제이엘케이(대표 김동민)는 딥러닝 기반 ‘약한 지도학습(Weakly Supervised Learning)’ 방식을 적용해 위 선암종 조직의 분화도를 자동 분석하는 기술 특허(출원번호 10-2022-0113709)를 확보했다고 26일 밝혔다. 

이번 특허의 핵심 가치는 의료 AI 개발 과정에서 가장 비용이 많이 드는 학습용 빅데이터 구축 문제를 해결한 데 있다. 

전통적인 개발 방법에서는 수천에서 수만 장에 이르는 영상 데이터를 사람이 직접 픽셀 단위로 주석(annotation)해 학습 데이터를 만드는 과정이 필수적이다. 특히 병리 영상은 이미지 크기가 크고 형태가 복잡해 주석 작업 난이도와 비용이 매우 높다는 것이 업계의 공통된 난제다. 하지만 이번 특허 기술은 이런 고비용·고난도 문제를 기술적으로 해결할 수 있는 새로운 방법을 제시했다.

핵심은 픽셀 단위의 복잡한 주석 없이도 슬라이드 전체 정보와 일부 라벨만으로도 학습 가능한 약한 지도학습 구조다. AI는 전체 슬라이드 이미지에서 조직 영역을 자동 탐지한 뒤, 암세포의 분화도를 기반으로 고·중·저분화 등급을 자동 분류한다. 이후 해당 비율(%)을 정량적으로 산출해 의료진에게 제공한다. 이를 통해 △기존 대비 데이터 구축 비용 및 시간 절감 △동일 예산으로 더 많은 데이터를 확보해 AI 고도화 기반을 마련 △저분화 영역을 자동 시각화·정량화해 림프절 전이 가능성을 예측하고 치료 우선순위를 결정하는 등 다양한 임상 연구로의 확장성이 기대된다.

이 기술은 특정 암종에 국한된 기능이 아니라, 적은 라벨만으로 대규모 데이터를 학습할 수 있는 범용 기술이기 때문에 전체 파이프라인 경쟁력을 높일 수 있는 원천기술로 평가된다. 또한 제이엘케이가 중점적으로 개발 중인 뇌졸중 AI 솔루션(CT, MRI 기반 예측·진단)도 다기관·대규모 데이터를 필요로 하는 만큼,  뇌졸중 영역에서도 △데이터 확보 △학습 속도 △예측모델 고도화에 큰 의미를 갖는다.

제이엘케이는 이번 특허 기술을 향후 위암 병리뿐 아니라 뇌졸중, 치매, 심혈관 질환, 기타 병리 영상 등 다양한 의료 AI 제품군에 확대 적용해 데이터 구축 효율성과 기술적 확장성을 더욱 강화할 계획이다. 특히 한국, 미국, 일본 등 디지털 병리·의료영상 시장의 성장세가 뚜렷한 국가들을 중심으로 글로벌 전략을 가속화한다는 방침이다.

김동민 대표는 “이번 특허가 단순히 위암 분석 기술을 확보했다는 수준을 넘어, 의료 AI 개발의 가장 큰 장벽인 ‘데이터 구축 비용’ 문제를 해결할 수 있는 전략적 기술을 확보한 성과”라고 밝혔다. 이어 “약한 지도학습 기반 원천기술은 뇌졸중을 포함해 전 사업 영역에서 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장에서 성장 속도를 높이는 중요한 자산이 될 것”이라고 말했다.