[의학신문·일간보사=오인규 기자]멀티모달 데이터 플랫폼 전문기업 미소정보기술(대표 남상도)은 의료 이미지 데이터 부족 문제 해결을 위한 HQGAN(High-Quality Quantum GAN. 이하 HQGAN) 모델 개발 및 상용화 기술을 확보했다고 23일 밝혔다.

이번 양자 컴퓨팅 기반 의료데이터 생성모델 'HQGAN'개발은 주관사 미소정보기술과 분당서울대병원(유형원 교수) 등과 산학연 공동 연구로 수행됐으며, 강원테크노파크 '강원 양자정보통신 산업·융합 연구개발 지원사업'의 일환으로 추진됐다.

HQGAN기술의 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 학습용 데이터로서의 임상적 활용 가능성을 확인했다.

HQGAN은 저선량 CT 환경에서도 고해상도 영상 재현 가능성을 입증했다. 이를 통해 방사선 노출을 최소화하면서도 일반 CT 수준의 영상 품질 구현이 가능함을 확인했다.

이는 환자 안전성을 높이는 동시에 미세 병변 판독 정확도 향상에 기여할 수 있는 기술적 기반으로 평가된다.

HQGAN은 양자 알고리즘 기반 구조를 통해 연산 효율성과 확장성을 강화했으며, 대규모 의료 데이터 처리 및 고속 생성 학습 환경에 유리한 구조를 갖췄다.

이를 통해 ▲AI 학습 정확도 향상 ▲의료데이터 확보 비용 절감 ▲데이터 구축 기간 단축 등 의료기관의 AI 도입 부담을 완화할 수 있을 것으로 기대된다.

회사 관계자는 "AI 성능은 결국 데이터 품질이 좌우된다"며 "양자기술과 멀티모달 데이터 플랫폼, 에이전틱 AI 서비스 역량을 결합해 의료 AI 진단 고도화를 지원하고, 글로벌 디지털 헬스케어 시장에서 기술 경쟁력을 확보해 나가겠다"고 말했다.

기존 분자 구조를 시뮬레이션하는 데 몇 년이 걸렸지만, 양자 컴퓨팅과 AI기술은 이를 몇 시간, 며칠 만에 분석 가능해 의료분야에서는 희귀질환 치료제, 맞춤형 약물, 유전자 기반 치료 등 정밀의학의 시대를 앞당길 수 있다.

남상도 대표는 "양자컴퓨팅 기반 의료AI기술은 의료 데이터 부족이라는 산업의 구조적 한계를 극복하는 동시에 저선량·고정밀 의료영상의 새로운 전환점이 될 것"이라며 "환자 안전성과 AI 기반 진단보조 기술 고도화를 동시에 실현하는 핵심 기술로 발전시켜 나가겠다"고 강조했다.