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국립암센터, ‘AI와 빅데이터’ 암 진단·치료 등 활용방안 모색
2022-06-15
14회 국제심포지엄 개최…미 NCI 암 연구 데이터 커먼즈(CRDC) 등 소개 국립암센터 14회 국제심포지엄 전경 [의학신문·일간보사=이승덕 기자]국립암센터가 인공지능(AI)와 빅데이터를 주제로 암 관련 빅데이터 활용을 모색하는 자리를 가졌다. 국립암센터는 15일 국가암예방검진동 8층 국제회의장에서 ‘암에서의 인공지능과 빅데이터: 지식에서 행동으로(AI and Big Data in Cancer: from Knowledge to Action)’을 주제로 제14회 국제심포지엄을 개최했다. 이번 심포지엄은 라는 주제로 국내외 인공지능과 빅데이터 전문가들이 참석한 가운데 진행됐다. 이번 심포지엄에서 전문가들은 인공지능과 빅데이터에 대한 주요 업적과 최신 동향을 공유하고 이를 활용한 새로운 치료 및 연구 전략을 제시해 국제 교류의 장을 펼쳤다. ‘한국의 헬스케어 빅데이터’를 주제로 진행된 첫 번째 세션에서는 최귀선 국립암센터 암빅데이터센터장이 ‘암 빅데이터: 도전과 기회’를 주제로 발표했다. 최귀선 센터장은 양질의 암 빅데이터를 생산, 구축, 제공하는데 주도적인 역할을 해 온 국립암센터 주요 성과를 소개하고, 국가암데이터센터의 비전과 계획을 제시했다. 최 센터장은 "지난해 9월 국가암데이터센터로 지정받은 것을 기점으로 공공과 민간에서 독자적으로 수집·활용하는 데이터를 상호연계하여 새로운 부가가치를 창출하고, 데이터를 기반으로 암 질환을 극복하고자 한다”면서 “올해 국가암데이터센터는 복지부가 주관하는 K-CURE 사업에 참여해 암 임상데이터 활용 네트워크를 구축하고, 암단백유전체연구 등에서 멀티 오믹스 데이터를 임상데이터와 함께 수집, 공개할 계획을 수립 중”이라고 말했다. 두 번쌔 세션에서는 밴더빌트대학교 의료센터 교수인 폴 해리스 박사가 유전체 분석 프로그램인 ‘올 오브 어스(All-of-Us) 연구 프로그램’을 소개했다. 미국 국립보건원(NIH)이 2018년부터 추진 중인 이 프로그램은 미국 전역의 다양한 인종을 포함해 백만 명 이상의 유전체 정보 등 의생명데이터를 질병연구에 활용할 계획으로 마련됐다. 클라우드 기반 디지털 플랫폼을 활용해 수집하는 데이터는 유전정보를 기반으로 건강관련 설문과 진료기록, 신체계측, 웨어러블 디바이스를 활용한 라이프로그 정보, 디지털 헬스 데이터, 생체시료를 포함한다. 프로그램의 책임연구자인 폴 해리스 박사는 “최근 이 프로그램은 10만 개에 달하는 전정 유전체 데이터와 16만 5천개의 유전형 분석자료도 공개했다”라고 설명했다. 또한, 폴 해리스 박사는 프로그램의 연구대상자 모집, 데이터 수집 방법, 데이터 활용 모델 등 올 오브 어스(All-of-Us) 프로그램의 전반적인 내용과 활용방안, 향후 계획 등에 대해 발표했다. 최귀선 국립암센터 암빅데이터센터장(왼쪽)과 폴 해리스 밴더빌트대학교 의료센터 교수 세 번째 세션에서는 스웨인 첸 아마존 웹 서비스(AWS) 학자(싱가포르 국립대학교 의학부교수)가 ‘아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS) 클라우드를 사용한 암 연구의 혁신 가속화’를 주제로 특별강연을 펼쳤다. 스웨인 교수는 “암은 게놈의 질병이라고 일컬어져 왔다. 하지만 현재 암 연구는 다중 오믹스와 다중 모달 분석으로 빠르게 이동되고 있다”며 “후성유전학, 대사체학, 단백질체학, 미생물군집 관점의 통합은 암에 대한 이해, 진단 및 치료의 차세대를 이끌 것이다”라고 말했다. 스웨인 교수는 “이러한 다중의 거대한 데이터셋은 복잡성을 수반하는데 이에 대한 해결책은 인공지능과 머신러닝이다”라며 아마존 웹 서비스에 대해 이어서 소개했다. 