KR20220115081A - 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 개시는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법에 관한 것이다. 이 방법은, 대상체를 촬영한 의료 영상을 획득하는 단계, 기계학습 모델을 이용하여, 획득된 의료 영상으로부터 대상체에 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계 및 예측 결과를 출력하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 기계학습 모델은, 복수의 학습 의료 영상 및 각 학습 의료 영상과 연관된 병변 발생 위험도가 학습된 모델일 수 있다.
Description
본 개시는 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 대상 환자의 의료 영상에 기초하여, 대상 환자에게 병변이 발생할 위험성에 대한 정보를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
기계학습 모델은 복잡한 입력 데이터에 숨겨져 있는 특성을 발견하여, 의미 있는 출력 데이터를 제공할 수 있다. 이에 따라, 기계학습 모델은 의학 분야를 비롯한 다양한 연구 분야에 활발히 이용되고 있다. 예를 들어, 기계학습 모델은 대상 환자의 의료 영상을 기초로 의료 영상에 포함된 병변을 검출하는 데 사용될 수 있다. 이 경우, 기계학습 모델을 지도학습 시키기 위해, 병변이 포함된 의료 영상 및 의료 영상에 병변의 위치에 관한 어노테이션 정보가 학습 데이터로서 필요할 수 있다. 이러한 학습 데이터는 병변이 포함된 의료 영상에 어노테이션 작업을 수행함으로써 비교적 용이하게 획득할 수 있다.
다만, 기계학습 모델은 의료 영상으로부터 이미 발생된 병변 또는 질병을 예측하는 것에는 활발히 사용되고 있으나, 아직 발생되지 않은 병변 또는 질병이 발생할 위험성을 예측하는 것에는 활발히 사용되지 않고 있다. 질병이 아직 발생되지 않은 상태의 의료 영상을 이용하여, 병변의 발생 위험성을 예측하기 위한 기계학습 모델을 어떠한 학습 방식으로 학습할지가 매우 도전적인 과제이기 때문이다. 이에 따라, 기계학습 모델은 앞으로 발생할 질병에 대한 위험성 정보를 제공하지 못해, 질병의 예방 또는 정기적인 검진을 통한 질병의 조기 발견에는 큰 도움이 되지 않는다는 문제점이 있다.
본 개시는 병변의 발생 위험성 예측 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법은, 대상체를 촬영한 의료 영상을 획득하는 단계, 기계학습 모델을 이용하여, 상기 획득된 의료 영상으로부터 상기 대상체에 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계 및 예측 결과를 출력하는 단계를 포함하고, 기계학습 모델은, 복수의 학습 의료 영상 및 각 학습 의료 영상과 연관된 병변 발생 위험도가 학습된 모델이다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 학습 의료 영상은, 고위험군 학습 의료 영상 및 저위험군 학습 의료 영상을 포함하고, 고위험군 학습 의료 영상은, 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 제1 학습 의료 영상을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 학습 의료 영상은, 고위험군 학습 의료 영상 및 저위험군 학습 의료 영상을 포함하고, 고위험군 학습 의료 영상은, 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 제2 학습 의료 영상을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위는 병변 발생 부위의 반대편 부위 또는 주변 부위 중 적어도 하나를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 고위험군 학습 의료 영상은, 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 복수의 클래스로 분류된다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 기계학습 모델은, 복수의 학습 의료 영상을 고위험군 학습 의료 영상 또는 저위험군 학습 의료 영상으로 분류하도록 학습된 제1 분류기 및 분류된 고위험군 학습 의료 영상을 복수의 클래스로 분류하도록 학습된 제2 분류기를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 기계학습 모델은, 학습 의료 영상으로부터 학습 의료 영상 내의 마스크 어노테이션 정보를 추론하도록 더 학습된 모델이고, 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계는, 기계학습 모델을 이용하여, 획득된 의료 영상 내에서 병변이 발생할 것으로 예상되는 영역을 출력하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 의료 영상은 복수의 서브 의료 영상을 포함하고, 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계는, 복수의 서브 의료 영상을 기계학습 모델에 입력하여 기계학습 모델에 포함된 적어도 하나의 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵을 추출하는 단계, 추출된 복수의 특징 맵을 종합하는 단계 및 종합된 복수의 특징 맵을 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 추출된 복수의 특징 맵을 종합하는 단계는, 복수의 특징 맵의 각각을 연결시키거나(concatenate) 더하는(sum) 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 종합된 복수의 특징 맵을 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 단계는, 복수의 특징 맵의 각각 내의 특정 영역에 가중치를 적용하여, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 의료 영상은, 유방 촬영술(Mammography) 영상을 포함하고, 복수의 서브 의료 영상은, 두 개의 상하 촬영(CC; Craniocaudal) 영상 및 두 개의 내외사 촬영(MLO; Mediolateral Oblique) 영상을 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 병변의 발생 위험성과 관련된 추가 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계는, 기계학습 모델을 이용하여, 획득된 의료 영상 및 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 기계학습 모델은, 복수의 학습 의료 영상 및 학습 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 더 학습된 모델이다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 병변의 발생 위험성과 관련된 추가 정보를 수신하는 단계를 더 포함하고, 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계는, 기계학습 모델을 이용하여, 획득된 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 제1 예측 결과를 출력하는 단계, 추가 기계학습 모델을 이용하여, 추가 정보를 기초로, 병변의 발생 위험성에 대한 제2 예측 결과를 출력하는 단계 및 제1 예측 결과 및 제2 예측 결과를 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 최종 예측 결과를 생성하는 단계를 포함하고, 추가 기계 학습 모델은 학습 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 학습된 모델이다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 예측 결과를 출력하는 단계는, 예측 결과를 기초로, 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보를 출력하는 단계를 더 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템은, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 대상체를 촬영한 의료 영상을 획득하고, 기계학습 모델을 이용하여, 획득된 의료 영상으로부터 상기 대상체에 병변이 발생할 가능성을 예측하고, 예측 결과를 출력하기 위한 명령어들을 포함하고, 기계학습 모델은, 복수의 학습 의료 영상 및 각 학습 의료 영상과 연관된 병변 발생 위험도가 학습된 모델이다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 대상 환자의 의료 영상에 기초하여 대상 환자의 병변 발생 위험성이 예측될 수 있으며, 대상 환자의 의료 영상뿐만 아니라 대상 환자에 대한 추가 정보에 기초하여 대상 환자의 병변 발생 위험성을 예측함에 따라, 예측의 정확도가 향상될 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 발병된 환자의 발병 부위가 발병되기 이전에 촬영된 학습 의료 영상을 이용하여 기계학습 모델을 학습함으로써, 병변 발생 위험성이 큰 의료 영상이 나타내는 숨겨진 특성을 학습하여, 대상 환자의 병변 발생 위험성이 예측될 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 발병된 환자의 발병 부위의 반대편 부위 또는 주변 부위 중 적어도 하나가 촬영된 학습 의료 영상을 이용하여 기계학습 모델을 학습함으로써, 병변의 발생 위험성이 큰 의료 영상이 나타내는 숨겨진 특성을 학습하여, 대상 환자의 병변 발생 위험성이 예측될 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 대상 부위를 여러 위치 또는 여러 각도에서 촬영한 복수의 서브 의료 영상을 이용하여 대상 환자의 병변 발생 위험성을 예측함에 따라, 예측의 정확도가 향상될 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 환자들의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 위험성 정도에 따른 치료/진단/검진/예방과 관련된 적절한 조치 또는 스케줄 등에 대한 정보가 제공됨으로써, 정보를 제공받는 의료진은 한정된 자원(예를 들어, 인력, 장치, 약제 등)을 효율적이고, 효과적으로 관리할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 환자들의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 위험성 정도에 따른 정보가 제공됨으로써, 고위험군 환자는 추가 검진 또는 짧은 주기의 검진 등을 통해 질병을 예방하거나 질병을 조기에 발견하고 치료할 수 있고, 저위험군 환자는 긴 주기의 검진 등을 통해 비용이나 시간을 절약할 수 있다.
본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자("통상의 기술자"라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 제공하는 시스템을 나타내는 예시적인 구성도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서의 내부 구성을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 학습 데이터 DB의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 기계학습 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 기계학습 모델을 학습하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따라 기계학습 모델을 학습하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 기계학습 모델이 복수의 서브 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 의료 영상 및 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 개시의 다른 실시예에 따라 의료 영상 및 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 예측 결과에 기초하여 의학적 정보를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 예측 결과 및 예측 결과에 기초한 의학적 정보를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공신경망 모델을 나타내는 예시도이다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 병변의 발생 위험성을 예측하는 예시적인 시스템 구성도이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 제공하는 시스템을 나타내는 예시적인 구성도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서의 내부 구성을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 학습 데이터 DB의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 기계학습 모델의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 기계학습 모델을 학습하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따라 기계학습 모델을 학습하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 기계학습 모델이 복수의 서브 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 의료 영상 및 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 개시의 다른 실시예에 따라 의료 영상 및 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 예측 결과에 기초하여 의학적 정보를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 예측 결과 및 예측 결과에 기초한 의학적 정보를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공신경망 모델을 나타내는 예시도이다.
도 15는 본 개시의 일 실시예에 따른 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법의 예시를 나타내는 흐름도이다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 병변의 발생 위험성을 예측하는 예시적인 시스템 구성도이다.
이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면 '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), GPU(Graphic Processing Unit), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서는, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
본 개시에서, '시스템'은 서버 장치와 클라우드 장치 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시스템은 하나 이상의 서버 장치로 구성될 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 하나 이상의 클라우드 장치로 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 시스템은 서버 장치와 클라우드 장치가 함께 구성되어 동작될 수 있다.
