컴퓨터 비전 팀과 함께하는 의료 AI 혁신 이야기

2025.04.21

Hutomi: 안녕하세요, 팀장님! CV팀이 수행하는 업무와 팀의 가치에 대해 많은 분들이 궁금해하실 것 같아요.​

김영수 팀장님: 안녕하세요. 이번 기회를 통해 CV팀의 역할과 비전에 대해 자세히 말씀드릴 수 있게 되어 기쁩니다. 인터뷰를 준비하면서 우리 팀의 업무를 다시금 돌아보게 되었는데요, 생각보다 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있더군요. 이렇게 공유할 수 있는 기회를 주셔서 감사합니다.

Q. 수술 영상에서 AI가 어떤 방식으로 정보를 추출하나요?

휴톰(hutom)에서 개발한 AI는 수술 영상에서 다양한 방식으로 정보를 추출합니다 🙂

아래와 같은 기술을 통해 휴톰의 AI는 수술 전 계획 수립, 수술 중 실시간 보조, 수술 후 분석 및 검토 등 수술의 전 과정에서 의사들에게 중요한 정보를 제공합니다.

• 장기 및 혈관 자동 분할: 수술 영상에서 장기와 혈관을 자동으로 분할하고 인식 합니다.
• 수술 단계 자동 인식: 수술의 종류별(예: 위아전절제,담낭절제)로 각수술 단계를 자동으로 인식 합니다.
• 이벤트 감지: 수술 중 발생하는 주요 이벤트(예: 출혈량/위치/종류, 열손상 등)를 감지/인식 합니다.
• 수술 도구 움직임 분석: 등장하는 수술 도구의 종류와 위치, 움직임을 추적/인식 합니다.
• 그외 다양한 정보 인식: 전체 수술영상중 분석에 필요없는 영역 인식, 카메라의 움직임 인식, 수술 영상의 depth정보 인식(모노/스테레오), deformable SLAM
• 지속적인 학습: 수술 중 획득된 새로운 데이터를 활용하여 AI 모델을 지속적으로 업데이트하고 개선 합니다.
• 다양한 데이터 활용(멀티모달): 수술 영상뿐만 아니라 환자의 EMR, CT 데이터 등 다양한 의료 정보를 활용해 종합적으로 분석 합니다.

Q. 컴퓨터 비전 기술이 의료 영상 분석에서 중요한 이유는 무엇인가요?

컴퓨터 비전 기술은 의료 영상 분석의 정확성, 효율성, 접근성을 크게 향상시키며, 궁극적으로 환자 치료 결과를 개선하고 의료 시스템의 전반적인 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

1️⃣ 정확성과 효율성 향상

• 진단 정확도 개선: 컴퓨터 비전 알고리즘은 의료 영상을 매우 정밀하게 분석할 수 있어 인간의 오류를 줄일 수 있습니다
• 빠른 처리 속도: AI 시스템은 인간보다 빠르게 영상을 처리할 수 있어, 진단과 치료의 속도를 높입니다

2️⃣ 환자 치료 개선

• 개인화된 치료: AI 기술을 통해 각 환자에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다
• 조기 진단: 컴퓨터 비전은 질병의 초기 징후를 빠르게 감지하여 조기 개입을 가능하게 합니다.
• 생존율 향상: 폐암과 같은 질병의 조기 발견은 치료 성공률을 크게 높일 수 있습니다

3️⃣ 의료 접근성 개선

• 원격 의료 지원: 컴퓨터 비전 기술은 원격 지역이나 자원이 제한된 지역에서도 고급 진단 기능을 제공할 수 있습니다
• 전문가 부족 해소: AI 시스템은 전문의가 부족한 지역에서도 고품질의 영상 분석을 가능하게 합니다.