스웨인 교수는“AWS는 데이터 통합, 합성 및 추론을 용이하게 할 뿐만 아니라, 인공지능 및 머신러닝을 사용해 다중모드 데이터에서 통찰력을 제공하는 다양한 서비스 및 솔루션 제품군을 보유하고 있다”라며, 암 연구에 있어서도 AWS가 필요함을 강조했다. 이어 에리카 킴 미국 국립암연구소(NCI) 생체의학 정보학 프로그램 전문가가 ‘미국 국립암연구소 연구 데이터 커먼즈(NCI Cancer Research Data Commons)’에 대해 발표했다. 에리카 킴은 기초 또는 임상 암 연구의 가속화를 위해서는 질병의 분자적 기반을 식별하기 위한 다중모드 데이터셋으로의 접근이 필수적임을 강조했다. 미국에서 2016년 수립된 암 정복 계획(Cancer Moonshot)에 따라, 캔서 문샷의 과학적 방향 개발을 위한 권고안 제시를 위해 NCI가 블루 리본 패널(Blue Ribbon Panel)을 구성했다. 에리카 킴은 “캔서 문샷 블루 리본 패널에서도 다양한 데이터 유형을 최대한 활용하기 위해서는 정보학에 대한 투자가 최우선 과제라고 언급했다”라며, “NCI는 암의 원인 규명, 치료법 향상, 예방 도구의 개발 등을 지원하기 위해 연구자들에게 대규모 데이터에 대한 액세스를 지원하는 가상 데이터 에코시스템인 암 연구 데이터 커먼즈(Cancer Research Data Commons, CRDC)를 개발했다”라고 말했다. 또한, CRDC를 통해 연구자가 최신 클라우드 기반 인프라에서 결과를 분석, 공유 및 저장할 수 있게 구축된 ‘NCI 클라우드 리소스’ 등 프로그램 전반에 대해 소개했다. 국립암센터는 NCI와 한미 암 공동연구 활성화 및 협력 연구 진행을 위한 연구자 교류를 우선적으로 진행하기로 했으며, 이를 통해 향후 각국에 축적된 암 데이터의 공동 활용을 통한 다양한 연구가 가능할 것으로 기대된다. 에리카 킴은 “클라우드 리소스를 공동 활용한 암 연구는 데이터 생태계 확장 및 다양한 연구 개발로 이어져 한미 양국의 암 연구에 큰 진전이 있을 것으로 기대된다”라고 덧붙였다. 네 번째 세션에서는 ‘암 연구의 인공지능’을 주제로 발표가 이어졌다. 홍동완 가톨릭대학교 교수는 ‘암 멀티-오믹스 빅데이터를 활용한 인공지능 연구’를 주제로 전 세계와 국제 암 컨소시엄에서 주목하고 있는 암 멀티오믹스 빅데이터에 대해 소개했다. 홍 교수는 약 2만 페타바이트 규모에 이르는 임상 멀티오믹스 데이터에 대해 언급하며 이를 활용한 연구를 위해 연구자들이 유념해야할 데이터 유형, 구조 및 표준화 등에 대해 설명했다. 이어 홍 교수는“멀티 오믹스 데이터와 인공지능을 이용한 진단 또는 치료 후보를 발굴하기 위해서는 질병 유형 및 환자 유형, 생물학적 연구 등의 연구 목적에 따라 멀티오믹스를 분류해야 한다”라며 “AI 모델의 재현성을 높이기 위해 DNA 서열 등의 데이터 사용을 권고한다”라고 말했다. 마지막 세션은 ‘인공지능 기술의 임상적용’을 주제로 진행됐다. 황보율 국립암센터 암빅데이터 인공지능연구과장은 ‘병원 인공지능의 미래방향’에 대해 발표했다. 황보율 인공지능연구과장은 “암에서의 인공지능은 의료영상, 의료정보, 유전체 등 각종 의료데이터를 통해 인공지능 모델을 개발·적용하고자 하는 노력이 지속됐으나 실제 의료현장에 적용하기는 어려웠다”라며, “실제 사용자인 의료인과 의료 현장의 니즈 파악이 미흡해 의료현장에서의 실질적 편의를 만들어내지는 못했기에, 이제 실제 솔루션을 사용할 사용자의 수요를 기반으로 의료인과 기업이 의료기기 소프트웨어를 개발할 필요가 있다”고 강조했다. 또한, “병원에서 클라우드 기반의 빅데이터, 인공지능 개발 및 실증 플랫폼의 구축이 필요하며, 기업과 학계가 모두 동참하는 선순환 체계가 필요하다”라고 덧붙였다.
