의료 이미지 분석 혁신, MIT-하버드-매사추세츠병원 협력으로 탄생한 AI '스크리블프롬프트'

의료 이미지를 빠르고 정확하게 주석 다는 AI 도구, 오픈 소스로 공개

의료 이미지 분석의 새로운 시대가 열리고 있습니다. MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL), 매사추세츠 종합병원(MGH), 하버드 의대 연구진이 공동 개발한 AI 모델 ‘스크리블프롬프트(ScribblePrompt)’가 의료 이미지 주석 작업의 혁신을 가져오고 있습니다.
 
이 모델은 MRI, 초음파, 엑스레이 등 다양한 의료 이미지를 빠르고 정확하게 분석할 수 있도록 지원하며, 현재 오픈 소스로 공개되었습니다.

스크리블프롬프트란 무엇인가?

스크리블프롬프트는 대화형 AI 프레임워크로, 이미지 주석 작업을 크게 간소화합니다. 사용자는 간단한 클릭이나 낙서를 통해 관심 영역을 강조할 수 있으며, 이로 인해 작업 시간과 비용이 획기적으로 단축됩니다.
 
이 기술은 65개 데이터 세트에서 54,000개의 이미지로 훈련되었으며, 현미경, CT 스캔, 엑스레이, MRI, 초음파 등 16가지 유형의 의료 이미지에 적용됩니다.

기술적 분석

스크리블프롬프트는 기존의 AI 도구보다 주석 작업 속도를 28% 향상시킵니다. 이는 다음과 같은 기술적 특징 덕분입니다:

1. 대화형 인터페이스: 직관적인 UI를 통해 사용자는 간단한 조작으로 이미지 분석을 수행할 수 있습니다.
2. 자동 수정 기능: 사용자 피드백을 바탕으로 세분화 결과를 자동으로 수정하여 분석 정확도를 높입니다.
3. 유연한 대응: 새로운 유형의 의료 이미지에도 별도의 학습 데이터 없이도 뛰어난 성능을 발휘합니다.

사용자 피드백과 성과

스크리블프롬프트는 MGH 신경영상 연구자들 사이에서 높은 평가를 받았습니다. 93.8%의 사용자가 메타의 ‘세그먼트 애니씽 모델(Segment Anything Model, SAM)’보다 우수하다고 평가했으며, 클릭 기반 편집 기능에서도 87.5%가 선호했습니다.
 
이 모델은 특히 신속한 대응이 중요한 의료 상황에서 주석 작업의 정확도와 속도를 크게 향상시키며, 의료 서비스의 질 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

 

미래 전망과 발표 일정

스크리블프롬프트의 연구 결과는 2024년 유럽 컴퓨터 비전 컨퍼런스(ECCV 2024)에서 발표될 예정입니다.
또한, 이 모델은 현재 깃허브에서 오픈 소스로 공개되어 있으며, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스의 DCAMI 워크숍에서 구두 강연으로 발표되었습니다.
이 도구의 잠재적인 임상적 영향력으로 벤치 투 베드사이드 논문상을 수상했습니다.

참고 링크

• 스크리블프롬프트 GitHub 페이지

 

스크리블프롬프트는 의료 이미지 분석의 새로운 이정표가 될 것입니다.
이 혁신적인 AI 도구는 의료진이 보다 정확하고 빠르게 이미지를 분석할 수 있도록 지원하며, 향후 의료 서비스의 질을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

구독!! 공감과 댓글은 저에게 큰 힘이 됩니다.

Starting Google Play App Distribution! "Tester Share" for Recruiting 20 Testers for a Closed Test.

Tester Share [테스터쉐어] - Google Play 앱