4️⃣ 비용 절감

• 자동화: 영상 분석과 분할 작업의 자동화로 의료 전문가들의 업무 피로도를 낮춥니다.
• 자원 최적화: 컴퓨터 비전 기술은 의료 시스템의 전반적인 생산성을 향상시키고 자원 요구사항을 줄입니다

5️⃣ 의료 연구 발전

• 대규모 데이터 분석: 컴퓨터 비전은 대량의 의료 영상 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있고 새로운 데이터 간의 관계를 파악하여 의학 연구를 가속화합니다.
• 새로운 패턴 발견: AI 알고리즘은 인간이 놓칠 수 있는 복합적인 패턴이나 상관관계를 발견할 수 있습니다.

Q. 모델 개발 과정에서 가장 신경 쓰는 부분은 무엇인가요?

Computer Vision 팀에서 모델을 개발하면서 중요하다고 생각하는 포인트는 아래와 같습니다.

1️⃣ 데이터 품질 및 양

• 고품질 데이터 확보: 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하기 위해서는 고품질의 레이블된 데이터셋이 필수적입니다
• 충분한 데이터 양: 모델의 성능을 향상시키고 일반화 능력을 높이기 위해 다양하고 충분한 양의 데이터가 필요합니다

2️⃣ 편향 방지

• 데이터 편향 최소화: 데이터 수집, outlier처리, split생성등 에서 발생할 수 있는 편향을 줄이는 것이 중요합니다
• 다양성 확보: 다양한 환자 그룹과 의료 기관의 데이터를 포함하여 모델의 일반화 능력을 높입니다.

3️⃣ 모델 훈련 및 검증

• 적절한 AI 모델 선택: 문제와 데이터에 적합한 AI 모델을 선택하는 것이 중요합니다
• 하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 조정합니다
• 교차 검증: 데이터 누출을 방지하고 모델의 일반화 능력을 확인하기 위해 독립적인 데이터셋으로 검증을 수행합니다

4️⃣ 윤리적 고려사항 및 규제 준수

• 개인정보 보호: 환자 데이터의 프라이버시를 보장하면서 AI 모델을 개발해야 합니다
• 규제 준수: 의료 AI 시스템에 대한 규제 요구사항을 충족해야 합니다

이러한 요소들을 신중히 고려하고 관리함으로써, 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 의료 영상 분석 모델을 개발할 수 있습니다.

Q. CV팀이 다른 팀과 협업할 때 가장 중요한 부분은 무엇인가요?

모델 개발을 하다보면 다른 팀과 협업을 해야하는 과정들이 존재하는데, 이때 효율적이고 정확한 작업을 위해 고려하는 사항은 다음과 같습니다🤼‍♀️

1️⃣ 명확한 커뮤니케이션과 데이터 공유

• 개방적인 의사소통: 팀 간 정기적인 미팅과 업데이트를 통해 프로젝트의 진행 상황, 문제점, 그리고 목표를 공유해야 합니다.
• 표준화된 데이터 포맷: 데이터 정제 및 생성시, 사전에 정의된 표준화된 포맷을 기준으로 작업하여 전달해야합니다. 이는 데이터 해석시의 오류를 줄이고 작업 효율성을 높힙니다.

2️⃣ 워크플로우 최적화

• 사전 정의된 코드 포맷: 유관부서와 코드 공유시, 사전에 합의된 포맷을 기반으로 작성하여 일관성을 유지하고 통합과정을 원활하게 만들어야 합니다.
• 자동화된 워크플로우: 자동화된 워크플로우: CI/CD 파이프라인을 구축하여 코드 통합과 배포 과정을 자동화하여 효율성을 높여야합니다.

3️⃣ 협업 도구 활용

• 개발 버전 관리 시스템: Git과 같은 도구를 사용하여 코드 변경 사항을 추적하고 관리합니다.
• 프로젝트 관리 플랫폼: Jira, notion등의 도구를 활용하여 작업 진행 상황을 공유하고 팀 간 협업을 촉진합니다.