카이스트가 한국인 헤어스타일 이미지 50만장 모은 이유는
2021-07-21
(5)디지털 뉴딜 핵심, AI데이터댐 열린다 국립암센터, 유방암·부비동염 질환 데이터셋 완성   헤어스타일 AI 데이터셋을 이용해 만든 이미지 합성 기술. 다양한 헤어스타일을 접목할 수 있다. AI허브 캡처   '사진 속 모델의 헤어스타일이 나에게 어울릴까?' 헤어스타일을 바꾸기 위해 찾아간 미용실에서 헤어디자이너가 추천한 모델들의 사진을 보고 누구나 한번쯤 해봤을 법한 고민이다. 적지 않은 시간을 고민에 할애하는 경우도 흔하다. 하지만 앞으로 이런 고민도 인공지능(AI)이 덜어줄 것으로 보인다. 최근 국내 최초로 한국인의 헤어스타일을 총망라한 'AI 데이터셋'이 구축되면서 이런 맞춤형 기술 개발의 길도 열렸기 때문이다. ----------------------------------------------------------------------- K-헤어스타일 데이터셋 어떻게 만들었나 21일 정부부처 등에 따르면 AI 분야 국제학회 ICIP 2021에서 카이스트 AI대학원 주재걸 교수 연구팀이 발표한 '한국인 헤어스타일 이미지' AI 논문이 인용됐다. ICIP는 국제전기·전자기술자협회(IEEE)에서 주최하는 이미지 처리 국제학술 대회로, AI 이미지 분야에선 가장 규모가 큰 국제 포럼이다. 학계에선 미·중 강대국이 주도하는 국제 AI학회에서 한국 연구팀이 적잖은 성과를 거뒀다는 평가가 나왔다. 주 교수 연구팀의 논문은 한국인 헤어스타일 이미지 50만 장으로 구성된 AI 데이터셋, 이른바 K헤어스타일을 소개하고 이를 토대로 한 기술 활용 가능성을 분석한 게 골자다. 주 교수는 본보와의 인터뷰에서 "최근 AI 분야에서 컴퓨터 비전 기술을 활용한 가상 헤어 염색 등 헤어스타일과 관련된 여러 연구가 시도되고 있지만 정작 AI를 훈련시킬 헤어스타일 데이터셋은 그동안 턱없이 부족했다"며 연구 배경을 설명했다.   K헤어스타일 데이터셋. 데이터 활용에 제한이 없도록 개인정보비식별화를 통해 법적 이슈를 완전히 해결한 원천 데이터로 구성됐다. AI허브 제공 주 교수 연구팀은 정부의 'AI 학습용 데이터 구축사업' 지원을 받아 지난해 9월부터 6개월간 작업해 50만 장 규모의 한국인 헤어스타일 이미지 데이터셋을 완성했다. 전국 미용실에서 시술한 뒤 찍어 보낸 사진부터 일반인들이 평소 하고 다니는 머리를 찍은 사진 등 사실상 한국인의 헤어스타일을 총망라했다. 기존 해외에서 구축된 헤어스타일 데이터셋을 크게 능가한 결과물이다 보니, 논문 발표 이후 K헤어스타일 데이터셋을 요청하는 해외 연구자들의 문의가 쇄도하고 있다는 게 주 교수의 설명이다. 주 교수는 이번 데이터셋 구축을 계기로 앞으로 다양한 AI기술이 쏟아질 것으로 내다봤다. 그는 "AI가 이용자의 두상을 보고 어울리는 헤어스타일을 추천해주거나 게임 등에서 다양한 헤어스타일을 자동으로 생성하는 등 쓰임새가 무궁무진할 것"이라고 말했다.   ----------------------------------------------------------------------- 의사에 안 밀리는 AI…사진 보고 유방암 진단 최근 국립암센터가 구축한 유방암·부비동염(축농증) 질환 AI 데이터도 업계의 주목을 받고 있다. 