의료 영상의 미래 - 생성형 AI: 확산 모델에 관한 이야기

소개

• 정형진 (KAIST, Google Research)가 본 강연에서는 생성형 AI에 대해 이야기합니다.
• 특히, 확산 모델(diffusion model)이 의료 영상의 패러다임을 어떻게 바꿀 수 있는지에 대해 논의합니다.

의료 영상의 파견모델과 확산모델

• 일반적으로 의료 영상 분석은 파견모델로 이루어져 있습니다.
• 파견모델에서는 전문가가 이미지를 직접 분석하고, 해당 분석을 실시간으로 보고서로 작성합니다.
• 파견모델은 전문성을 요구하며, 한정된 리소스와 인력으로 인해 대부분의 비강도를 다루지 못합니다.
• 반면에 확산 모델은 생성형 AI 알고리즘을 활용하여 문제를 해결합니다.
• 확산 모델에서는 기존 영상과 레퍼런스 영상을 비교하여 결과를 생성하고, 변형하여 진단의사결정을 할 수 있습니다.

확산 모델의 의료 영상에 대한 이점

• 확산 모델은 의료 영상 분석의 가시성을 향상시킬 수 있습니다.
• 생성된 영상을 지속적으로 데이터베이스에 저장하고, 이를 활용하여 새로운 결과에 대한 확인을 할 수 있습니다.
• 또한 다양한 데이터를 활용하여 의료 판정의 지연을 줄일 수 있습니다.

확산 모델의 한계와 개선 방안

• 확산 모델은 많은 데이터가 필요하며, 일반화 및 중요한 기능 향상을 위해 더 많은 학습이 필요합니다.
• 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 확장 및 알고리즘 개발에 대한 추가 연구가 필요합니다.
• 또한 실제 의료 분야에서의 사용을 위해 의료법, 개인정보 보호, 윤리 등에 대한 고려가 필요합니다.

결론

• 생성형 AI의 확산 모델은 의료 영상의 패러다임을 바꾸는 데 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다.
• 미래에는 의료 영상 분석에 확산 모델을 적용하여 의사의 진단 속도 및 정확성을 향상시킬 수 있을 것입니다.