AI 압축으로 ‘디지털 병리 저장공간’ 해결

품질 유지하며 압축 90% 절감

국내 의료진이 디지털 병리 이미지 진단 정확도를 유지하면서도 데이터 용량을 현저히 줄일 수 있는 ‘적응형 압축 프레임워크’ 개발에 성공했다.

23일 서울성모병원에 따르면 이성학(왼쪽) 병리과 교수·안상정(오른쪽) 고대 안암병원 교수 등 공동 연구팀(제1저자 이종현 펜실베니아대학교 생물통계학과 박사)은 디지털 병리 진단 확대에 따른 저장공간 문제를 해결할 ‘아다슬라이드’ 기술을 개발했다.

병원에서는 환자 한 명당 약 3~4㎇, 매년 수백 TB의 데이터를 보관하기 위해 막대한 저장공간이 필요했다. 단순 보관이 아니라 보관된 이미지를 재판독하는 경우도 왕왕 있었다. 판독 품질에 영향을 최소화하면서도, 효율적으로 용량을 감소시키는 압축 기술에 대한 필요성이 제기된 이유다. 이에 연구팀은 전체 슬라이드를 압축 처리하는 것이 아니라 인공지능(AI)을 활용해 한 슬라이드 내에서도 단위 영역별로 다르게 처리하는 하이브리드 압축 플랫폼 아다슬라이드를 개발했다.

예를 들어 암세포가 밀집해 정밀한 진단이 필요한 영역은 원본 화질을 보존하고, 지방 조직이나 빈 배경처럼 진단적 중요도가 낮은 영역은 AI로 이미지를 자동 처리하는 식이다. 13개의 다양한 병리 진단 과제(분류 및 분할)를 통해 성능을 검증한 결과, 해당 기술은 원본 이미지 대비 저장 용량을 65%에서 최대 90%까지 줄였다. 진단 성능도 원본과 동등한 수준을 유지했다.

고재우 기자