각종 질환을 정확히 진단하는 AI를 개발하려면 방대한 의료 데이터가 필수인데, 의료 정보는 민감한 기록 등이 포함된 '민감 정보'여서 스타트업과 같은 민간회사들이 의료 관련 AI 데이터를 구축하는 게 쉽지 않다. 국립암센터는 유방암 병리 이미지 10만 건과 부비동염(축농증) 질환 이미지 8,000건 규모의 AI데이터를 구축했다. 국립암센터는 이번에 구축한 AI데이터를 토대로 질환 이미지를 웹페이지에 올리면 유방암 여부를 진단해주는 응용서비스를 개발했는데, AI 수준이 병리과 의사에 뒤지지 않는다는 게 국립암센터의 설명이다. 황보율 국립암센터 교수는 "양질의 헬스케어 데이터 구축이 어려운 스타트업 등에 큰 도움이 될 것으로 기대한다"며 "앞으로 AI를 활용한 헬스케어 분야는 크게 성장할 것"이라고 말했다.   김동욱 기자 (kdw1280@hankookilbo.com)   출처 : https://n.news.naver.com/article/469/0000618850?fbclid=IwAR0vloJPghg1PgyU20fQjQhheYYwTG8szHOHMbkcJ3IVLgsJ3lg2nRGfsrs&fs=e&s=cl
암 환자 가명정보 분석해 치료 후 만성질환 알아냈다
2021-06-03
| 개인정보위, 국립암센터·국민건강보험공단과 합동 연구 사례 발표   (지디넷코리아=김윤희 기자)보건·의료 분야 가명정보를 활용해 암 환자가 치료 이후 심뇌혈관질환과 근골격계질환, 대사질환 등을 빈번하게 겪었다는 연구 결과가 도출됐다. 개인정보보호위원회는 3일 국립암센터에서 진료를 받은 주요 6대 암 환자의 장기 합병증과 만성질환의 발생을 9년간 장기 추적조사해 얻은 결과를 소개했다. 국가암등록통계자료에 따르면, 이번 연구에 포함된 6대 암은 우리나라에서 주요하게 발생하는 암종으로 전체 암 발생의 63%를 차지한다. 이번 연구는 개인정보보호위가 실시하는 '가명정보 활용 5대 분야 7개 과제'의 하나로 추진됐다. 국립암센터가 보유한 20만명의 임상 정보, 국민건강보험공단이 보유한 국민 20만명의 진료정보 등 양 기관이 보유하고 있는 건강 관련 빅데이터를 가명처리해 결합했다. 출처=이미지투데이 최근 조기 진단 기술과 치료 기술이 발달함에 따라 국내 암 환자의 5년 상대 생존율이 70.3%으로 향상되면서, 5년 이상 암 생존자의 1차 치료 이후 발생하는 장기적인 합병증과 만성질환의 관리를 통한 치료 후 관리의 중요성이 커지고 있다. 기관들은 가명정보 결합을 통해 암 생존자에게 주로 발생하는 합병증, 만성질환 등 중요 정보를 관찰했다. 이번 연구의 1차 분석결과로, 국립암센터를 방문한 환자 중 암이 없었던 일반 환자에 비해 암 환자에서 합병증 및 심뇌혈관질환, 대사질환, 근골격계질환 등 만성질환의 발생이 많은 것을 확인했다.   6대 암환자는 일반 환자군에 비해 심뇌혈관질환 중 심부전은 81%, 심근경색은 50%, 뇌졸중은 25% 가량 발생 빈도가 더 높게 나타났다. 특히 심부전의 발생 빈도가 심뇌혈관질환 중에서 가장 높은 것을 확인할 수 있었다. 근골격계질환 중 골절은 6대 암 환자에서 일반 환자군에 비해 47% 더 많이 발생했다. 대사질환 중 가장 대표적인 당뇨병의 발생은 35% 더 많았다. 