LG AI연구원이 인공지능(AI)으로 조직병리 이미지를 분석하는 새로운 '엑사원패스(EXAONE Path) 1.5' 모델을 오픈소스로 공개했다. 올해 전문가용 '엑사원 3.5'와 추론AI '엑사원 딥'을 선보인 데 이어 의료용 AI까지 선보였다.
LG AI연구원은 지난달 30일(현지시간)부터 3일까지 열린 세계 최대 규모 암 학회 '미국임상종양학회(ASCO) 2025'에서 엑사원패스 1.5 모델을 선보였다.
엑사원패스 1.5는 조직병리 이미지 특성을 반영한 특화 모델이다.
조직병리 이미지는 세포나 조직의 미세한 구조를 관찰하는 데 사용하는 고해상도 디지털 이미지다. 암 진단 등 병리학 분석에서 중요 역할을 한다.
엑사원패스 1.5를 이용하면 유전자 검사없이 유전자 변이를 예측해 최적의 치료 방법과 약 종류를 결정할 수 있다. 최대 2주가 소요되는 유전자 검사 기간도 줄일 수 있어 치료 시간과 비용을 줄이고 환자 치료 시기도 앞당길 수 있게 된다.
엑사원패스 1.5 모델은 세포 형태 학습을 강화했다.
LG AI연구원에 따르면, 기존 3만5000여장에서 약 7만3000여장으로 늘어난 슬라이드 이미지 데이터를 사전 학습했다. 슬라이드 이미지 한 장이 수 천개 타일(tile) 이미지로 구성되는데, 약 5억장 이상의 타일 이미지를 분석한 결과를 기반으로 세포의 미세한 형태와 조직 구조에 대해 높은 이해도를 갖췄다.
특히 타일별 정보를 효과적으로 슬라이드 단위로 통합할 수 있도록 구현해 병리 이미지를 정교하고 정확하게 판단한다.
약 1만여쌍의 슬라이드-RNA(리보핵산) 유전자 정보 데이터도 추가 학습해 이미지 자체 정보와 유전자 정보까지 함축했다. 이는 검체가 없거나 유전적 특징에 대한 단서가 필요할 때 예측이 가능해진 것이어서 치료 전략 수립은 물론 특정 코호트 연구에도 활용할 수 있다.
LG AI연구원은 “AI 기반 맞춤형 의료와 바이오 분야 혁신에 기여하기 위해 의료 AI 분야 연구를 이어가겠다”고 말했다.
배옥진 기자 withok@etnews.com
