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"향후 10년 이내 의료 인공지능(AI) 분야에서 굉장한 입지를 다질 수 있을 것으로 생각한다." 성빈센트병원 안과에 근무하는 정연웅 교수는 의료 AI 데이터라벨링 스타트업 인그래디언트(재이랩스에서 사명 변경)가 개발한 '메디라벨'을 사용한 뒤 이 같은 코멘트를 남겼다. 의료 AI 분야에서 데이터라벨링은 MRI나 CT를 촬영해 획득한 의료영상 자료에서 종양의 위치·크기 등을 체크한 뒤 컴퓨터에 학습(머신러닝)시켜 데이터를 축적하는 전처리 작업을 일컫는다. 라벨링된 데이터는 연구 목적은 물론 의료 AI 진단기기를 개발하는 기업의 핵심 리소스로 활용된다. 데이터라벨링-연구-진단-치료로 이어지는 과정의 가장 앞단에 위치한다는 점에서 정확도가 매우 중요하다. 기존 의료 라벨링 소프트웨어는 '그림판' 수준으로 평가된다. 의료영상 데이터를 획득한 뒤 일일이 마우스를 굴려가며 종양이나 병변을 체크한다. 수작업으로 경계선을 명확히 나누기에는 한계가 있어 오랜 시간을 들여도 정확도를 장담할 수 없다