일반 환자에 비해 암 환자에서 대사질환, 심뇌혈관질환, 근골격계질환 발생이 많았으며, 암 생존 후 장기적인 합병증과 만성질환의 지속적인 관리와 예방이 중요함을 시사하는 결과다. 기관들은 향후 심층분석을 통해 6대 암종별 장기 합병증과 만성질환의 세부 발생 현황과 발생 주요 요인을 파악할 예정이다. 나아가 이번 결합 데이터를 적용한 인공지능(AI) 학습을 통해 암 생존자들의 생애 주기 전반에 걸쳐 장기적인 질환에 대한 위험 요인을 파악하고 질환을 예방할 수 있는 예측 모델을 제시할 계획이다. 서홍관 국립암센터 원장은 “암 생존율이 향상되면서 암 생존자가 200만명에 이르고 있고, 암 생존자의 삶의 질 향상을 위해서는 암 치료 이후의 적극적인 건강관리가 필요하다”며 “이번 시범사례를 통해 암 생존자의 만성질환 관리뿐만 아니라 정밀의료를 통한 임상의료 효율이 증대할 것으로 기대되며, 향후 AI 기술을 활용한 환자 중심의 맞춤형 의료 서비스에 중추적인 역할을 할 것으로 예상된다”고 했다. 윤종인 개인정보보호위원회 위원장은 “이번 사례는 지난번 폐암 치료효과 연구 사례에 이어 보건의료 빅데이터의 안전한 활용의 가능성을 보여준 결과”라며 “향후 개인정보의 안전한 활용의 또 다른 축인 마이데이터와 연계해 실증데이터와 예측모델에 기반한 맞춤형 의료서비스까지 개발된다면 국민건강 증진에 다양하게 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 했다. 김윤희 기자(kyh@zdnet.co.kr) 출처 : https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=092&aid=0002223978
국립암센터, 빅데이터 활용 암 예측·진단지원 서비스 개발 착수
2021-06-01
  국립암센터는 국립암센터가 주관하고 삼성서울병원, 세브란스병원, 가천대길병원, 전북대학교병원, 에비드넷이 참여한 '암 질환 중심 예측 및 진단지원 시스템 개발과제'가 산업통상자원부 2021년도 바이오산업 기술 개발사업에 선정됐다고 1일 밝혔다. 주관기관인 국립암센터는 공공·민간 연합 분석이 가능한 다기관 분산 환경 네트워크 연구를 위해 국립암센터의 암 빅데이터 플랫폼 'CONNECT'와 에비드넷 'FeederNET' 플랫폼을 활용해 연구를 수행할 예정이다. 암 질환 중심 예측 및 진단지원 기술 개발과 더불어 암환자 예후 예측 상용서비스 개발도 추진한다. 국립암센터는 참여기관인 삼성서울병원, 세브란스병원, 가천대길병원, 전북대병원과 16만 명 이상의 표준화된 암 임상데이터를 중심으로 이번 연구에 참여한다. 연구는 의료데이터 안전한 활용을 위해 각각 임상기관 내에서만 학습하고 결과값만 플랫폼에 보내 2차 분석하는 구조로 설계된다. 참여기업인 에비드넷도 보유한 표준 데이터 기반 다기관 분산 연구망으로 암 중심 공통데이터 모델을 개발해 본 연구에 접목한다. 참여기관은 10여개 서비스 모델 개발을 비롯해 실제 의료 환경에서 활용할 수 있도록 임상 환경 내에서 서비스 모델을 구체화하는 것을 목표로 응용 서비스 개발에 집중할 계획이다. 연구기간은 올해부터 2025년까지다. 연구비는 30억원을 지원받는다. 연구책임자인 차효성 국립암센터 암빅데이터센터 데이터운영팀장은 “고품질, 고수요 데이터를 기반으로 의료 빅데이터와 인공지능 연합기술의 선도 서비스 모델을 만들고 의료데이터 안전한 활용에 좋은 모델을 제시하겠다”고 말했다. 출처 : 전자신문 (https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=001&oid=030&aid=0002948006)           정현정기자 iam@etnews.com
