교수팀이 개발한 이 도구는 기존에 필요했던 데이터 양의 최대 20분의 1 수준으로도 피부암, 유방초음파, 태반 혈관, 대장 폴립, 발궤양 등 다양한 질환과 영상 모달리티에서 정확한 영상 분할(segmentation)을 수행할 수 있다. 특히 데이터가 부족한 환경에서도 기존 방법보다 10~20% 성능 향상을 기록하며, 3D 영상 분석까지 확장 가능하다. 이 기술은 먼저 실제 라벨링된 이미지에서 합성 영상과 마스크를 생성한 후, 이를 반복적으로 활용해 모델 학습을 강화하는 피드백 루프를 구현한다. 이 과정에서 생성된 합성 데이터는 단순히 현실감 있는 것이 아니라, 모델의 성능 향상에 직접 기여하도록 최적화된다. 연구팀은 향후 임상의의 피드백을 반영해 실제 진료 상황에 더 부합하는 데이터 생성을 목표로 하고 있다. 이 기술은 자원이 제한된 병원이나 저개발 지역에서도 정확한 진단 도구를 저비용으로 구축할 수 있는 가능성을 열어준다. 연구 결과는 2025년 1월 23일자 네이처 커뮤니케이션즈에 게재됐다.