본 개시에서, '의료 영상'은 질병의 진단, 치료, 예방 등을 위해 촬영된 영상 및/또는 이미지로서, 환자의 인체 내/외부가 촬영된 영상 및/또는 이미지 등을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 데이터는 유방촬영술 영상(MMG), 초음파 영상, 흉부 방사선 영상(Chest radiograph), X-ray, Computed Tomography(CT), Positron emission tomography(PET), Magnetic Resonance Imaging(MRI), Sonography(Ultrasound, US), Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), 병리 조직 이미지(Digital pathology whole slide image, WSI), Digital Breast Tomosynthesis(DBT) 등 모든 유형(modality)의 영상 데이터 및/또는 이미지 데이터를 포함할 수 있다. 본 개시에서, '의료 영상'는 하나 이상의 의료 영상을 지칭할 수 있으며, 본 개시에서, '학습 의료 영상'은 하나 이상의 학습 의료 영상을 지칭할 수 있다.
본 개시에서, '병변의 발생 위험성과 관련된 추가 정보' 또는 '추가 정보'는 환자에게서 획득하고 기록할 수 있는 모든 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 추가 정보는 랩(lab) 데이터와 생물학적 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 추가 정보는 의료진이 환자에게서 획득하고 기록할 수 있는 정보로서, 환자에게서 병력청취를 통해 얻은 정보(예: 주소, 증상, 과거병력, 가족력, 흡연 여부 등), 신체검진 결과(예: 환자의 키, 혈압, 심박동수, 복부 진찰 등), 추가 검사 데이터(예: 피검사 결과, 심전도, 청 검사 등)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 추가 정보는 나이, 체중, 가족력, 키, 성별, 초경 나이, 폐경 여부, 출산 이력, 호르몬 대체 요법(Hormone Replacement Therapy) 치료 이력, 유전체 정보(예: BRCA, BRD, PTEN, TP53, CDH1, SKT11/LKB1, PALB2 등), 유방 밀도(예: 유방 내의 유선 조직의 밀도), 혈압, 체온, 기침, 기저질환 등의 환자에 대한 모든 임상 정보를 포함할 수 있다.
본 개시에서, '기계학습 모델'은 주어진 입력에 대한 답을 추론하는데 사용하는 임의의 모델을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 기계학습 모델은 입력 레이어(층), 복수 개의 은닉 레이어 및 출력 레이어를 포함한 인공신경망 모델을 포함할 수 있다. 여기서, 각 레이어는 하나 이상의 노드를 포함할 수 있다. 예를 들어, 기계학습 모델은 대상 환자의 의료 영상 및/또는 추가 정보를 기초로, 대상 환자의 병변 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하도록 학습될 수 있다. 이 경우, 어노테이션 작업을 통해 생성된 레이블 정보가 기계학습 모델을 학습시키는데 이용될 수 있다. 또한, 기계학습 모델은 기계학습 모델에 포함된 복수의 노드와 연관된 가중치를 포함할 수 있다. 여기서, 가중치는 기계학습 모델과 연관된 임의의 파라미터를 포함할 수 있다. 본 개시에서, 기계학습 모델은 인공신경망 모델을 지칭할 수 있으며, 인공신경망 모델은 기계학습 모델을 지칭할 수 있다. 본 개시에 따른 기계학습 모델은 다양한 학습 방법을 이용하여 학습된 모델일 수 있다. 예를 들어, 지도 학습(Supervised Learning), 자율 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등 다양한 학습 방법이 본 개시에 이용될 수 있다.
본 개시에서, '학습'은 학습 데이터 및/또는 정답 레이블을 이용하여 기계학습 모델과 연관된 가중치를 변경하는 임의의 과정을 지칭할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 학습은 학습 대상의 의료 영상 및 정답 레이블(예를 들어, 병변의 발생 위험성 등)을 이용하여 기계학습 모델을 한번 이상의 순방향 전파(forward propagation) 및 역방향 전파(backward propagation)를 통해 기계학습 모델과 연관된 가중치를 변경하거나 업데이트하는 과정을 지칭할 수 있다.
본 개시에서, '어노테이션(annotation)'이란, 데이터 샘플에 조직학적 정보 등을 태깅하는 작업 또는 태깅된 정보(즉, 주석) 그 자체를 의미한다. 어노테이션은 당해 기술 분야에서 태깅(tagging), 레이블링(labeling) 등의 용어와 혼용되어 사용될 수 있다.
본 개시에서, '복수의 A의 각각' 또는 '복수의 A 각각'은 복수의 A에 포함된 모든 구성 요소의 각각을 지칭하거나, 복수의 A에 포함된 일부 구성 요소의 각각을 지칭할 수 있다.
본 개시에서, '유사'는 동일 또는 유사하다는 의미를 모두 포함할 수 있다. 예를 들어, 두 정보가 유사하다는 것은 두 정보가 서로 동일하거나 유사하다는 것을 지칭할 수 있다.
본 개시에서, '인스트럭션(instruction)'은, 기능을 기준으로 묶인 일련의 명령어들로서 컴퓨터 프로그램의 구성 요소이자 프로세서에 의해 실행되는 것을 지칭할 수 있다.
본 개시에서, '사용자'는 사용자 단말을 이용하는 자를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 제공받는 의료진, 환자, 연구원 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자는 사용자 단말을 지칭할 수 있으며, 이와 반대로, 사용자 단말은 사용자를 지칭할 수 있다. 즉, 사용자와 사용자 단말은 본 명세서에서 혼용되어 사용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따라 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 제공하는 시스템을 나타내는 예시적인 구성도이다. 도시된 바와 같이, 환자의 병변 발생 위험성에 대한 예측 결과를 제공하는 시스템은 정보 처리 시스템(100), 사용자 단말(110) 및 저장 시스템(120)을 포함할 수 있다. 여기서, 정보 처리 시스템(100)은 사용자 단말(110) 및 저장 시스템(120)의 각각과 연결되어 통신 가능하도록 구성될 수 있다. 도 1에서는 하나의 사용자 단말(110)이 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 복수의 사용자 단말(110)이 정보 처리 시스템(100)과 연결되어 통신되도록 구성될 수 있다. 또한, 도 1에서는 정보 처리 시스템(100)이 하나의 컴퓨팅 장치로서 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 정보 처리 시스템(100)은 복수의 컴퓨팅 장치를 통해 정보 및/또는 데이터를 분산 처리하도록 구성될 수 있다. 또한, 도 1에서는 저장 시스템(120)이 하나의 장치로서 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 복수의 저장 장치로 구성되거나 클라우드(cloud)를 지원하는 시스템으로 구성될 수 있다. 또한, 도 1에서는 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 제공하는 시스템의 각각의 구성요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로, 복수의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서 서로 통합되는 형태로 구현될 수 있다.
정보 처리 시스템(100) 및 사용자 단말(110)은 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하고, 제공하는데 이용되는 임의의 컴퓨팅 장치이다. 여기서, 컴퓨팅 장치는, 컴퓨팅 기능이 구비된 임의의 종류의 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop), 서버, 클라우드 시스템 등이 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
정보 처리 시스템(100)은 대상 환자의 의료 영상 및/또는 대상 환자의 추가 정보를 수신할 수 있다. 여기서, 대상 환자의 추가 정보는, 대상 환자의 임상 데이터, 랩(lab) 데이터 및/또는 생물학적 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(100)은 저장 시스템(120)(예를 들어, 병원 시스템, 전자 의무 기록, 처방 전달 시스템, 의료 영상 시스템, 검사 정보 시스템, 기타 로컬/클라우드 저장 시스템 등) 및/또는 사용자 단말(110)으로부터 대상 환자의 의료 영상 및/또는 대상 환자의 추가 정보를 수신할 수 있다. 그런 다음, 정보 처리 시스템(100)은 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하여, 사용자 단말(110)을 통해 사용자(130)에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(100)은 기계학습 모델을 이용하여, 대상 환자의 의료 영상 및/또는 대상 환자의 추가 정보를 기초로, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하여 출력할 수 있다. 여기서, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과는, 병변의 발생 위험성이 위험성 정도를 표현할 수 있는 수단(수치 또는 색상 등)으로 표현된 정보, 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 복수의 클래스(high risk, intermediate risk, low risk)로 분류된 정보 등을 포함할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 정보 처리 시스템(100)은 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 기초로, 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(100)은 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 기초로, 대상 환자의 예후(prognosis), 특정 상황에서 환자에게 요구되는 필요 조치(intervention)(예: 치료/진단/검사/예방 방침과 시기), 또는 약물 반응성 등에 대한 정보를 제공할 수 있다. 구체적 예로, 정보 처리 시스템(100)은 병변의 발생 위험성의 정도에 따라, 개인화된 검진 스케줄을 제공할 수 있다. 정보 처리 시스템(100)은 병변의 발생 위험성이 높은 환자에게는 추가적인 검사(예: MRI 또는 CT 촬영 등)를 권유할 수 있으며, 짧은 주기로 정기 검진하는 검진 스케줄을 제공할 수 있다. 반면, 병변의 발생 위험성이 낮은 환자에게는 긴 주기로 정기 검진하는 검진 스케줄을 제공할 수 있다.
정보 처리 시스템(100)은 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 생성된 다양한 의학적 정보를 사용자 단말(110)에 제공할 수 있다. 사용자 단말(110)은 정보 처리 시스템(100)으로부터 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 생성된 다양한 의학적 정보를 수신하여 디스플레이 장치를 통해 출력할 수 있다. 즉, 사용자(예를 들어, 의료진, 환자, 연구원 등)(130)는 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 생성된 다양한 의학적 정보를 기초로, 대상 환자에 대한 의학적 조치 및/또는 임상적 결정을 수행할 수 있다.