[차세대리더-의학·과학] 황보율 국립암센터 인공지능사업팀장
2020-12-03
황보율 국립암센터 인공사업팀장(내과 전문의)은 의료 빅데이터 분야에서 두각을 보이는 학자다. 의료 분야에서 인공지능 활용이 늘어나는 만큼 의료 빅데이터의 중요성도 커지고 있다. 황보 팀장은 전자건강기록(EHR), 의료영상, 병리영상, 유전체 등 의료 데이터를 통합해 인공지능 개발의 기반을 다진 공로로 2019년 보건복지부 장관 표창과 과학기술정보통신부 장관 표창을 받았다. 그는 2006년 서울대 의대를 졸업하고 2015년과 2020년 같은 대학 대학원에서 각각 의학 석사와 박사 학위를 받았다. 2015년부터 국립암센터에서 근무하고 있다.     출처 : 시사저널
'인공지능 학습용 데이터 구축사업' 국립암센터가 주관
2020-12-03
[헬스코리아뉴스 / 전성운] 국립암센터가 '간암, 담낭암, 췌장암 영상진단 인공지능 학습용 데이터 구축사업' 주관기관으로 최종 선정됐다 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원이 추진하는 디지털 뉴딜사업의 일환으로 수행되는 이번 과제에 국립암센터를 중심으로 총 13개 의료기관 및 민간기관이 올해 12월까지 사업을 추진하게 된다. 이번 과제에는 총 57억원의 정부지원금이 투입된다. 간암, 담낭암, 췌장암의 영상진단 이미지와 임상전문의의 진단 정보를 결합한 데이터셋을 구축하고, 딥러닝 기계학습을 통한 인공지능서비스 모델을 개발할 수 있도록 비식별화 및 단계별 품질 검증 작업을 거쳐 관련법에 근거해 안전하게 제공될 예정이다. 이를 바탕으로 의료 인공지능 데이터 저작 도구 및 인공지능 시범 서비스 모델을 개발하고, 인공지능 기술 발전에 따라 자생적으로 데이터를 확장, 개방하는 선순환 구조를 만들어나가는 것을 목표로 한다. 국립암센터가 총괄하고, 가천대 길병원, 고려대 구로병원, 강남세브란스병원에서 각각 간암, 담낭암, 췌장암 데이터를 세부 담당한다. 각 의료기관은 의료정보시스템을 통해 비식별화된 학습용 데이터를 수집‧구축하게 된다. 민간 참여기관들은 구축된 영상들의 데이터 효용성 검증을 위한 인공지능 모델을 구축해 협력할 예정이다. 한편, 국립암센터는 작년에도 '질병 진단 이미지 데이터 구축 과제'에 선정돼 총 19억원의 정부지원금을 받아 유방암, 안저 질환 등에 대한 데이터를 구축한 바 있다. 사업책임자인 국립암센터 간담도췌장암센터 우상명 박사는 "의료 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 기술개발은 물론 향후 질병의 정밀 치료 및 발병 예측과 같은 응용 분야에 다양하게 활용될 수 있는 기술개발을 도모해 의료의 질 향상과 비용 절감 효과를 기대할 수 있다"고 말했다.  
