카카오브레인, 의료영상 판독문 전문 ‘레이블러 프로젝트’ 공개

(카카오브레인)

카카오브레인이 흉부 엑스레이 판독문에서 특정 병명을 추출하는 의료영상 판독문 전문 레이블러 프로젝트를 16일 ‘깃허브(Github)’에 공개했다.

레이블러 프로젝트는 글머리 기호 형식 등 정리되지 않은 자연어로 작성된 판독문에서 특정 병명을 추출하는 연구 개발 프로젝트다. 흉부 엑스레이 결과를 바탕으로 진단 가능한 병명 중 발병 빈도 또는 중요도가 높은 골절, 흉막 병변, 기흉 등 총 13가지 병명을 추출할 수 있다. 예를 들어 사용자가 자연어로 작성된 판독문을 입력하면 판독문 분석 후 13개 병명에 대한 양성·음성 여부를 알려준다.

카카오브레인은 의료 진단 업무 개선에 기여하고자 기존에 공개된 타사 모델보다 정확하고 효율적으로 특정 병명을 추출하는 레이블러 프로젝트 연구에 착수했다. 이 프로젝트는 카카오브레인의 흉부 엑스레이 초안 판독문 생성 기술 내부 성능 검증 연구에도 활용된 바 있다.

카카오브레인이 실제 골절, 기흉, 폐부종 등 10개 병명을 대상으로 병명 추출 정확도를 측정한 결과, 카카오브레인의 레이블러 프로젝트가 타사 모델(약 76%) 대비 높은 정확도인 90.39%를 기록했다.

카카오브레인은 레이블러 프로젝트를 ‘깃허브(Github)’에 공개하면서 지난달 말 레이블러의 학습법과 성능 비교 결과를 담은 논문 ‘대규모 언어 모델을 활용한 향상된 흉부 X선 판독문 라벨링(CheX-GPT: Harnessing Large Language Models for Enhanced Chest X-ray Report Labeling)’을 논문 공개 사이트 ‘아카이브(arXiv)’에 게재했다.

김일두 카카오브레인 대표는 “많은 연구자들이 카카오브레인 레이블러 프로젝트를 테스트 벤치마크로 활용하도록 직접 제작한 테스트 셋을 공개할 예정”이라며 “자사 언어 모델을 활용하고 흉부 엑스레이 데이터를 추가로 학습 시키는 등 레이블러 프로젝트 성능을 높이겠다”고 말했다.

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