저장 시스템(120)은 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 제공하기 위한, 대상 환자와 연관된 의료 영상, 추가 정보 및/또는 기계학습 모델과 연관된 각종 데이터를 저장하고 관리하는 장치 또는 클라우드 시스템이다. 데이터의 효율적인 관리를 위해, 저장 시스템(120)은, 데이터베이스를 이용하여 각종 데이터를 저장하고 관리할 수 있다. 여기서, 각종 데이터는 기계학습 모델과 연관된 임의의 데이터를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 학습 데이터의 파일/메타 정보, 목적 데이터의 파일/메타 정보, 어노테이션 작업 결과물인 목적 데이터에 대한 레이블 정보, 어노테이션 작업에 관한 데이터, 기계학습 모델(예: 인공신경망 모델) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 도 1에서는 정보 처리 시스템(100)과 저장 시스템(120)이 별도의 시스템으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 하나의 시스템으로 통합되어 구성될 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에 따르면, 사용자(130)는 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 한 다양한 의학적 정보를 제공받을 수 있다. 사용자(130)는, 의료진이거나 환자 자신일 수 있다. 예를 들어, 사용자(130)가 의료진인 경우, 의료진은 다양한 의학적 정보를 제공받음으로써, 대상 환자에게 필요한 조치를 취할 수 있으며, 대상 환자에 대한 임상적 결정을 하는데 있어서 도움을 받을 수 있다.
또한, 본 개시의 일부 실시예에 따르면, 환자들의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 위험성 정도에 따른 치료/진단/검진/예방과 관련된 적절한 조치 또는 스케줄 등에 대한 정보가 제공됨으로써, 정보를 제공받는 의료진은 한정된 자원(예를 들어, 인력, 장치, 약제 등)을 효율적이고, 효과적으로 관리할 수 있고, 정보를 제공받는 고위험군 환자는 추가 검진 또는 짧은 주기의 검진 등을 통해 질병을 예방하거나 질병을 조기에 발견할 수 있으며, 정보를 제공받는 저위험군 환자는 긴 주기의 검진 등을 통해 비용이나 시간을 절약할 수 있다.
이하의 설명에서 유방 촬영술 영상을 의료 영상의 구체적 예시로 들어 설명하고, 유방암의 발생 위험성을 병변의 발생 위험성의 구체적 예시로 들어 설명하나, 이는 본 개시의 명확한 이해를 위한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위는 이에 한정되지 않는다. 즉, 본 개시에 따라, 임의의 의료 영상을 기초로 임의의 병변의 발생 위험성을 예측할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템(100)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 정보 처리 시스템(100)은 메모리(210), 프로세서(220), 통신 모듈(230) 및 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 정보 처리 시스템(100)은 통신 모듈(230)을 이용하여 네트워크를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(100)은 메모리(210), 프로세서(220), 통신 모듈(230) 및 입출력 인터페이스(240)를 포함하는 적어도 하나의 장치로 구성될 수 있다.
메모리(210)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리(210)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 정보 처리 시스템(100)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 정보 처리 시스템(100)에 설치되어 구동되는 병변의 발생 위험성 예측 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.
이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 이러한 정보 처리 시스템(100)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등과 같이 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(230)을 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 통신 모듈(230)을 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 병변의 발생 위험성 예측 등을 위한 프로그램 등)에 기반하여 메모리(210)에 로딩될 수 있다.
프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 모듈(230)에 의해 사용자 단말(미도시) 또는 다른 외부 시스템으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 의료 영상을 수신하고, 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하여 제공할 수 있다.
통신 모듈(230)은 네트워크를 통해 사용자 단말(미도시)과 정보 처리 시스템(100)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 정보 처리 시스템(100)이 외부 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 정보 처리 시스템(100)의 프로세서(220)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호, 명령, 데이터 등이 통신 모듈(230)과 네트워크를 거쳐 사용자 단말 및/또는 외부 시스템의 통신 모듈을 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전송될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(100)에 의해 생성된 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 생성된 의학적 정보가 통신 모듈(230)과 네트워크를 거쳐 사용자 단말 및/또는 외부 시스템의 통신 모듈을 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전송될 수 있다. 또한, 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 생성된 의학적 정보를 수신한 사용자 단말 및/또는 외부 시스템은 수신한 정보를 디스플레이 출력 가능 장치를 통해 출력할 수 있다.
또한, 정보 처리 시스템(100)의 입출력 인터페이스(240)는 정보 처리 시스템(100)과 연결되거나 정보 처리 시스템(100)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 2에서는 입출력 인터페이스(240)가 프로세서(220)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(240)가 프로세서(220)에 포함되도록 구성될 수 있다. 정보 처리 시스템(100)은 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다.
정보 처리 시스템(100)의 프로세서(220)는 복수의 사용자 단말 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로부터 의료 영상을 수신할 수 있다. 프로세서(220)는 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 한 다양한 의학적 정보를 생성할 수 있으며, 생성된 정보를 정보 처리 시스템(100)과 연결된 디스플레이 출력 가능 장치를 통해 출력할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(310) 및 정보 처리 시스템(100)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 도 3에 대한 이하의 설명에서는 도 2를 참조하여 상술한 내용과 중복되는 내용에 대해서는 간략히 서술하거나 생략되며, 도 3에서 추가된 구성을 위주로 설명된다. 사용자 단말(310)은 병변의 발생 위험성 예측 서비스를 제공하는 애플리케이션 또는 웹 브라우저 등을 실행 가능하고 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰 단말, 태블릿 단말, PC 단말 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(310)은 메모리(312), 프로세서(314), 통신 모듈(316) 및 입출력 인터페이스(318)를 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(310) 및 정보 처리 시스템(100)은 각각의 통신 모듈(316, 336)을 이용하여 네트워크(330)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(320)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 사용자 단말(310)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(310)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.
메모리(312, 210)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(312, 210)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(310) 또는 정보 처리 시스템(100)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(312, 210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 사용자 단말(310)에 설치되어 구동되는 병변의 발생 위험성 예측 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.
이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(312, 210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(310) 및 정보 처리 시스템(100)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈을 통해 메모리(312, 210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(330)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(312, 210)에 로딩될 수 있다.
프로세서(314, 220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(312, 210) 또는 통신 모듈(316, 230)에 의해 프로세서(314, 220)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314, 220)는 메모리(312, 210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(316, 230)은 네트워크(330)를 통해 사용자 단말(310)과 정보 처리 시스템(100)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(310) 및/또는 정보 처리 시스템(100)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(310)의 프로세서(314)가 메모리(312) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터(예를 들어, 병변의 발생 위험성 예측 요청과 연관된 데이터 등)는 통신 모듈(316)의 제어에 따라 네트워크(330)를 통해 정보 처리 시스템(100)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(100)의 프로세서(220)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 모듈(230)과 네트워크(330)를 거쳐 사용자 단말(310)의 통신 모듈(316)을 통해 사용자 단말(310)에 수신될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(310)은 정보 처리 시스템(100)으로부터 병변의 발생 위험성 예측 결과와 연관된 데이터 등을 수신할 수 있다.
입출력 인터페이스(318)는 입출력 장치(320)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(318)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(310)의 프로세서(314)가 메모리(312)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 정보 처리 시스템(100)이나 다른 사용자 단말이 제공하는 정보 및/또는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면 등이 입출력 인터페이스(318)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 도 3에서는 입출력 장치(320)가 사용자 단말(310)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(310)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 도 3에서는 입출력 인터페이스(318)가 프로세서(314)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(318)가 프로세서(314)에 포함되도록 구성될 수 있다. 다른 실시예에서, 정보 처리 시스템(100) 역시 입출력 인터페이스(미도시)를 포함하도록 구성될 수 있다. 여기서, 정보 처리 시스템(100)의 입출력 인터페이스는 정보 처리 시스템(100)과 연결되거나 정보 처리 시스템(100)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다.
사용자 단말(310) 및 정보 처리 시스템(100)은 도 3의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(310)은 상술된 입출력 장치(320) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(310)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(310)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 이미지 센서, 근접 센서, 터치 센서, 조도 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(310)에 더 포함되도록 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(310)의 프로세서(314)는 병변의 발생 위험성 예측 서비스를 제공하는 애플리케이션 등이 동작하도록 구성될 수 있다. 이 때, 해당 애플리케이션 및/또는 프로그램과 연관된 코드가 사용자 단말(310)의 메모리(312)에 로딩될 수 있다.
병변의 발생 위험성 예측 서비스를 제공하는 애플리케이션 등을 위한 프로그램이 동작되는 동안에, 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)와 연결된 터치 스크린, 키보드, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 마이크로폰 등의 입력 장치를 통해 입력되거나 선택된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 수신할 수 있으며, 수신된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 메모리(312)에 저장하거나 통신 모듈(316) 및 네트워크(330)를 통해 정보 처리 시스템(100)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314)는 의료 영상에 대한 병변 발생 위험성 예측을 요청하는 사용자의 입력을 수신하여. 통신 모듈(316) 및 네트워크(330)를 통해 정보 처리 시스템(100)에 제공할 수 있다.
사용자 단말(310)의 프로세서(314)는 입출력 장치(320), 다른 사용자 단말, 정보 처리 시스템(100) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(314)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(316) 및 네트워크(330)를 통해 정보 처리 시스템(100)에 제공될 수 있다. 사용자 단말(310)의 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 입출력 장치(320)로 정보 및/또는 데이터를 전송하여, 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(314)는 수신한 정보 및/또는 데이터를 사용자 단말의 화면에 디스플레이할 수 있다.
정보 처리 시스템(100)의 프로세서(220)는 복수의 사용자 단말(310) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(220)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(230) 및 네트워크(330)를 통해 사용자 단말(310)에 제공할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서(220)의 내부 구성을 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 모델 학습부(410), 병변의 발생 위험성 예측부(420) 및 정보 제공부(430)를 포함할 수 있다. 도 4에서 프로세서(220)의 내부 구성을 기능별로 구분하여 설명하지만, 이는 반드시 물리적으로 구분되는 것을 의미하지 않는다. 또한, 도 3에서 도시한 프로세서(220)의 내부 구성은 예시일 뿐이며, 필수 구성만을 도시한 것은 아니다. 따라서, 일부 실시예에서 프로세서(220)는 도시한 내부 구성 외 다른 구성을 추가로 포함하거나, 도시한 구성 내부 중 일부 구성이 생략되는 등 다르게 구현될 수 있다.