국립암센터, 4차산업 접목 암정복 나선다
2020-12-03
[의학신문·일간보사=김현기 기자] 국립암센터가 4차 산업혁명 시대를 맞이해 변화하는 의료환경에 적극 대응하고, 차세대 암연구 및 기술 선도를 통한 암정복의 미래를 제시한다는 계획이다.    이에 따라 국립암센터(원장 이은숙)는 ‘헬스케어플랫폼센터’ 조직을 신설해 미래지향적 의료서비스 개발의 중추적 역할을 수행하겠다고 4일 밝혔다.    국립암센터에 따르면 헬스케어플랫폼센터는 인공지능사업팀, 정보운영팀, 바이오뱅크, 혁신기술과를 신설·재편한 조직이다.    구체적으로 헬스케어플랫폼센터는 세계적 수준의 암 의료 데이터의 체계적 분석뿐만 아니라 인공지능(AI)과 같은 차세대 스마트 ICT 기술들을 헬스케어에 접목한 융·복합연구를 추진해 의료 빅데이터 개발의 컨트롤타워 역할에 나선다.    우선 센터는 최근 과학기술정보통신부(한국정보화진흥원) ‘2019년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업’의 ‘질병진단 이미지 AI데이터 구축’ 과제에 주관기관으로 선정돼 의료 인공지능 학습용 데이터 활용을 지원하는 사업을 착수할 예정이다.   손대경 헬스케어플랫폼센터장은 “센터를 통해 대내외 유관기관과 적극 협업해 공공성 기반의 미래지향적 新의료서비스를 개발하기 위한 지속적인 노력을 전개할 것이며, 이를 통해 암 정밀진단 및 조기발견으로 암환자의 삶의 질 향상에 기여하기 위해 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.   아울러 국립암센터는 인공지능 기반 상담형 챗봇 서비스 구축해 정확한 암 정보 접근 가능성 높여 국민의 편의성을 제고하겠다는 목표도 설정했다.   국립암센터는 과기부의 인공지능 이외에 ‘2019년도 ICT기반 공공서비스 촉진사업’의 과제로 ‘국가 암 지식정보 중심의 인공지능 기반 상담형 챗봇 서비스 구축’도 선정됐다.    이 과제는 국가기관, 지자체, 공공기관의 수요조사를 통해 접수된 142개 과제 중 적용기술의 적정성, 서비스의 사회적 파급효과 등을 고려해 최종 선정된 19개 과제 중 하나로, 6월부터 조달발주를 통해 사업자를 선정하고 본격적인 사업이 착수될 예정이다.   특히 이 과제는 총 14억5000만원이 투입되며, 암 정보를 찾는 국민들이 국가암정보센터(cancer.go.kr) 홈페이지, SNS, 메신저, 인공지능 스피커 등 인공지능 기반 상담형 챗봇 서비스를 통해 보다 쉽고 편리하게 정확한 암 정보를 이용할 수 있도록 하기 위한 목적으로 기획됐다.   올해 10종의 암종에 대한 상세정보와 89종의 암종에 대한 요약 정보를 우선적으로 구축할 예정이라는 게 국립암센터 관계자의 설명이다.   정유석 암지식정보센터장은 “챗봇 서비스는 정확한 암 정보를 찾는데 어려움을 겪는 국민들에게 건강정보 활용능력(헬스 리터러시) 도우미로서의 역할을 수행할 것으로 기대된다”며 “모든 국민들이 다양한 채널을 통해 쉽고 편리하게 올바른 암 정보에 접근할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.
