임상 데이터 및 의료 영상 정밀 라벨링
전문가의 시선으로 데이터를 진단합니다: 프롬데이터의 고정밀 임상·의료 영상 가공 실무
전문가의 시선으로 데이터를 진단합니다:
프롬데이터의 고정밀 임상·의료 영상 가공 실무
[ 인공지능이 질병의 미세한 징후를 발견하기 위해서는 ‘완벽한 정답지’가 필요합니다]
의료 AI 모델의 정확도는 단순히 데이터의 양에 있지 않습니다. 의료 영상에서 병변의 경계를 1픽셀이라도 잘못 설정하거나, 임상 기록의 전문 용어를 오독하는 순간 모델의 신뢰성은 무너집니다. 프롬데이터는 의료 지식을 보유한 숙련된 어노테이터와 전문의 자문 그룹을 통해, X-ray부터 MRI, 그리고 비정형 EMR 데이터까지 의료 AI가 즉시 학습 가능한 최상위 품질의 데이터셋을 구축합니다.
프롬데이터가 제공하는 고난도 의료 영상 가공 기술
의료 영상은 일반 이미지와 달리 깊이(Depth)와 전문적 해석이 필수적입니다. 프롬데이터는 각 영상 장비 특성에 맞춘 최적화된 기법을 적용합니다.
01. 픽셀 단위의 정밀 세그멘테이션 (Segmentation)
- 병변 적출(Lesion Extraction): 종양, 혈종, 염증 등 미세한 병변 부위를 픽셀 단위로 마스킹하여 AI가 그 크기와 모양을 정확히 추론하도록 돕습니다.
- 장기 분할(Organ Segmentation): 수술 로봇이나 방사선 치료 계획 수립을 위해 복잡하게 얽힌 장기들의 경계를 명확히 분리합니다.
02. 다단면 및 3D 볼륨 라벨링 (3D Volumetric Annotation)
- Slice-by-Slice 가공: CT나 MRI처럼 수백 장의 슬라이드로 구성된 데이터를 단면별 일관성을 유지하며 가공하여 3D 재구성 모델 학습을 지원합니다.
- 다각도 교차 검증: 축상면(Axial), 관상면(Coronal), 시상면(Sagittal)의 3가지 평면에서 데이터의 위치와 형태가 일치하는지 전수 조사합니다.
03. 병리 및 고해상도 이미지 가공 (WSI Processing)
- 세포 단위 분류: 전체 슬라이드 이미지(WSI) 내에서 수만 개의 세포를 각각 분류하고 밀도를 측정하여, 암 진단의 정확도를 획기적으로 높이는 데이터셋을 구축합니다.
비정형 임상 데이터(EMR/CDM) 구조화 기술
글자로 된 진료 기록을 지능형 데이터베이스로 전환하는 과정은 의료 NLP의 정수입니다.
1. 전문 의학 용어 개체명 인식
(Medical NER)
- 핵심 지표 추출: 증상, 약물, 용량, 검사 수치, 과거력 등 임상에서 유의미한 키포인트를 정확히 추출하여 태깅합니다.
- 표준 용어 매핑: 병원마다 다른 표현이나 약어를 국제 표준 용어 체계(SNOMED-CT, ICD-10, LOINC 등)로 매핑하여 데이터의 호환성을 확보합니다.
2. 팩트 기반의 논리 구조화
- 인과 관계 분석: 환자의 증상과 처방 사이의 인과 관계를 논리적으로 연결하여 AI가 진단 과정을 추론할 수 있는 데이터를 만듭니다.
- 시간 순 흐름(Time-series) 정렬: 환자의 상태 변화와 처치 과정을 시계열 데이터로 변환하여 예후 예측 모델 학습을 지원합니다.
프롬데이터만의 ‘의료 데이터 무결성’ 보증 시스템
의료 데이터는 실수가 용납되지 않기에, 프롬데이터는 타 도메인보다 2배 강화된 검수 공정을 거칩니다.
[Step 1] 도메인 전공자 가공:
보건/간호/방사선학 전공자가 가이드라인에 맞춰 1차 라벨링을 수행합니다.
[Step 2] 3인 교차 검증 (Consensus):
하나의 데이터에 대해 세 명의 작업자가 독립적으로 가공한 후, 일치도(IAA)를 분석하여 주관적 편향을 제거합니다.
[Step 3] 전문의 최종 감수:
판독이 모호한 엣지 케이스는 협력 병원 전문의가 최종적으로 정답(Ground Truth)을 확정합니다.
[Step 4] 자동 비식별화 전수 조사:
개인정보(PII)가 포함될 수 있는 모든 영역을 AI와 사람이 이중으로 검수하여 법적 안전성을 100% 확보합니다.
서비스 활용 분야 (Application Cases)
| 가공 대상 | 적용 기술 | 기대 효과 |
|---|---|---|
| 안저 영상 | 키포인트 & 세그멘테이션 | 당뇨망막병증 등 실명 유발 질환의 조기 진단 보조 |
| 흉부 X-ray | 멀티 레이블 분류 및 탐지 | 폐 결절, 기흉 등 주요 질환 자동 스크리닝 |
| 비정형 진료 노트 | NLP & 개체명 인식(NER) | 임상 연구 효율화 및 환자 맞춤형 치료법 추천 |
| 병리 슬라이드 | 세포 자동 카운팅 및 분할 | 조직 검사 판독 시간 단축 및 오진율 감소 |
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: 데이터 포맷이 DICOM인데 그대로 가공이 가능한가요?
A: 네, 프롬데이터는 의료 표준 포맷인 DICOM 파일을 지원하는 전문 가공 툴을 보유하고 있습니다. 메타데이터 손실 없이 익명화 처리 후 가공을 진행합니다.
Q: 대학병원 내부 망에서만 작업이 가능한 프로젝트입니다.
A: 프롬데이터는 다수의 병원 파견 프로젝트 경험이 있습니다. 보안 교육을 이수한 전문 인력을 현장에 파견하거나, 폐쇄형 네트워크 환경에서의 작업을 완벽히 수행합니다.
Q: 아주 희귀한 질병이라 가이드라인이 없는데 어떡하죠?
A: 프롬데이터의 의료 전문 PM이 고객사와 함께 논문을 분석하고 전문의 자문을 거쳐, 해당 질환을 가장 잘 정의할 수 있는 라벨링 가이드라인을 직접 설계해 드립니다.
AI가 질병을 읽는 정확도, 프롬데이터의 정밀함이 결정합니다.
의료 AI 연구의 본질은 데이터의 무결성에 있습니다.
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