의사들이 인공지능(AI) 학습을 위한 기초 단계인 데이터 라벨링 작업에 뛰어들었다. 데이터 라벨링이란 AI가 학습할 수 있도록 각종 데이터에 인식표를 붙이는 것을 말한다. 개와 고양이 사진에 각각 어떤 동물인지 알려줘야 다음에 AI가 같은 사진을 봤을 때 이를 구분할 수 있다.
의료 분야 신생기업(스타트업) 닥터웍스는 16일 의료 분야의 AI 혁신을 위해 의사들로 구성된 대규모 의료 데이터 라벨링 인력을 확보했다고 밝혔다. 이를 위해 이 업체는 지난해 11월 설립 이후 지금까지 내과, 안과, 피부과, 산부인과, 외과, 한방 등 25개 분과에 걸쳐 257명의 전문의를 데이터 라벨링 인력으로 확보했다. 이희상 대표는 “의사들이 스스로 등록하는 크라우드소싱 플랫폼을 만들어 전문 인력을 확보했다”며 “대학병원, 연구기관, 의료기업 등에서 데이터 라벨링 요청이 들어왔을때 관련 내용을 올리면 참여 가능한 의사들이 인터넷에서 작업하는 방식”이라고 말했다.
닥터웍스의 한 자문의가 의료 데이터 라벨링 작업을 하고 있다. 닥터웍스 제공
이들은 의료 데이터의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 각종 의료 데이터의 수집과 가공, 검수 등 데이터 라벨링 전과정에 참여한다. 이들이 다루는 의료 데이터는 전자의료기록부(EMR)의 문자, 엑스레이나 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT), 내시경, 조직검사 등의 영상과 이미지, 의사와 환자의 대화 녹음, 수술방 녹음 기록 등 의사들이 아니면 판별하기 어려운 자료들이다. 이 대표는 “병원에서 환자의 동의를 받고 개인 식별이 불가능하도록 처리해 제공한 자료를 다루게 된다”고 설명했다.
AI를 위한 의료 데이터는 국내 디지털 헬스케어 시장이 2025년 2조4,000억원 규모로 성장할 것으로 예상되면서 필요성이 커지고 있다. 하지만 데이터를 정확히 판별하고 수집, 가공할 수 있는 의사들이 참여하지 않으면 관련 자료를 확보할 수 없어 어려움을 겪고 있다. 이 대표는 “주로 대학병원에서 의사들이 진료를 하며 데이터 라벨링을 하다보니 쉽지 않은 상황”이라며 “닥터웍스는 개인병원 등 1차 진료기관 의사들이 주로 참여해 작업을 한다”고 강조했다.
미국 존스홉킨스 대학 출신의 이 대표가 설립한 닥터웍스는 전문의 중심의 집단 의료 지성과 의생물학 빅데이터에 기반한 의료지식 및 서비스를 제공하는 스타트업이다. 이 대표는 “전문 의료진에게 공정한 노동 대가를 제공하고 AI기업과 연구기관에 고품질 의료데이터를 제공하는 회사로 성장할 것”이라고 밝혔다.
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