프로세서(220)는 병변의 발생 위험성 예측 대상인 대상 환자의 의료 영상을 획득할 수 있다. 여기서, 의료 영상은 질병의 진단, 치료, 예방 등을 위해 촬영된 영상 및/또는 이미지로서, 환자의 인체 내/외부가 촬영된 영상 및/또는 이미지 등을 지칭할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 의료 영상은 복수의 서브 의료 영상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상은 유방 촬영술 영상을 포함할 수 있으며, 복수의 서브 의료 영상은 두 개의 상하 촬영(CC) 영상 및 두 개의 내외사 촬영(MLO) 영상을 포함할 수 있다.
추가적으로, 프로세서(220)는 병변의 발생 위험성과 관련된 추가 정보를 더 수신할 수 있다. 여기서, 추가 정보는 임상 데이터, 랩 데이터 및/또는 생물학적 데이터를 포함할 수 있다. 구체적 예로, 유방암 발생 위험성을 예측하는 경우, 추가 정보는 환자의 나이, 체중, 가족력, 키, 성별, 초경 나이, 폐경 여부, 출산 이력, 호르몬 대체 요법 치료 이력, 유전체 정보(예: BRCA, BRD, PTEN, TP53, CDH1, SKT11/LKB1, PALB2 등), 유방 밀도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상술한 영상 및/또는 정보 등은 정보 처리 시스템과 연결된 또는 통신가능한 저장 시스템(예를 들어, 병원 시스템, 전자 의무 기록, 처방 전달 시스템, 의료 영상 시스템, 검사 정보 시스템, 기타 로컬/클라우드 저장 시스템 등), 내부 메모리 및/또는 사용자 단말 등으로부터 수신될 수 있다. 수신된 의료 영상 및/또는 추가 정보는 병변의 발생 위험성 예측부(420)에 제공되어, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하는데 사용될 수 있다.
모델 학습부(410)는 모델의 학습에 필요한 학습 데이터를 수신하고, 기계학습 모델을 학습시킬 수 있다. 모델의 학습에 필요한 학습 데이터는 학습 데이터 DB(440)에 저장되어 있을 수 있다. 학습 데이터 DB(440)는 고위험군 학습 의료 영상, 저위험군 학습 의료 영상, 학습 추가 정보, 각 학습 의료 영상 및/또는 각 학습 추가 정보와 연관된 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과, 고위험군 학습 의료 영상에 대한 마스크 어노테이션 정보 등을 포함할 수 있다. 학습 데이터 DB(440)에 저장된 학습 데이터의 예시는 도 5를 참조하여 상세히 후술된다.
일 실시예에 따르면, 모델 학습부(410)는 고위험군 학습 의료 영상 및 저위험군 학습 의료 영상을 포함하는 복수의 학습 의료 영상의 각각으로부터 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 기계학습 모델을 학습시킬 수 있다. 추가적으로, 모델 학습부(410)는 기계학습 모델이 고위험군 학습 의료 영상으로부터 고위험군 학습 의료 영상 내의 마스크 어노테이션 정보를 추론하도록 기계학습 모델을 더 학습시킬 수 있다. 모델 학습부(410)가 복수의 학습 의료 영상으로부터 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 기계학습 모델을 학습시키는 구체적인 예시는 도 6을 참조하여 상세히 후술된다.
일 실시예에 따르면, 학습 의료 영상은 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 복수의 클래스로 분류될 수 있다. 이 경우, 모델 학습부(410)는 복수의 학습 의료 영상을 복수의 클래스로 분류하도록 기계학습 모델을 학습시킬 수 있다. 모델 학습부(410)가 복수의 학습 의료 영상을 복수의 클래스로 분류하도록 기계학습 모델을 학습시키는 구체적인 예시는 도 7 내지 도 8을 참조하여 상세히 후술된다.
추가적으로 또는 대안적으로, 모델 학습부(410)는 복수의 학습 의료 영상 및 학습 추가 정보를 이용하여, 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 기계학습 모델을 학습시킬 수 있다. 모델 학습부(410)가 복수의 학습 의료 영상 및 학습 추가 정보를 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 기계학습 모델을 학습시키는 예시는 도 10 내지 도 11을 참조하여 상세히 후술된다.
병변의 발생 위험성 예측부(420)는 학습된 기계학습 모델을 이용하여, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성 또는 출력할 수 있다. 일 실시예에서, 기계학습 모델은 모델 학습부(410)에 의해 학습된 모델일 수 있다. 예를 들어, 병변의 발생 위험성 예측부(420)는 기계학습 모델을 이용하여, 의료 영상을 기초로, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성할 수 있다. 추가적으로, 병변의 발생 위험성 예측부(420)는 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상 내에서 병변이 발생할 것으로 예상되는 영역(예를 들어, 하나 이상의 픽셀 영역)에 대한 정보를 생성할 수 있다. 병변의 발생 위험성 예측부(420)가 기계학습 모델을 이용하여 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하는 예시는 도 6을 참조하여 상세히 후술된다.
일 실시예에 따르면, 의료 영상은 복수의 서브 의료 영상을 포함할 수 있다. 이 경우, 병변의 발생 위험성 예측부(420)는 복수의 서브 의료 영상을 기계학습 모델에 입력하여 기계학습 모델에 포함된 적어도 하나의 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵을 추출할 수 있으며, 추출된 복수의 특징 맵을 종합하고, 종합된 복수의 특징 맵을 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성할 수 있다. 병변의 발생 위험성 예측부(420)가 복수의 서브 의료 영상을 기초로, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하는 예시는 도 9를 참조하여 상세히 후술된다.
추가적으로 또는 대안적으로, 병변의 발생 위험성 예측부(420)는 수신된 의료 영상 및 추가 정보를 이용하여, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 병변의 발생 위험성 예측부(420)는 하나의 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상 및 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하거나, 복수의 모델을 이용하여 수신된 의료 영상 및 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성할 수 있다. 병변의 발생 위험성 예측부(420)가 수신된 의료 영상 및 추가 정보를 이용하여, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성하는 예시는 도 10 내지 도 11을 참조하여 상세히 후술된다.
추가적으로, 병변의 발생 위험성 예측부(420)는 생성된 예측 결과와 연관된 정보를 정보 처리 시스템과 연결된 출력 장치 또는 사용자 단말의 출력 장치를 통해 출력하도록 구성될 수 있다.
정보 제공부(430)는 병변의 발생 위험성 예측부(420)에 의해 생성된 예측 결과를 기초로, 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 정보 제공부(430)는 예측 결과를 기초로, 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보는, 대상 환자의 예후, 특정 상황에서 환자에게 요구되는 필요 조치(예: 치료/진단/검사/예방 방침과 시기), 또는 약물 반응성 등에 대한 정보를 제공할 수 있다. 구체적 예로, 정보 제공부(430)는 병변의 발생 위험성의 정도에 따라, 그에 맞는 개인화된 검진 스케줄을 제공할 수 있다. 정보 제공부(430)는 병변의 발생 위험성이 높은 환자에게는 추가적인 검사(예: MRI 또는 CT 촬영 등)를 권유할 수 있으며, 짧은 주기로 정기 검진하는 검진 스케줄을 제공할 수 있다. 반면, 정보 제공부(430)는 병변의 발생 위험성이 낮은 환자에게는 긴 주기로 정기 검진하는 검진 스케줄을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 정보 제공부(430)는 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보를 사용자 단말로 제공할 수 있으며, 제공된 정보는 사용자 단말의 화면을 통해 출력될 수 있다.
정보 처리 시스템의 프로세서(220)에 의해 수행되는 것으로 상술한 과정 중 적어도 일부의 과정은 사용자 단말의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템의 프로세서(220)에 의해 생성되는 예측 결과 및/또는 의학적 정보 중 적어도 일부는 사용자 단말에 의해 생성될 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 학습 데이터 DB(440)의 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 학습 데이터 DB(440)는 기계학습 모델을 학습하기 위한 학습 데이터들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 학습 데이터 DB(440)는 정보 처리 시스템(100)에 포함되거나 정보 처리 시스템(100)과 통신 가능하도록 연결될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 학습 데이터는 고위험군 학습 의료 영상, 저위험군 학습 의료 영상 및 학습 의료 영상 각각에 대한 참조 예측 결과를 포함할 수 있다. 고위험군 학습 의료 영상은 대상 질병이 발생할 위험성이 상대적으로 높은 참조 환자들의 의료 영상을 지칭할 수 있으며, 저위험군 학습 의료 영상은 대상 질병이 발생할 위험성이 상대적으로 낮은 참조 환자들의 의료 영상을 지칭할 수 있다. 학습 의료 영상 각각에 대한 참조 예측 결과는 학습 의료 영상 각각에 대한 병변의 발생 위험성 정도를 포함할 수 있다. 예를 들어, 참조 예측 결과는 병변의 발생 위험성이 위험성 정도를 표현할 수 있는 수단(예: 수치 또는 색상 등)으로 표현된 정보, 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 복수의 클래스(예: high risk, intermediate risk, low risk 등)로 분류된 정보 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 학습 의료 영상 각각에 대한 참조 예측 결과는 각 학습 의료 영상에 라벨링된 어노테이션 정보로서 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 고위험군 학습 의료 영상 및/또는 저위험군 학습 의료 영상은 병변의 발생 위험성 정도에 따라 복수의 클래스로 분류될 수 있다. 예를 들어, 고위험군 학습 의료 영상은 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 촬영한 학습 의료 영상(510), 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 학습 의료 영상(520) 또는 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상(530) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상(530)은 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위의 반대편 부위 또는 주변 부위 중 적어도 하나를 촬영한 학습 의료 영상(530)을 포함할 수 있다. 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위는 병변이 발생하지 않은 사람의 동일한 부위에 비해, 병변이 발생할 가능성이 높은 경향이 있기 때문에, 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상(530)은 병변 발생 위험이 높은 학습 의료 영상으로서 식별될 수 있다. 예를 들어, 오른쪽 폐에 폐암이 발병된 환자의 왼쪽 폐를 촬영한 학습 의료 영상, 오른쪽 신장에 신장암이 발병된 환자의 왼쪽 신장을 촬영한 학습 의료 영상, 오른쪽 발에 특정 병변이 발생한 환자의 왼쪽 발을 촬영한 학습 의료 영상 등이 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상(530)에 포함될 수 있다. 저위험군 학습 의료 영상은 병변이 발생한 바 없는 환자의, 대상 부위를 촬영한 학습 의료 영상(540)을 포함할 수 있다.
