10일 LG에 따르면 엑사원 패스 2.5는 LG AI연구원이 최근 진행한 주요 병리 AI 모델의 암 진단 성능 평가에서 정확도 76.75%로 가장 높은 수치를 보였다. LG AI연구원은 오픈소스로 공개된 주요 의료 AI들과 엑사원 패스 2.5를 비교했다. 한국과 미국 병원의 대장암, 폐선암 등 임상데이터를 활용해 종양 및 유전자 돌연변이 여부를 얼마나 정확하게 탐지해내는지 따져봤다.
비교 AI 모델로는 미국 하버드의대 마흐무드 교수 연구팀의 타이탄(TITAN)과 유니2-h(UNI2-h), 마이크로소프트의 기가패스(Gigapath), 프랑스 AI 기업 바이오옵티머스의 H-옵티머스-제로(H-optimus-0) 등을 선정했다. 엑사원 패스 2.5에 이어 유니2-h(정확도 76.16%), H-옵티머스-제로(75.78%), 타이탄(73.20%), 기가패스(71.43%) 순으로 집계됐다.
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LG는 또 엑사원 패스 2.5를 마흐무드 연구팀이 개발한 병리 AI 성능 지표 기준으로 평가했을 때 1위 타이탄 모델(71.4%)에 이은 69.8%의 정확도를 나타내 경쟁력을 입증했다고 강조했다. LG 관계자는 “엑사원 패스 2.5는 특히 병리 이미지와 멀티오믹스(유전자정보)가 서로 연결되지 않은 상태에서도 AI가 학습할 수 있도록 설계돼 학습 효율을 극대화했다”고 설명했다.
보통 AI가 병을 진단하려면 현미경으로 찍은 병리 사진과 유전자 정보를 매칭시킨 데이터가 필요하다. 하지만 엑사원 패스 2.5는 두 정보를 연결지어주지 않아도 스스로 연관성을 찾아 학습할 수 있다. 덕분에 소형 모델로도 높은 정확도와 성능을 구현했다는 것이 LG의 설명이다. AI 모델의 크기를 결정하는 파라미터(매개변수) 기준 기가패스와 유니2-h는 각각 12억2100만 개, 6억8100만 개인 반면 엑사원 패스 2.5는 5000만 개로 10~24배가량 차이가 난다. 그만큼 가벼운 모델로 높은 효율을 낸다는 뜻이다.
LG는 앞으로 엑사원 패스가 맞춤형 치료법 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대했다. 장종성 LG AI연구원 바이오 인텔리전스랩장은 “엑사원 패스는 실제 유전자 변이가 어느 위치에서 일어나고 있는지를 확인할 수 있는 AI로 유전자 검사 소요 시간을 기존 2주일 이상에서 1분 수준으로 단축할 수 있다”며 “암 확산 전 선제 치료를 가능하게 해 치료의 골든타임 확보에 큰 도움이 될 것”이라고 했다.
박현익 기자 beepark@donga.com