NBP, 인공지능 의료 학습 모델 개발, '데이터톤' 개최
2020-09-02
  네이버 비즈니스 플랫폼(NBP)은 오는 21일부터 5일간 온라인 AI(인공지능) 데이터톤 'Korea Health Datathon 2020' (이하, KHD 2020)을 개최한다고 2일 밝혔다. KHD 2020는 과학기술정보통신부의 '2020 AI 학습용 데이터 구축' 사업의 일환으로, 지난 2019년 건양대학교병원 주최 하에 마무리된 'Konyang Health Datathon 2019'에 이어 실제 의료 영상 데이터를 활용한 두 번째 대회이다. NBP가 주최하는 이번 행사를 통해 구축된 학습용 의료 영상 데이터(축농증 관련 X-ray 영상, 유방암 관련 디지털 병리 영상)는 실제로 구현 가능한 인공지능 학습 모델을 기획하고 개발하는데 활용될 예정이다. 건양대학교병원과 국립암센터, 건양대학교 의료인공지능학과가 주관하고, 한국정보화진흥원과 대전광역시, 대한의료정보학회 등이 후원한다. 대회 참가자들은 2가지 분야 ▲축농증 X-ray 이미지 학습 알고리즘 개발 ▲유방 병리 이미지 학습 알고리즘 개발 중 하나를 선택하여 AI학습 모델을 개발하게 된다. 이에 필요한 모든 컴퓨팅 파워는 NBP의 고성능 클라우드 인프라 상에서 운영되고, 의료 데이터 분석은 네이버의 클라우드 머신러닝 개발 플랫폼인 NSML(NAVER Smart Machine Learning)을 기반으로 진행된다. 오는 17일까지 누구나 참가신청 가능하다. 온라인 접수 후 서류심사를 통해 최종 본선 참가팀을 선정하게 된다. 분야별로 1등 300만원, 2등 200만원 등 총 1000 만원 상당의 상금이 지급될 예정이다.   출처 : 디지털타임스 URL : https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=029&aid=0002621495
국립암센터, 2020 암 빅데이터 활용 인공지능 아이디어 경진대회 개최
2020-08-20
  암빅데이터를 활용한 인공지능 아이디어 경진대회 시상식이 2일 국립암센터에서 열렸다. (사진=국립암센터)   암 빅데이터를 활용한 인공지능(AI) 아이디어 경진대회 시상식이 2일 국립암센터(원장 이은숙)에서 개최됐다. 이번 경진대회는 암 빅데이터 플랫폼에서 생산되는 폐암, 대장암, 유방암 데이터를 기반으로 활용도 높은 AI 모델을 발굴하기 위해 진행됐다. 국립암센터, 가천대길병원, 건양대병원, 대구가톨릭대의료원, 분당서울대병원, 삼성서울병원, 서울대 산학협력단, 아주대 산학협력단, 연세암병원, 전북대병원, 화순전남대병원이 공동 개최했다. 총 28팀이 참여한 이번 경진대회에서는 1차 적절성, 독창성, 구체성, 실현가능성, 기술성을 심사하는 서류심사와 2차 영상심사(60%), 대국민 참여 투표(40%)를 거쳐 대상 1팀, 우수상 1팀, 장려상 2팀이 선정됐다. 대상을 받은 팀에는 한국정보화진흥원(NIA)에서 주관하는 통합경진대회 참여 자격이 부여된다. 대상은 Pulmanos팀(정종욱, 이건)의 '기계학습을 이용해 폐암환자에서 수술 후 급성 신손상(AKI) 발생 여부 및 AKI 조기 회복 여부를 예측하는 빅데이터 모델 구축'이 수상했다. 우수상은 클라우드팀(이재빈, 안미선, 윤성욱)의 '빅데이터를 활용한 대장암 환자의 개인적 특성을 고려한 항암제 부작용 예측', 장려상은 동창들팀(조민제, 최찬열, 염윤석)의 '암 우울할 수 있다'와 UAI팀(김재윤, 소유리, 정서연)의 'AI기반 개인 맞춤형 헬스케어 APP-OMYB(Oh My Breast)'가 수상했다. 대상을 받은 정종욱 수상자는 “병원에서 진행한 임상데이터 연구 참여 경험이 모델 구축에 큰 도움이 됐고 수상한 빅데이터 모델이 상용화되어 향후 환자 건강과 의료비용 절감에 실질적으로 도움이 되면 좋겠다”고 수상 소감을 전했다. 이번 사업 책임자인 김대용 암 빅데이터 플랫폼 사업단장은 “이번 대회는 암 빅데이터와 AI의 결합을 통한 혁신적 의료서비스 개발 가능성을 확인하는 계기가 됐다”며 “앞으로도 다양한 아이디어를 발굴해 암환자를 위한 서비스 개발에 최선을 다할 것”이라고 말했다. 국립암센터는 과학기술정보통신부가 추진하고 한국정보화진흥원이 지원하는 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업의 헬스케어 분야를 주관하고 있다.   출처 : 전자신문 URL : https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=102&oid=030&aid=0002911017