의료정보연구실에서는 의료정보 빅데이터 분석 및 의료 영상화 관련 기술을 주로 개발하고 있습니다. 이의 일환으로 개인 주도의 건강 정보 유통을 위한 인공지능 주치의 기술, 의료 영상화 및 영상 분석 기술을 개발하고 있으며, AI 기반 엑스선 영상 분석 기술을 관세 분야에 적용하는 스핑크스 기술도 개발 중입니다.‘인공지능 주치의’기술은 개인의 건강 상태를 현장에서 모니터링하고 클라우드 기반 인공지능으로 질병을 조기에 진단하는 기술입니다. 본 기술은 현장진단검사, 미래 환자 상태 예측 엔진, 병원용 클라우드 등 의료 관련 인공지능 기술들이 융합되어 있으며, ‘전 국민 건강 100세’를 실현하는 데 목표를 두고 있습니다.
인공지능 주치의가 상용화되면, 환자 질환의 미래 상태를 예측할 수 있는 전문의 의사결정지원 시스템으로 전국의 모든 병원이 활용할 수 있습니다. 특히, 여러 병원의 인공지능들이 서로 협진할 수 있게 하는 의료지능 앙상블 딥러닝 기술은 의료진이 취약한 중소병원에서도 전문병원과 동일한 인공지능 진단 서비스를 제공할 수 있게 합니다.
“스핑크스(Smuggling & Peril Hyper-intelligent INspector for X-ray image)”는 국경 세관에 설치된 x-ray 검사기로 얻은 영상을 분석하여 밀수품 또는 위험물을 자동 검사하는 인공지능을 개발하는 연구입니다. 본 연구는 엑스선 영상 DB를 구축하고 관세 적하목록 분석 도구를 개발하는 ‘왓슨’, 인공지능 학습을 위한 밀수품 및 위험물 모의 영상 합성 도구를 개발하는 ‘루팡’, 밀수 및 위험물 검사를 위한 엑스선 영상 판독 AI를 개발하는 ‘셜록’으로 구성됩니다. 스핑크스 기술이 개발되며 밀수가 줄고, 통관 프로세스가 개선되고, 통관 물품의 불필요한 개봉 검사가 줄어들 것으로 기대하고 있습니다.
현재 진단과 치료는 대형병원을 중심으로 전문의에 의한 간헐적인 검사 및 치료가 이루어지고 있으나, 미래에는 현장에서 일반인이 편리하게 상시 측정이 가능한 소형/현장형 진단치료기로 패러다임이 바뀌고 있습니다.

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