LG AI연구원이 9일 차세대 정밀 의료 인공지능(AI) 모델 '엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0'을 공개했다. 

이 모델은 유전자 변이와 세포, 조직의 미세한 구조를 분석해 암 조기 진단과 예후 예측, 신약 개발 등에 활용할 수 있다. 고해상도 병리 이미지를 전체 슬라이드 단위까지 분석해 유전자 변이 예측 정확도는 78.4%에 달한다. 

폐암·대장암 특화 모델도 함께 공개됐다. LG는 미국 밴더빌트대 황태현 교수와 멀티모달 의료 AI 플랫폼 공동 개발도 추진한다.

[미니해설]AI로 암 진단 1분 만에…LG, '엑사원 패스 2.0' 공개

LG AI연구원이 차세대 정밀 의료 AI 모델 '엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0'을 9일 발표했다. 병리 이미지와 유전자 정보를 통합 분석해 암을 조기 진단하고 치료 전략까지 제시하는 이 모델은, 의료 AI 시장에서 게임 체인저로 떠오를 수 있다는 기대를 모은다.

이번에 공개된 2.0 버전은 지난해 공개된 1.0보다 정밀도와 예측력이 대폭 향상됐다. 고품질 데이터를 학습한 이 모델은 유전자 변이와 발현 형태, 인체 세포 및 조직의 미세한 변화와 구조적 특징까지 정밀하게 분석하고 예측할 수 있다.

특히 병리 진단 과정에서 촬영되는 고해상도 이미지를 단순 조각이 아닌 전체 슬라이드 이미지 단위로 학습하는 신기술이 적용됐다. 이 기술은 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준인 78.4%까지 끌어올렸다. AI 모델이 의사를 대신해 세포를 샅샅이 분석해 암세포 여부와 그 특성을 찾아내는 것이다.

실제 적용에 있어서도 획기적인 변화가 가능하다. 박용민 LG AI연구원 AI 비즈니스팀 리더는 "기존 유전자 검사는 2주 이상 걸리지만, 엑사원 패스 2.0은 이를 1분 이내로 단축할 수 있다"고 강조했다. 그는 "암 환자의 병리 이미지를 신속히 분석해 변이 발생 유전자를 확인하고, 이에 맞는 표적 치료제를 식별할 수 있어 골든타임 확보에 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.

이번 모델에는 폐암과 대장암에 특화된 분석 모델도 포함됐다. 질병별 특성을 반영한 AI 학습으로, 특정 암종의 진단 및 치료 정확도를 더욱 높일 수 있다.

이와 함께 LG AI연구원은 글로벌 최고 수준의 의료 연구기관인 미국 밴더빌트대학교 메디컬 센터와도 손을 잡았다. 협력 파트너인 황태현 교수는 미 정부의 암 정복 프로젝트 '캔서문샷(Cancer Moonshot)'의 위암 프로젝트를 이끄는 한국인 석학이다. 그는 AI와 분자 의학을 융합한 '분자 AI 이니셔티브(Molecular AI Initiative)'를 밴더빌트대에서 주도하고 있다.

양측은 실제 임상시험에 참여 중인 암 환자들의 조직 표본, 병리 조직 이미지, 치료 데이터를 통합 분석해 개인 맞춤형 멀티모달 의료 AI 플랫폼을 개발할 계획이다. 여기에는 질병 발생 원인 규명, 조기 진단, 새로운 바이오마커 및 치료 타깃 발굴, 환자 맞춤형 치료 전략 수립, 치료 효과 예측 기술 고도화가 포함된다.

황 교수는 "우리의 목표는 단순히 정밀한 AI 모델을 만드는 데 그치지 않고, 실제 의료 현장에서 의료진이 진료와 치료에 바로 활용할 수 있는 실용적 플랫폼을 구축하는 것"이라고 설명했다. 이어 "이 AI 플랫폼이 향후 신약 개발의 전 과정을 획기적으로 바꾸는 '게임 체인저' 역할을 할 것"이라고 덧붙였다.

LG AI연구원은 이처럼 의료 데이터를 학습하는 AI 기술을 통해 질병의 진단·예측은 물론 치료 전략과 신약 개발까지 아우르는 통합 솔루션을 선보이고 있다. 헬스케어 산업의 핵심 축으로 떠오른 '의료 AI' 분야에서 LG가 본격적인 글로벌 행보에 나섰다는 평가다.