구체적 예로, 유방암 발생 위험성을 예측하기 위한 학습 의료 영상의 예시가 도 5에 도시되어 있다. 유방암 발생 위험성을 예측하기 위한 학습 의료 영상은 유방암을 진단받은 환자들의 암 발생 부위를 촬영한 유방 촬영술 영상(510), 유방암을 진단받은 환자들의 유방을 유방암을 진단받기 이전에 촬영한 유방 촬영술 영상(520), 한쪽 유방에 유방암이 발생한 환자들의 반대편 유방을 촬영한 유방 촬영술 영상(530) 및 유방암을 진단받은 적이 없는 환자들의 유방 촬영술 영상(540)을 포함할 수 있다. 여기서, 유방암을 진단받은 환자들의 유방 촬영술 영상(510), 유방암을 진단받은 환자들의 유방을 유방암을 진단받기 이전에 촬영한 유방 촬영술 영상(520), 한쪽 유방에 유방암이 발생한 환자들의 반대편 유방을 촬영한 유방 촬영술 영상(530)은 고위험군 학습 의료 영상에 포함될 수 있으며, 유방암을 진단받은 적이 없는 환자들의 유방 촬영술 영상(540)은 저위험군 학습 의료 영상에 포함될 수 있다.
추가적으로, 학습 데이터는 고위험군 학습 의료 영상과 연관된 병변에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 고위험군 학습 의료 영상과 연관된 병변에 대한 정보는 고위험군 학습 의료 영상에 픽셀 레벨로 라벨링된 마스크 어노테이션 정보로서 포함될 수 있다. 이러한 정보는 수신된 의료 영상 내에서 병변이 발생할 것으로 예상되는 영역을 추론하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 예에서, 유방암을 진단받은 환자의 유방 촬영술 영상(510) 각각은 암이 발생한 영역(512)이 픽셀 레벨로 라벨링된 마스크 어노테이션 정보를 더 포함할 수 있다. 다른 예로, 도 5에 도시된 예에서, 유방암을 진단받은 환자의 유방을 유방암을 진단받기 이전에 촬영한 유방 촬영술 영상(520) 각각은 해당 환자가 유방암을 진단받은 이후 암이 발생한 영역(522)이 픽셀 레벨로 라벨링된 마스크 어노테이션 정보를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각 학습 의료 영상은 복수의 서브 학습 의료 영상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 예에서, 각 학습 의료 영상(510, 520, 530, 540)은 두 개의 상하 촬영(CC; Craniocaudal) 영상 및 두 개의 내외사 촬영(MLO; Mediolateral Oblique) 영상을 포함할 수 있다.
추가적으로, 학습 데이터는 각 참조 환자의 병변의 발생 위험성과 관련된 학습 추가 정보를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 학습 추가 정보는, 각 환자의 임상 데이터, 랩(lab) 데이터 및/또는 생물학적 데이터를 포함할 수 있다. 구체적 예로, 유방암 발생 위험성을 예측하는 경우, 학습 추가 정보는 참조 환자의 나이, 체중, 가족력, 키, 성별, 초경 나이, 폐경 여부, 출산 이력, 호르몬 대체 요법(Hormone Replacement Therapy) 치료 이력, 유전체 정보(예: BRCA, BRD, PTEN, TP53, CDH1, SKT11/LKB1, PALB2 등), 유방 밀도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 학습 의료 영상 중 고위험군 학습 의료 영상의 수 및 저위험군 학습 의료 영상의 수의 균형이 맞지 않을 수 있다. 이 경우, 정보 처리 시스템은 학습 의료 영상 중 적어도 일부를 가공하거나 학습 가중치를 조정하는 등의 작업을 통해 학습의 균형을 맞출 수 있다. 예를 들어, 저위험군 학습 의료 영상이 고위험군 학습 의료 영상보다 월등히 많은 경우, 기계학습 모델이 고위험군을 잘 분류하지 못하여 모델의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 경우, 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 고위험군 학습 의료 영상을 가공하여 고위험군 학습 의료 영상의 수를 증가시키거나(Over sampling), 저위험군 학습 의료 영상의 수를 줄이거나(Under sampling), 전술한 두가지 방법을 동시에 사용하거나(Hybrid sampling), 학습 가중치를 조절하여 학습할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 기계학습 모델(620)의 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 바와 같이, 기계학습 모델(620)은 의료 영상(610)을 기초로, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(630)를 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(630)는 병변의 발생 위험성이 위험성 정도를 표현할 수 있는 수단(예: 스코어, 확률 또는 색상 등)으로 표현된 정보, 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 복수의 클래스(high risk, intermediate risk, low risk 등)로 분류된 정보 등으로서 출력될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기계학습 모델(620)은 복수의 학습 의료 영상을 입력 받아, 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 추론하도록 학습될 수 있다. 예를 들어, 기계학습 모델(620)을 생성하고 학습시키기 위해, 프로세서(예: 도 2의 220)는 복수의 학습 의료 영상 및 복수의 학습 의료 영상과 연관된 참조 예측 결과를 수신할 수 있다. 프로세서는 기계학습 모델(620)을 학습할 때 복수의 학습 의료 영상과 연관된 참조 예측 결과에 대한 정보를 정답 데이터(ground truth)로서 이용할 수 있다.
추가적으로, 프로세서는 기계학습 모델(620)을 생성하고 학습시키기 위해, 학습 의료 영상과 연관된 병변에 대한 정보를 더 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 학습 의료 영상과 연관된 병변에 대한 정보는 학습 의료 영상에 픽셀 레벨로 라벨링된 마스크 어노테이션 정보로서 포함될 수 있다. 이러한 정보는 수신된 의료 영상 내에서 병변이 발생할 것으로 예상되는 영역을 추론하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 수신된 의료 영상 내에서 암이 발생될 것으로 예상되는 영역을 특정 색상으로 출력하거나, 암이 발생될 것으로 예상되는 영역의 경계를 출력하거나, 각 픽셀이 암이 발생될 것으로 예상되는 정도에 따른 색상으로 표현된 히트맵 등을 출력할 수 있다. 이러한 정보는 모두 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(630)에 포함될 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 기계학습 모델(720)을 학습하는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 기계학습 모델(720)을 생성하거나 학습시키기 위해, 복수의 학습 의료 영상(710)을 복수의 클래스로 분류하도록 기계학습 모델(720)을 이용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는, 복수의 클래스들에 대응하도록 분류된 학습 의료 영상들을 학습할 수 있다. 예를 들어, 기계학습 모델(720)은 하나 이상의 분류기를 포함할 수 있으며, 복수의 학습 의료 영상(710)을 복수의 클래스로 분류한 분류 결과(730)를 출력하도록 학습될 수 있다.
예를 들어, 프로세서는 복수의 학습 의료 영상(710)을 고위험군 학습 의료 영상 또는 저위험군 학습 의료 영상 중 하나로 분류하도록 기계학습 모델(720)을 학습시킬 수 있다. 다른 예로, 프로세서는 복수의 학습 의료 영상(710)을 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 촬영한 학습 의료 영상(732), 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 학습 의료 영상(734), 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상(736) 또는 병변 발생 이력이 없는 환자의 학습 의료 영상(738) 중 하나로 분류하도록 기계학습 모델(720)을 학습시킬 수 있다.
도 7에서, 기계학습 모델(720)은 하나의 분류기를 포함하는 것으로 도시되었으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 기계학습 모델은 도 8에 도시된 것과 같이, 복수의 분류기를 포함할 수 있다.
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따라 기계학습 모델(820)을 학습하는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 기계학습 모델(820)을 생성하거나 학습시키기 위해, 복수의 학습 의료 영상(810)을 복수의 클래스로 분류한 분류 결과(830)를 출력하도록 기계학습 모델(820)을 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 기계학습 모델(820)은 복수의 분류기(822, 824, 826)를 포함할 수 있으며, 프로세서는 학습 의료 영상(810)이 복수의 분류기(822, 824, 826) 중 적어도 하나를 거쳐, 복수의 클래스로 분류되도록 기계학습 모델(820)을 학습시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기계학습 모델(820)은 학습 의료 영상(810)을 제1 클래스와 나머지 클래스로 분류하는 제1 분류기(822), 학습 의료 영상(810)을 제2 클래스와 나머지 클래스로 분류하는 제2 분류기(824), 학습 의료 영상(810)을 제3 클래스와 나머지 클래스로 분류하는 제3 분류기(826)를 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 학습 의료 영상(810)이 기계학습 모델(820)에 포함된 복수의 분류기(822, 824, 826) 중 적어도 하나를 거쳐, 제1 클래스, 제2 클래스, 제3 클래스 또는 제4 클래스 중 하나로 분류되도록 기계학습 모델(820)을 학습시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기계학습 모델(820)은 학습 의료 영상(810)을 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 촬영한 학습 의료 영상과 나머지 학습 의료 영상으로 분류하는 제1 분류기(822), 학습 의료 영상(810)을 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 학습 의료 영상과 나머지 학습 의료 영상으로 분류하는 제2 분류기(824), 학습 의료 영상(810)을 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상과 나머지 학습 의료 영상으로 분류하는 제3 분류기(826)를 포함할 수 있다. 기계학습 모델(820)은, 환자의 병변 발생 부위를 촬영한 학습 의료 영상, 환자의 병변 발생 부위를 병변 발생 이전에 촬영한 학습 의료 영상 또는 병변 발생 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상 중 적어도 하나를 고위험군으로 분류하고, 발병하지 않은 환자의 학습 의료 영상을 저위험군으로 분류하도록 훈련될 수 있다.
