LG AI연구원이 아마존웹서비스(AWS) 클라우드를 기반으로 암 진단과 치료를 위한 새로운 병리학 기반 모델(FM) '엑사원패스'(EXAONEPath)를 개발했다
엑사원패스는 암 환자의 조직병리 이미지를 안전하게 분석해 유전자 검사 시간을 기존 2주에서 1분 미만으로 단축함으로써 의료진의 치료 속도와 효과를 개선할 수 있도록 지원한다.
엑사원패스는 이미지 패치의 정확한 분류와 관련된 여섯 가지 벤치마크에서 평균 86.1%의 정확도를 기록했다.
엑사원패스는 아마존 세이지메이커와 러스트용 아마존 FSx를 기반으로 구축된 LG AI연구원의 3000억 개의 파라미터를 보유한 멀티모달 기반 모델 엑사원(EXAONE) 중 일부다. LG AI 연구원은 추가 병리 이미지를 활용해 보다 많은 유형의 암을 진단할 수 있도록 학습시켜 엑사원패스를 지속적으로 업데이트할 예정이다.
LG AI 연구원은 아마존 세이지메이커를 활용해 2억 8500만개의 데이터 포인트와 3만 5000개 이상의 고해상도 조직 샘플 이미지를 사용해 8개월 만에 대규모 엑사원패스 모델을 학습하고 배포했다.
LG AI 연구원은 연구에 핵심적인 대용량 데이터를 저장하고 검색하는 데 아마존 S3를 사용한다. 러스트용 아마존 FSx는 밀리초 미만의 지연 시간과 초당 수백 기가바이트의 처리량을 제공한다. 대규모 데이터셋에 대한 빠른 접근이 필요한 애플리케이션에 필수적이다.
댄 시런 AWS 헬스케어·생명 과학 부문 총괄 매니저는 “헬스케어 업계는 AWS의 AI를 통해 진단을 가속화하고 환자들을 더 빠르게 치료하는 데 있어 빠른 진전을 보이고 있다”며 “이를 통해 의료 서비스 제공자들은 암 진단·치료를 개선하고, 대기 시간을 줄이며 환자 맞춤형 치료를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.
이화영 LG AI 연구원 상무는 “AWS를 통해 AI 연구를 가속화해 접근이 용이하고 신속한 암 검진을 현실화할 수 있었다”며 “엑사원패스는 세계적으로 암 진단 및 치료 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있다”고 말했다.
김신영 기자 spicyzero@etnews.com
