의료 전문 컨설팅 기업 닥터웍스(대표 이희상)가 크라우드소싱 플랫폼을 통해 의료 인공지능(AI) 학습용 데이터 라벨링 구축 기간을 6분의 1로 단축시켜주는 서비스를 제공한다. 수백명에 이르는 풍부한 의료 전문인력 풀이 서비스 기반이다.
닥터웍스는 지난해 11월 회사 설립 이후 5개월 만에 정형외과, 내과, 성형외과, 안과, 응급의학과, 소아청소년과 등 26개 의료분과에 걸쳐 상급종합병원부터 개인병원 의료진까지 350명 이상의 전문 의료진을 확보했다고 13일 밝혔다.
회사는 AI 기업과 연구기관 등과 전문인력을 연결하는 플랫폼으로 수요기업이 필요로 하는 의료데이터를 제공한다. 의료 AI 연구용 데이터 수집부터 라벨링, 검수까지 전과정을 전문 의료진이 직접 수행해 데이터 정확도와 신뢰도를 보장하는 것이 특징이다.
데이터 라벨링은 텍스트, 사진, 그림, 음성 등 비정형 데이터를 AI가 인식할 수 있는 형태로 수집·분류·가공해 학습 자료를 만드는 작업이다.
의료 AI 개발·고도화 수요에 맞춰 의료 데이터 라벨링 수요도 늘고 있다. 의료 AI 학습용 데이터는 다른 산업군 대비 높은 전문성을 요구하기 때문에 전문인력의 데이터 가공과 검수가 필수다.
하지만 고품질 의료 데이터 수집은 물론 의료 지식을 갖춘 라벨링 인력 확보가 어렵고 품질 관리도 힘들었다.
닥터웍스는 크라우드소싱 플랫폼을 바탕으로 전문 의료진과 수요 기업을 연결한다. 고객사가 요구하는 의료 데이터 종류, 질환 등 범위에 따라 담당 자문의를 지정한다. 이를 중심으로 의료진 태스크포스(TF)를 구성, 라벨링 작업 가이드를 제작해 교육하고 작업과 검수를 진행한다. 의료진에게는 결과물에 대한 보상이 제공된다.
수요기업은 진행하는 프로젝트에 맞춰 의료 인력을 연결 받는다. 회사가 직접 전문 의료진 채널을 구축하고 프로젝트를 진행하는 것에 비해 필요한 시간, 비용, 리스크를 절감할 수 있다. 기존에는 사업 계획 발의 후 연구 컨소시엄을 구성하고 병원 연구윤리심의위원회(IRB)를 거쳐 인력을 확보하고 데이터 가공을 완료하는데 6개월 정도가 소요됐다. 닥터웍스 플랫폼을 활용하면 이를 1개월 이내로 줄여 기존 방식 보다 6배 이상 생산성을 창출할 수 있다고 회사는 설명했다.
실제 건강검진 데이터 라벨링 검수 작업 5만건을 진행하는데 참여 의료진 15명이 1시간 만에 모집됐으며 2주 안에 작업을 마쳤다
의생물학 논문 데이터 11만건 라벨링과 검수 작업에도 필요한 의료진 23명이 24시간 안에 모집돼 4주 내에 마무리됐다. 작업에 참여하는 의료진들도 본업 외 자투리 시간을 활용해 장소와 시간에 구애받지 않고 일할 수 있어 만족도가 높다고 회사 관계자는 전했다.
닥터웍스는 최근 '2021년 데이터 바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다. 향후 의료 데이터 라벨링 작업을 보다 효율적으로 할 수 있게 도와주는 자동화 솔루션 개발을 계획 중이다. 참여 의료진의 수고를 덜고 가격을 낮출 수 있는 1차 데이터 필터링 AI 플랫폼 도입도 구상하고 있다.
이희상 대표는 “전문 의료 인력을 활용해 수요기업이 필요로 하는 유의미하고 정확한 데이터를 제공하고, 데이터 가공 서비스 경험을 토대로 데이터 분석, 연구 자문 등 다양한 영역으로 사업을 확장할 계획”이라고 말했다.
이 대표는 “의료 데이터 품질을 확보하기 위해 라벨링 인력의 전문성이 중요하다는 시장 수요를 파악하고 의료진에게 정당한 대가를 제공해 수요와 공급의 균형을 맞추고 선순환 구조를 구축했다”고 덧붙였다.
정현정기자 iam@etnews.com