이 경우, 프로세서는 학습 의료 영상(810)이 기계학습 모델(820)에 포함된 복수의 분류기(822, 824, 826) 중 적어도 하나를 거쳐, 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 촬영한 학습 의료 영상, 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 학습 의료 영상, 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상 또는 병변 발생 이력이 없는 환자의 학습 의료 영상 중 하나로 분류되도록 기계학습 모델(820)을 학습시킬 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 프로세서는 기계학습 모델(820)이 학습 의료 영상(810)을 계층적으로(Hierarchically) 분류하도록 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 기계학습 모델(820)은 학습 의료 영상(810) 중 제1 클래스가 아닌 모든 클래스를 검출하는 제1 분류기(822), 제1 분류기(822)에 의해 검출된 학습 의료 영상 중 제2 클래스가 아닌 모든 클래스를 검출하는 제2 분류기(824), 제2 분류기(824)에 의해 검출된 학습 의료 영상 중 제3 클래스가 아닌 모든 클래스를 검출하는 제3 분류기(826)를 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 학습 의료 영상(810)이 적어도 하나의 분류기를 순차적으로 거쳐 제1 클래스, 제2 클래스, 제3 클래스 또는 제4 클래스 중 하나로 분류되도록 기계학습 모델(820)을 학습시킬 수 있다.
구체적 예로, 기계학습 모델(820)은 학습 의료 영상(810) 중 병변 발생 이력이 없는 환자의 학습 의료 영상이 아닌 모든 학습 의료 영상을 검출하는 제1 분류기(822), 제1 분류기(822)에 의해 검출된 학습 의료 영상 중 병변 발생 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상이 아닌 모든 학습 의료 영상을 검출하는 제2 분류기(824), 제2 분류기(824)에 의해 검출된 학습 의료 영상 중 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 학습 의료 영상이 아닌 모든 학습 의료 영상을 검출하는 제3 분류기(826)를 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 학습 의료 영상(810)이 기계학습 모델(820)에 포함된 복수의 분류기(822, 824, 826) 중 적어도 하나를 순차적으로 거쳐, 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 촬영한 학습 의료 영상, 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 학습 의료 영상, 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상 또는 병변 발생 이력이 없는 환자의 학습 의료 영상 중 하나로 분류되도록 기계학습 모델(820)을 학습시킬 수 있다.
이와 같이, 복수의 분류기를 포함한 기계학습 모델(820)을 이용하는 경우, 환자의 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성 정도를 더 정확하게 분류함으로써, 더 정확한 예측 결과를 제공할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 기계학습 모델(920)이 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918)을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(940)를 출력하는 예시를 나타내는 도면이다. 하나의 대상체를 촬영한 의료 영상은, 복수의 서브 의료 영상들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 유방암을 진단하기 위한 유방 촬영술(mammography)에 의해 촬영된 유방의 의료 영상은, 양측 유방들 각각을 내외사위 촬영한 영상들과 상하위 촬영한 영상들로 구성된 총 4개의 서브 의료 영상들로 구성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 기계학습 모델(920)을 이용하여, 의료 영상(910)을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(940)를 출력할 수 있으며, 여기서, 의료 영상(910)은 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상(910)은 대상 질병이 발생될 수 있는 대상 부위를 여러 위치 또는 여러 각도에서 촬영한 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918)을 포함할 수 있다. 구체적 예로, 유방암의 발생 위험성을 예측하는 경우, 의료 영상(910)은 유방 촬영술 영상을 포함할 수 있으며, 복수의 서브 의료 영상은 두 개의 상하 촬영(CC) 영상 및 두 개의 내외사 촬영(MLO) 영상을 포함할 수 있다. 또한, 기계학습 모델(920)은 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network) 모델일 수 있다.
일 실시예에서, 의료 영상(910)이 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918)을 포함하는 경우, 프로세서는 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918)을 기계학습 모델(920)에 입력하여, 기계학습 모델(920)에 포함된 적어도 하나의 레이어(예를 들어, 중간 레이어 또는 출력 레이어 등)로부터 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918) 각각에 대해 출력된 복수의 특징 맵(932, 934, 936, 938)을 추출할 수 있으며, 추출된 복수의 특징 맵(932, 934, 936, 938)을 종합하여 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(940)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918)을 기계학습 모델에 입력하여 기계학습 모델(920)의 중간 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵(932, 934, 936, 938)을 각각을 연결시키거나(concatenate) 더함(sum)으로써 복수의 특징 맵(932, 934, 936, 938)을 종합하고, 종합된 복수의 특징 맵을 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(940)를 출력할 수 있다.
다른 예로, 프로세서는 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918)을 기계학습 모델(920)에 입력하여 기계학습 모델(920)의 중간 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵(932, 934, 936, 938) 각각에 포함된 특정 영역에 가중치를 적용하여, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(940)를 출력할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 기계학습 모델(920)에 포함된 적어도 하나의 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵(932, 934, 936, 938)을 attention 모듈 또는 transformer 모듈에 통과시켜, 복수의 특징 맵(932, 934, 936, 938) 중 예측 결과를 추론하는데 더 중요한 부분(예를 들어, 특정 서브 의료 영상에 기초하여 출력된 특징 맵 또는 특정 픽셀 영역에 기초하여 출력된 특징 맵의 특정 부분 등)에 초점을 두어, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(940)를 출력할 수 있다. 이러한 attention 모듈 또는 transformer 모듈은 기계학습 모델(920) 내에 포함되거나, 기계학습 모델(920)에 연결된 모듈 또는 네트워크일 수 있다.
이와 같이, 복수의 서브 의료 영상(912, 914, 916, 918)에 기초하여, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(940)를 출력함으로써, 더 정확한 예측 결과를 제공할 수 있으며, 특히 그 중에서도 예측 결과 생성에 더 중요한 부분에 초점을 맞춰 예측함으로써, 예측의 정확도가 더욱 향상될 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 의료 영상(1010) 및 추가 정보(1020)를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(1040)를 생성하는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(1040)를 생성하기 위해, 환자의 의료 영상(1010)뿐만 아니라, 병변의 발생 위험성과 관련된 환자의 추가 정보(1020)를 더 수신할 수 있다. 여기서, 추가 정보(1020)는 임상 데이터, 랩 데이터 및/또는 생물학적 데이터를 포함할 수 있다. 구체적 예로, 유방암 발생 위험성을 예측하는 경우, 추가 정보(1020)는 환자의 나이, 체중, 가족력, 키, 성별, 초경 나이, 폐경 여부, 출산 이력, 호르몬 대체 요법 치료 이력, 유전체 정보(예: BRCA, BRD, PTEN, TP53, CDH1, SKT11/LKB1, PALB2 등), 유방 밀도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 수신된 의료 영상(1010) 및 추가 정보(1020)를 이용하여, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(1040)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 복수의 학습 의료 영상 및 학습 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 학습된 기계학습 모델(1030)을 이용하여, 수신된 의료 영상(1010) 및 추가 정보(1020)를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과(1040)를 출력할 수 있다.
도 11은 본 개시의 다른 실시예에 따라 의료 영상(1110) 및 추가 정보(1140)를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 최종 예측 결과(1170)를 생성하는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 복수 개의 모델(1120, 1050)을 이용하여, 수신된 의료 영상(1110) 및 추가 정보(1140)를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 최종 예측 결과(1170)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 학습 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 학습된 모델인 제1 모델(1120)을 이용하여, 의료 영상(1110)을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 제1 예측 결과(1130)를 출력할 수 있다. 또한, 프로세서는 학습 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 학습된 모델인 제2 모델(1150)을 이용하여, 추가 정보(1140)를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 제2 예측 결과(1160)를 출력할 수 있다. 그런 다음, 프로세서는 제1 예측 결과(1130) 및 제2 예측 결과(1160)를 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 최종 예측 결과(1170)를 출력할 수 있다.
도 10 내지 도 11에는 의료 영상, 추가 정보를 기초로 예측 결과를 생성하기 위한 모델의 구성의 일 예시가 도시되어 있을 뿐, 다르게 구현될 수 있다. 예를 들어, 의료 영상 및 추가 정보를 기초로 예측 결과 생성할 수 있는 임의의 구성의 모델이 사용될 수 있다. 구체적 예로, 도시된 모델(1030, 1120, 1150) 중 적어도 하나가 기계학습 모델이 아닌 임의의 알고리즘일 수 있다. 다른 구체적 예로, 도 11에 도시된 예시에서, 제2 모델(1150)은 추가 정보(1140)만 입력받는 것이 아니라, 추가 정보(1140)와 제1 모델(1120)에 의해 출력된 병변의 발생 위험성에 대한 제1 예측 결과(1130)(또는 제1 예측 결과(1130)를 가공한 정보)를 함께 입력 받아, 추가 정보(1140)와 제1 모델(1120)에 의해 출력된 병변의 발생 위험성에 대한 제1 예측 결과(1130)를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 최종 예측 결과(1170)를 출력하도록 구성될 수 있다.
이와 같이, 의료 영상뿐만 아니라 환자에 대한 추가 정보를 함께 고려하여, 병변의 발생 위험성을 예측함으로써, 예측의 정확도가 더욱 향상될 수 있다.
