강재우 교수 연구실이 흉부 X-ray 영상에 대한 검사결과를 요약하는 인공지능 시스템 국제경진대회 RadSum에서 미국 스탠포드 대학교, 독일 지멘스, 영국 유니버시티 칼리지 런던 (UCL) 등을 제치고 1위를 달성했다.
RadSum 대회는 스탠포드 의료 이미지 인공지능 센터(AIMI; Center for Artificial Intelligence in Medicine & Imaging)에서 주관하는 대회로, 강재우 교수 연구팀이 참여한 MIMIC-CXR 챌린지는 흉부 X-ray 영상과 검사소견을 기반으로 진단을 추론하는 과제를 수행한다.
대부분의 참가팀들이 ChatGPT의 뿌리 기술인 트랜스포머(Transformer) 구조의 언어모델을 사용해 텍스트 형태의 검사 소견만을 입력으로 받아 진단을 생성한 반면, 강재우 교수팀은 X-ray 영상의 시각정보와 검사소견의 언어정보를 동시에 활용하는 시각언어모델 CheXOFA를 개발해 대회에 참가했다. CheXOFA 역시 Transformer에 기반한 모델이지만, 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 영상 등도 같이 입력 및 출력(생성) 할 수 있도록 확장된 멀티모달 인공지능 모델이다.
RadSum 대회는 2023년 1월에 학습 데이터를 공개하였고, 이후 3개월간 참가팀들이 각자의 방식으로 인공지능 모델을 개발해 학습시켰다. 4월 6일 테스트 데이터가 공개된 이후 4월 28일까지 리더보드가 운영되며 각 참가팀들의 인공지능 모델의 성능 경합이 이루어졌다. 대회 최종 순위와 우승팀은 세계 최고 권위 인공언어지능 학회인 ACL(Association for Computational Linguistics)의 BioNLP 2023 워크숍에서 7월 13일에 발표되었다.
[관련기사]
https://www.asiatime.co.kr/article/20230714500213#_mobwcvr
https://m.dhnews.co.kr/news/view/1065586922790239
https://www.sportschosun.com/news/news.htm?id=202307140000000000013579&ServiceDate=20230714