4️⃣ 상호 이해와 존중

• 역할과 책임 명확화: 각 팀의 역할과 책임을 명확히 정의하여 중복 작업을 방지하고 효율성을 높입니다.
• 상호 전문성 인정: 각 팀의 전문 영역을 존중하고, 서로의 의견을 경청하는 문화를 조성합니다.

5️⃣ 지속적인 학습과 개선

• 피드백 루프 구축: 정기적인 회고 미팅을 통해 협업 과정에서의 문제점을 식별하고 개선 방안을 도출합니다.
• 크로스 트레이닝: 팀 간 지식 공유 세션을 통해 서로의 영역에 대한 이해도를 높입니다.

팀간 소통과 배려를 통해 원활한 제품 개발과 신속한 업데이트를 하고 있습니다. 🔥

Q. 컴퓨터비전 팀에서 가장 중요하게 생각하는 가치는 무엇인가요?

Computer Vision 팀은 정밀한 기술이 요구되는 의료 AI 분야에서 최고의 성과를 내기 위해 다음과 같은 핵심 가치를 중요하게 생각합니다.

1️⃣ 정확성(Accuracy) & 신뢰성(Reliability)

• 의료 영상 분석이나 로봇 수술과 같은 고위험 분야에서는 모델의 정확성과 신뢰성이 생명과 직결될 수 있습니다.
• 잘못된 예측이 환자의 생명을 위협할 수 있기 때문에 모델 검증(Validation), Explainability(설명 가능성)등이 필수적입니다.

2️⃣ 효율성(Efficiency) & 최적화(Optimization)

• 실시간 시스템에서는 빠르고 최적화된 연산과 경량화된 모델이 중요합니다.

3️⃣ 혁신(Innovation) & 지속적인 학습(Tech Follow)

• 최신 논문 리뷰 및 새로운 아키텍처 적용 등을 통해 빠르게 발전하는 컴퓨터비전의 지식을 습득해 경쟁력을 높여야합니다.

4️⃣ 협업(Collaboration)

• 의료 AI 분야에서는 다양한 지식의 융합이 필요하기 때문에 다양한 직종간의 협업을 적극적으로 대처해야합니다.
• 의료진의 피드백을 적극 수용하여 제품 개발시 반영해야합니다.

Q. 컴퓨터비전 팀에 합류하고 싶다면 어떤 역량이 필요할까요?

가장 중요한 것은 “동일한 목표를 공유하며, 적극적으로 문제를 해결하려는 태도를 가지는 것”입니다.

업무적으로는 코딩실력과 최신 논문을 읽고 이해할 수 있는 능력, 배포된 코드를 적용하고 수정할 수 있는 능력이 필요합니다.

특히 AI model 개발 및 학습과 관련된 지식은 필수입니다. 😊

더 좋은 시너지를 내기 위해 아래와 같은 분을 찾고 있습니다!

✅ 의학 관련 지식을 거부감 없이 습득하기 위한 호기심과 열정

✅ 최신 AI 및 의료 컴퓨팅 분야에 관심을 가지고 공부하실 분

✅ 융합 분야의 문제 해결에 함께 고민해주실 분

✅ 도전적이고 어려운 영역에도 해결책을 함께 논의 하실 분

✅ 협업에 적극적으로 참여가능한 분

새로운 도전에 대한 열린 마음과 협업 정신을 바탕으로 함께 성장해 나갈 분을 기다립니다!

Computer Vision 팀에서 의료 AI의 혁신을 함께 이끌어 나갔으면 좋겠습니다.

Hutomi: 팀장님 이번 인터뷰에 가장 철저히 준비해주신 것 같아요! 인터뷰지 까지 정말 잘 정리해주셨는데요

덕분에 CV팀에서 어떤 일을 하는지 팀의 가치는 무엇인지 저도 너무 잘 이해하는 시간이였습니다😊

김영수 팀장님: 저도 덕분에 저희 팀의 업무나 가치를 다시한번 생각할 수 있는 좋은 시간이였던 것 같아서 감사합니다^^