한국기술교육대는 1일 미래융합학부 및 고용서비스정책학과 변해원 교수가 유방암 진단의 정확도를 획기적으로 높인 차세대 인공지능 모델 '크로스 어텐션 다중스케일 비전 트랜스포머' 기술을 개발했다고 밝혔다.

연구 성과는 독일에서 발간하는 글로벌 의학 분야 학술지인 '메디신'(Medicine)에 게재됐다.

변 교수는 서로 다른 크기의 이미지 패치를 독립적으로 처리하는 '듀얼 브랜치 구조'를 인공지능에 적용했다. 큰 패치를 처리하는 브랜치로는 종양의 전체적인 윤곽과 구조적 특징을 파악하고, 작은 패치를 처리하는 브랜치로는 종양 내부의 미세한 질감과 경계면 특징을 동시에 추출하도록 했다.

연구팀이 대규모 초음파 이미지 데이터셋을 구축해 실증 분석을 한 결과, 변 교수가 개발한 모델은 93.5%의 높은 정확도와 94.2%의 민감도, 0.96에 달하는 우수한 판독 역량(AUC) 지표를 기록했다.

변 교수는 "직업환경 디지털 헬스연구실에서 개발한 이 차세대 딥러닝 아키텍처를 향후 설명 가능한 AI(XAI) 기술과 결합하고 다기관 임상 검증을 거쳐, 실제 의료 현장과 직업 보건 시스템에서 여성 근로자들의 유방암을 조기에 차단하는 실효성 있는 AI 진단 보조 솔루션으로 발전시키겠다"고 밝혔다.