㈜파인헬스케어(대표 신현경)가 “제한된 데이터 조건하에서 화상 심도 평가를 위한 샘플 효율적 딥러닝 기술(Sample-Efficient Deep Learning Techniques for Burn Severity Assessment with Limited Data Conditions)” 연구 논문이 오픈 액세스 과학 학술지인 MDPI(Multidisciplinary Digital Publishing Institute) Sensors에 등재되었다고 밝혔다.
현존하는 딥러닝 기술은 모델 성능을 극대화하기 위하여 대규모의 고품질 데이터들을 필요로 한다. 그러나, 의료 분야의 데이터들은 확보하는 과정과 레이블링에 고비용이 요구되고, 인공지능 훈련에 활용하기 위하여 까다로운 절차를 거쳐야 하는 등 의료 인공지능 개발에 여러 장벽이 존재한다.
이러한 한계를 극복하기 위하여 신현경 대표는 소규모의 학습 데이터들을 이용하여 유사한 성능을 낼 수 있는 딥러닝 기술들에 대한 비교 실험을 수행해 왔고, 그 결과가 금번 논문을 통하여 공개되었다.
이 연구에서는 화상 심도 평가(burn severity assessment)를 위한 CNN 기반 모델을 베이스라인으로 4종류의 소규모 샘플 데이터에 특화된 딥러닝 기술들을 비교한 결과를 소개하고 있다.
해당 기술들은 각각 전이 학습(transfer learning), 자기 지도 학습(self-supervised learning), 연합 학습(federated learning) 및 적대적 생성망(Generative Adversarial Network) 기반 데이터 증강 기법이며, 다양한 데이터셋 조건에서 화상 이미지를 사용한 광범위한 실험을 통해 각 기법들의 이점과 한계를 보여 주고 있다.
