AI 미소정보기술, 양자AI 의료영상 생성기술 확보 “의료데이터 부족 해결”
멀티모달 데이터 플랫폼 전문기업 미소정보기술이 의료 이미지 데이터 부족 문제 해결을 위한 HQGAN(High-Quality Quantum GAN. 이하 HQGAN) 모델 개발 및 상용화 기술을 확보했다고 23일 밝혔다. 이번 양자컴퓨팅 기반 의료데이터 생성모델 ‘HQGAN’개발은 주관사 미소정보기술과 분당서울대학교병원(유형원 교수)등과 산학연 공동 연구로 수행됐으며, 강원테크노파크 ‘강원 양자정보통신 산업·융합 연구개발 지원사업’의 일환으로 추진됐다. HQGAN 기술의 핵심 경쟁력은 의료 데이터 부족 문제 해결에 있다. 희귀질환 및 특정 질환 분야는 실제 환자 데이터 확보가 제한적인 만큼, 고품질 합성 의료영상 생성 기술의 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다. 미소정보기술은 HQGAN을 통해 실제 환자 데이터와 유사한 고품질 의료 이미지를 생성함으로써 기존 DCGAN(Deep Convolutional GAN), WGAN-GP(Wasserstein GAN-Gradient Penalty) 대비 ▲구조적 정합성 ▲세부 병변 표현력 ▲영상 품질 측면에서 개선된 성능을 확보했다. 특히 영상의학 전문의 평가에서 일부 항목 ‘진단적 허용성’에서 우수한 결과를 도출하며, AI