에이아이트릭스, 국제 AI학회 ICML서 임상 기술 발표

AI 기반 질환 예측 솔루션도 준비 중

에이아이트릭스(AITRICS)는 10일부터 15일까지 개최되는 '머신러닝 국제컨퍼런스(ICML) 2018'서 3편의 연구 성과를 발표한다고 11일 밝혔다.

ICML은 머신러닝 분야 최고 수준의 국제 학술회의다. 이번 ICML에선 지난해 대비 2배 가까이 늘어난 총 2473편의 논문이 제출됐으며 그중 618편이 채택됐다.

에이아이트릭스는 지난해에 이어 올해도 ICML에서 연구 성과를 발표했다. 이번 발표에선 인공지능(AI) 기술을 임상 데이터에 적용할 때 발생할 수 있는 문제를 해결할 수 있는 방법론을 제시했다. 국내 기업으로는 유일하게 3건 이상 논문이 ICML에 채택됐다는 설명이다.

발표 논문 주제는 특정 이벤트에서 학습된 지식을 또 다른 이벤트를 예측할 때 효과적으로 활용할 수 있는 멀티태스크 학습 기술(AMTFL)과 학습 데이터가 적은 환경에서도 신뢰 가능한 예측 모델을 학습하는 기술(MSplit LBI), 변수 간 연관 관계를 효율적으로 분석할 수 있는 기술(BRAI) 등이다.

AMTFL은 여러 예측 난이도를 가진 질환군이 혼재돼있을 때 머신러닝 모델이 적절하게 연관성 높은 질환에 대한 정보만 활용해 정확한 예측 결과를 도출하게 한다.

여러 질환을 예측할 때 질환 간 연관성이 높으면 멀티태스크 학습 기술을 주로 활용하지만 희귀 질환이나 심부전, 뇌혈관질환 등은 학습 데이터 개수는 적고 질환 예측 난이도는 서로 달라 예측 자체가 어렵다. 이런 질환 예측 과정에서 멀티태스크 학습 기술을 적용하면 서로 연관성 없는 질환 간 잘못된 정보가 전이될 확률이 높아진다.