도 12 내지 도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 예측 결과(1310) 및 예측 결과에 기초한 의학적 정보(1200, 1320)를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다. 정보 처리 시스템은 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 정보 처리 시스템은 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과에 기초하여, 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 생성된 다양한 의학적 정보를 사용자 단말에 제공할 수 있다. 또한, 사용자 단말은 정보 처리 시스템으로부터 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 예측 결과를 기초로 생성된 다양한 의학적 정보를 수신하여 디스플레이 장치를 통해 출력할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과는, 병변의 발생 위험성이 위험성 정도를 표현할 수 있는 수단(수치 또는 색상 등)으로 표현된 정보, 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 복수의 클래스(예: high risk, intermediate risk, low risk)로 분류된 정보 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과에 기초한 의학적 정보는 대상 환자의 예후, 특정 상황에서 환자에게 요구되는 필요 조치(예: 치료/진단/검사/예방 방침과 시기), 또는 약물 반응성 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 의학적 정보는 병변의 발생 위험성의 정도에 따른, 개인화된 검진 스케줄을 포함할 수 있다. 구체적 예로, 병변의 발생 위험성이 높은 환자에게는 추가적인 검사(예: MRI 또는 CT 촬영 등)를 권유하고, 짧은 주기로 집중 검진하는 검진 스케줄을 제공할 수 있다. 반면, 병변의 발생 위험성이 낮은 환자에게는 긴 주기로 정기 검진하는 검진 스케줄을 제공할 수 있다.
도 12에는 본 개시의 일 실시예에 따른 예측 결과에 기초하여 의학적 정보(1200)가 출력된 예시가 도시되어 있다. 도 12에 도시된 바와 같이, 의학적 정보는 병변의 발생 위험성의 정도에 따른 필요 조치를 포함할 수 있다. 병변의 발생 위험성이 높은 환자에게는 집중 검진(Intensive Screening)이 추천될 수 있으며, 병변의 발생 위험성이 낮은 환자에게는 정기 검진(Routine Screening)이 추천될 수 있다.
도 13에는 본 개시의 일 실시예에 따른 예측 결과(1310) 및 예측 결과에 기초한 의학적 정보(1320)가 출력된 예시가 도시되어 있다. 도 13에 도시된 바와 같이, 정보 처리 시스템은 예측 결과(1310)를 병변의 발생 위험성 정도에 따라 복수의 클래스(high risk, intermediate risk, low risk)로 분류하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, 중간 정도의 병변 발생 위험성을 가진 대상 환자의 의료 영상에 대해 'Intermediate'의 예측 결과가 출력될 수 있다. 추가적으로, 정보 처리 시스템은 예측 결과에 기초한 의학적 정보(1320)를 출력할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 개인화된 검진 스케줄(1320)을 출력할 수 있다. 구체적 예로, 도시된 바와 같이, 병변의 발생 위험성이 상대적으로 낮은 환자에 대하여는 긴 주기(예: 1년 또는 2년 등)로 정기 검진하는 검진 스케줄이 출력될 수 있다. 반면, 병변의 발생 위험성이 상대적으로 높은 환자에 대하여는 추가적인 검사(예: MRI 또는 CT 촬영 등)를 권유하고, 짧은 주기로 집중 검진하는 검진 스케줄이 출력될 수 있다.
이와 같이, 환자들의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과 및/또는 위험성 정도에 따른 치료/진단/검진/예방과 관련된 적절한 조치 또는 스케줄 등에 대한 정보를 제공함으로써, 정보를 제공받는 의료진은 한정된 자원(예를 들어, 인력, 장치, 약제 등)을 효율적이면서 효과적으로 관리할 수 있다. 나아가, 정보를 제공받는 고위험군 환자는 추가 검진 또는 짧은 주기의 검진 등을 통해 질병을 예방하거나 질병을 조기에 발견할 수 있으며, 정보를 제공받는 저위험군 환자는 긴 주기의 검진 등을 통해 비용이나 시간을 절약할 수 있다.
도 14는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공신경망 모델(1400)을 나타내는 예시도이다. 인공신경망 모델(1400)은, 기계학습 모델의 일 예로서, 기계학습(Machine Learning) 기술과 인지과학에서, 생물학적 신경망의 구조에 기초하여 구현된 통계학적 학습 알고리즘 또는 그 알고리즘을 실행하는 구조이다.
일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(1400)은, 생물학적 신경망에서와 같이 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런인 노드(Node)들이 시냅스의 가중치를 반복적으로 조정하여, 특정 입력에 대응한 올바른 출력과 추론된 출력 사이의 오차가 감소되도록 학습함으로써, 문제 해결 능력을 가지는 기계학습 모델을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 인공신경망 모델(1400)은 기계학습, 딥러닝 등의 인공지능 학습법에 사용되는 임의의 확률 모델, 뉴럴 네트워크 모델 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(1400)은 입력되는 대상 환자의 의료 영상을 기초로 대상 환자의
병변의 발생 위험성에 대한 예측을 수행하도록(예를 들어, 예측 결과에 대한 정보를 생성하도록) 구성된 인공신경망 모델을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 인공신경망 모델(1400)은 입력되는 대상 환자의 추가 정보를 기초로 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측을 수행하도록 구성된 인공신경망 모델을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 인공신경망 모델(1400)은 입력되는 대상 환자의 의료 영상 및 대상 환자의 추가 정보를 기초로 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측을 수행하도록 구성된 인공신경망 모델을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 입력되는 대상 환자의 의료 영상은 복수의 서브 의료 영상을 포함할 수 있고, 인공신경망 모델(1400)은 입력되는 복수의 서브 의료 영상 및/또는 대상 환자의 추가 정보를 기초로 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측을 수행하도록 구성된 인공신경망 모델을 포함할 수 있다.
인공신경망 모델(1400)은 다층의 노드들과 이들 사이의 연결로 구성된 다층 퍼셉트론(MLP: multilayer perceptron)으로 구현된다. 본 실시예에 따른 인공신경망 모델(1400)은 MLP를 포함하는 다양한 인공신경망 모델 구조들 중의 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 도 14에 도시된 바와 같이, 인공신경망 모델(1400)은, 외부로부터 입력 신호 또는 데이터(1410)를 수신하는 입력층(1420), 입력 데이터에 대응한 출력 신호 또는 데이터(1450)를 출력하는 출력층(1440), 입력층(1420)과 출력층(1440) 사이에 위치하며 입력층(1420)으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층(1440)으로 전달하는 n개(여기서, n은 양의 정수)의 은닉층(1430_1 내지 1430_n)으로 구성된다. 여기서, 출력층(1440)은 은닉층(1430_1 내지 1430_n)으로부터 신호를 받아 외부로 출력한다.
인공신경망 모델(1400)의 학습 방법에는, 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제의 해결에 최적화되도록 학습하는 지도 학습(Supervised Learning) 방법과, 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법이 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템은 대상 환자의 의료 영상을 기초로 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과와 관련된 정보를 생성하도록 인공신경망 모델(1400)을 지도 학습 및/또는 비지도 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 참조 환자의 학습 의료 영상을 기초로, 참조 환자에 대한 참조 예측 결과와 관련된 참조 정보를 생성하도록 인공신경망 모델(1400)을 지도 학습할 수 있다.
다른 실시예에서, 정보 처리 시스템은 대상 환자의 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과와 관련된 정보를 생성하도록 인공신경망 모델(1400)을 지도 학습 및/또는 비지도 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 참조 환자의 학습 추가 정보를 기초로, 참조 환자에 대한 참조 예측 결과와 관련된 참조 정보를 생성하도록 인공신경망 모델(1400)을 지도 학습할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 정보 처리 시스템은 대상 환자의 의료 영상 및 대상 환자의 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과와 관련된 정보를 생성하도록 인공신경망 모델(1400)을 지도 학습 및/또는 비지도 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 참조 환자의 의료 영상 및 참조 환자의 학습 추가 정보를 기초로, 참조 환자에 대한 참조 예측 결과와 관련된 참조 정보를 생성하도록 인공신경망 모델(1400)을 지도 학습할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 대상 환자의 의료 영상은 복수의 서브 의료 영상을 포함할 수 있고, 정보 처리 시스템은 복수의 서브 의료 영상 및/또는 대상 환자의 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과와 관련된 정보를 생성하도록 인공신경망 모델(1400)을 지도 학습 및/또는 비지도 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템은 참조 환자의 복수의 서브 학습 의료 영상 및/또는 참조 환자의 학습 추가 정보를 기초로, 참조 환자에 대한 참조 예측 결과와 관련된 참조 정보를 생성하도록 인공신경망 모델(1400)을 지도 학습할 수 있다.
이렇게 학습된 인공신경망 모델(1400)은 정보 처리 시스템의 메모리(미도시)에 저장될 수 있으며, 통신 모듈 및/또는 메모리로부터 수신된 대상 환자의 의료 영상에 대한 입력에 응답하여, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측을 수행함으로써, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 인공신경망 모델(1400)은 대상 환자의 추가 정보에 대한 입력에 응답하여, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측을 수행함으로써, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 인공신경망 모델(1400)은 대상 환자의 의료 영상 및 대상 환자의 추가 정보에 대한 입력에 응답하여, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측을 수행함으로써, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과에 대한 정보를 생성하는 인공신경망 모델의 입력변수는, 대상 환자의 의료 영상 및/또는 대상 환자의 추가 정보일 수 있다. 예를 들어, 인공신경망 모델(1400)의 입력층(1420)에 입력되는 입력변수는, 대상 환자의 의료 영상을 하나의 벡터 데이터 요소로 구성한 이미지 벡터(1410) 및/또는 대상 환자의 추가 정보를 하나의 벡터 데이터 요소로 구성한 벡터(1410)가 될 수 있다. 이러한 입력에 응답하여, 인공신경망 모델(1400)의 출력층(1440)에서 출력되는 출력 변수는 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과에 대한 정보를 나타내거나 특징화하는 벡터(1450)가 될 수 있다. 즉, 인공신경망 모델(1400)의 출력층(1440)은 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과와 관련된 정보를 나타내거나 특징화하는 벡터를 출력하도록 구성될 수 있다. 본 개시에 있어서, 인공신경망 모델(1400)의 출력변수는, 이상에서 설명된 유형에 한정되지 않으며, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과에 대한 정보를 나타내는 임의의 정보/데이터를 포함할 수 있다. 이에 더하여, 인공신경망 모델(1400)의 출력층(1440)은 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과와 관련된 정보 등의 신뢰도 및/또는 정확도를 나타내는 벡터를 출력하도록 구성될 수 있다.
