국제 학술지에 중국 논문 게재: 생성적 AI 애플리케이션 시연

[글로벌 네트워크 기술 종합보고서] 9월 14일자 뉴스에 따르면, 국제학술지 '네이처' 매거진 '네이처 커뮤니케이션즈'가 최근 센스타임 테크놀로지와 업계 파트너들이 생성 인공지능과 의료영상 데이터를 결합한 보고서를 게재했다는 최신 연구 결과가 나왔다. Multi-center Federated Learning에서 출판한 "분산 합성 학습을 통한 다기관 이종 의료 데이터 마이닝"입니다.

본 논문에서는 다기관의 다양한 의료 영상 데이터를 활용하여 영상 데이터 생성을 공동 학습할 수 있는 분산 합성 적대 네트워크 기반 연합 학습 프레임워크 DSL을 제안합니다. 이 분산 프레임워크는 학습을 통해 데이터를 보다 유연하게 생성할 수 있는 이미지 데이터 생성기를 얻습니다. 이렇게 생성된 데이터는 특정 다운스트림 기계 학습 작업 교육을 위해 여러 센터의 실제 데이터를 대체할 수 있으며 강력한 확장성을 갖습니다.

보고서에 따르면 DSL 프레임워크는 데이터 개인정보 보호를 보호하면서 대규모 의료 모델 교육에서 데이터 양이 부족하여 발생하는 일반적인 병목 현상을 영리하게 해결할 수 있습니다. 이는 MaaS 대규모 모델 교육을 효과적으로 강화하고 의료 대형 모델 개발 반복에 큰 혁신을 가져올 수 있습니다. 이 기술의 지원으로 SenseTime의 "의료용 대형 모델 팩토리"는 의료 기관이 다양한 임상 문제에 대한 대형 의료 모델을 보다 효율적이고 고품질로 훈련할 수 있도록 지원하여 의료 현장에서 대형 모델의 적용 범위를 더욱 확장할 수 있습니다

DSL 프레임워크가 뇌 다중 시퀀스 MRI 영상 생성 및 하류 뇌종양 분할 작업, 심장 CTA 영상 생성 및 하류 전체 심장 구조 분할 작업, 다중 장기 병리학적 영상 생성을 포함한 여러 특정 응용 프로그램에서 검증되었다는 점은 언급할 가치가 있습니다. 및 세포핵 인스턴스 분할 작업 등 확장성 측면에서 이 방법은 다중 모달 데이터에서 누락된 모달 데이터 생성 및 지속적인 학습과 같은 다양한 시나리오도 지원할 수 있습니다.

루이진병원 전시장에서는 SenseCare® 간 수술 지능형 계획 시스템이 효율적이고 정확한 병변 감지, 3차원 재구성 및 수술 계획 기능으로 많은 방문객의 관심을 끌었습니다. 간의 2차원 CT 이미지를 선명한 3차원 모델로 변환하는 데 몇 분 밖에 걸리지 않습니다. 의사는 마우스를 부드럽게 드래그하여 모델의 단면, 각도, 혈관 분리 위치를 맞춤 설정할 수 있어 몇 분 안에 정확한 간 수술 계획을 완료할 수 있습니다

DSL 프레임워크 출시로 대형 의료 모델 훈련이 '데이터 섬'의 족쇄를 뚫고 대형 의료 모델의 훈련 임계값을 어느 정도 낮추어 모델 개발 가속화에 도움이 될 것으로 예상된다고 합니다. 대규모 의료 모델의 개발을 더욱 효율적으로 만들어 더 많은 임상 의료 문제를 포괄하도록 적용 범위를 더욱 확장할 수 있습니다.

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