이와 같이, 인공신경망 모델(1400)의 입력층(1420)과 출력층(1440)에 복수의 입력변수와 대응되는 복수의 출력변수가 각각 매칭되고, 입력층(1420), 은닉층(1430_1 내지 1430_n) 및 출력층(1440)에 포함된 노드들 사이의 시냅스 값이 조정됨으로써, 특정 입력에 대응한 올바른 출력이 추출될 수 있도록 학습될 수 있다. 이러한 학습 과정을 통해, 인공신경망 모델(1400)의 입력변수에 숨겨져 있는 특성을 파악할 수 있고, 입력변수에 기초하여 계산된 출력변수와 목표 출력 간의 오차가 줄어들도록 인공신경망 모델(1400)의 노드들 사이의 시냅스 값(또는 가중치)을 조정할 수 있다. 이렇게 학습된 인공신경망 모델(1400)은 대상 환자의 의료 영상 및/또는 대상 환자의 추가 정보의 입력에 응답하여, 대상 환자의 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과와 관련된 정보를 출력할 수 있다.
도 15는는 본 개시의 일 실시예에 따른 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법(1500)의 예시를 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 방법(1500)은 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템 또는 사용자 단말의 적어도 하나의 프로세서)가 대상체를 촬영한 의료 영상을 획득함으로써 개시될 수 있다(S1510). 여기서, 대상체는 병변의 발생 위험성 예측의 대상이 되는 부위를 지칭할 수 있다. 일 실시예에서, 대상체를 촬영한 영상을 획득하는 것은, 외부 장치(사용자 단말, 의료 진단 장치 등)로부터 의료 영상을 수신하는 것, 서버로부터 의료 영상을 수신하는 것, 내부 메모리에 저장된 의료 영상을 획득하는 것 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 의료 영상은 복수의 서브 의료 영상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 의료 영상은 유방 촬영술 영상을 포함할 수 있으며, 복수의 서브 의료 영상은 두 개의 상하 촬영(CC) 영상 및 두 개의 내외사 촬영(MLO) 영상을 포함할 수 있다.
추가적으로, 프로세서는 병변의 발생 위험성과 관련된 추가 정보를 더 수신할 수 있다. 여기서, 추가 정보는 임상 데이터, 랩(lab) 데이터 및/또는 생물학적 데이터를 포함할 수 있다. 구체적 예로, 유방암 발생 위험성을 예측하는 경우, 추가 정보는 환자의 나이, 체중, 가족력, 키, 성별, 초경 나이, 폐경 여부, 출산 이력, 호르몬 대체 요법 치료 이력, 유전체 정보(예: BRCA, BRD, PTEN, TP53, CDH1, SKT11/LKB1, PALB2 등), 유방 밀도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
그런 다음, 프로세서는 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상으로부터 대상체에 병변이 발생할 가능성을 예측할 수 있다(S1520). 여기서, 기계학습 모델은, 복수의 학습 의료 영상 및 각 학습 의료 영상과 연관된 병변 발생 위험도가 학습된 모델일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 복수의 학습 의료 영상은 고위험군 학습 의료 영상 및 저위험군 학습 의료 영상을 포함할 수 있으며, 고위험군 학습 의료 영상은 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 복수의 클래스로 분류될 수 있다. 예를 들어, 고위험군 학습 의료 영상은 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 촬영한 학습 의료 영상, 병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 학습 의료 영상 또는 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 학습 의료 영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위는 병변 발생 부위의 반대편 부위 또는 주변 부위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기계학습 모델은 하나 이상의 분류기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 기계학습 모델은 복수의 학습 의료 영상을 고위험군 학습 의료 영상 또는 저위험군 학습 의료 영상으로 분류하도록 학습된 제1 분류기, 분류된 고위험군 학습 의료 영상을 복수의 클래스로 분류하도록 학습된 제2 분류기를 포함할 수 있다.
추가적으로, 기계학습 모델은 고위험군 학습 의료 영상으로부터 고위험군 학습 의료 영상 내의 마스크 어노테이션 정보를 추론하도록 더 학습된 모델일 수 있다. 이 경우, 프로세서는 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상 내에서 병변이 발생할 것으로 예상되는 영역(예를 들어, 하나 이상의 픽셀 영역)을 출력할 수 있다.
일 실시예에서, 의료 영상이 복수의 서브 의료 영상을 포함하는 경우, 프로세서는 복수의 서브 의료 영상을 기계학습 모델에 입력하여 기계학습 모델에 포함된 적어도 하나의 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵을 추출할 수 있으며, 추출된 복수의 특징 맵을 종합하고, 종합된 복수의 특징 맵을 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 복수의 서브 의료 영상을 기계학습 모델에 입력하여 기계학습 모델에 포함된 적어도 하나의 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵을 각각을 연결시키거나(concatenate) 더함(sum)으로써 복수의 특징 맵을 종합하고, 종합된 복수의 특징 맵을 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력할 수 있다. 다른 예로, 프로세서는 복수의 서브 의료 영상을 기계학습 모델에 입력하여 기계학습 모델에 포함된 적어도 하나의 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵 각각에 포함된 특정 영역에 가중치를 적용하여, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력할 수 있다. 구체적으로, 프로세서는 기계학습 모델에 포함된 적어도 하나의 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵을 attention 레이어 또는 transformer attention 레이어에 통과시켜, 복수의 특징 맵 중 예측 결과를 추론하는데 더 중요한 부분(예를 들어, 특정 픽셀 영역 또는 특정 서브 의료 영상에 기초하여 출력된 특징 맵)에 초점을 두어, 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력할 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 프로세서는 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상 및 수신된 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 복수의 학습 의료 영상 및 학습 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 더 학습된 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상 및 수신된 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력할 수 있다. 다른 예로, 프로세서는 기계학습 모델을 이용하여 수신된 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 제1 예측 결과를 출력하고, 추가 기계학습 모델을 이용하여 추가 정보를 기초로, 병변의 발생 위험성에 대한 제2 예측 결과를 출력하고, 제1 예측 결과 및 제2 예측 결과를 이용하여 병변의 발생 위험성에 대한 최종 예측 결과를 생성할 수 있다. 여기서, 추가 기계 학습 모델은 학습 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 학습된 모델일 수 있다.
그런 다음, 프로세서는 예측 결과를 출력할 수 있다(S1530). 여기서, 예측 결과를 출력하는 것은, 외부 디스플레이 장치에 예측 결과를 나타내는 영상을 송신하는 것, 사용자 단말에 예측 결과를 포함하는 리포트를 전달하는 것, 서버에 예측 결과를 업로드하는 것, 정보 처리 시스템과 연결된 디스플레이 장치를 이용하여 사용자에게 직접 디스플레이 하는 것 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 기초로, 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보는, 대상 환자의 예후(prognosis), 특정 상황에서 환자에게 요구되는 필요 조치(intervention)(예: 치료/진단/검사/예방 방침과 시기), 또는 약물 반응성 등에 대한 정보를 제공할 수 있다. 구체적 예로, 프로세서는 병변의 발생 위험성의 정도에 따라, 그에 맞는 개인화된 검진 스케줄을 제공할 수 있다. 프로세서는 병변의 발생 위험성이 높은 환자에게는 추가적인 검사(예: MRI 또는 CT 촬영 등)를 권유할 수 있으며, 짧은 주기로 정기 검진하는 검진 스케줄을 제공할 수 있다. 반면, 병변의 발생 위험성이 낮은 환자에게는 긴 주기로 정기 검진하는 검진 스케줄을 제공할 수 있다.
도 15에서 도시한 흐름도 및 상술한 설명은 일 예시일 뿐이며, 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 단계가 추가되거나, 생략될 수 있으며, 각 단계의 순서가 바뀌거나, 적어도 일부의 단계가 중첩적으로 수행될 수 있다.
도 16은 본 개시의 일 실시예에 따른 병변의 발생 위험성을 예측하는 예시적인 시스템 구성도이다. 도 16의 정보 처리 시스템(1600)은 도 2에서 설명한 정보 처리 시스템(100)의 일 예시일 수 있다. 도시된 바와 같이, 정보 처리 시스템(1600)은 하나 이상의 프로세서(1610), 버스(1630), 통신 인터페이스(1640), 프로세서(1610)에 의해 수행되는 컴퓨터 프로그램(1660)을 로드(load)하는 메모리(1620)를 포함할 수 있다. 다만, 도 16에는 본 개시의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 개시가 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 16에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
프로세서(1610)는 정보 처리 시스템(예: 정보 처리 시스템(100))의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 본 개시의 프로세서(1610)는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 프로세서(1610)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array), 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서 중 적어도 두 개의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(1610)는 본 개시의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.
메모리(1620)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장할 수 있다. 메모리(1620)는 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 방법/동작을 실행하기 위하여 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(1660)을 로드할 수 있다. 메모리(1620)는 RAM과 같은 휘발성 메모리로 구현될 수 있으나, 본 개시의 기술적 범위는 이에 한정되지 아니한다. 예를 들어, 메모리(1620)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
버스(1630)는 정보 처리 시스템의 구성 요소 간 통신 기능을 제공할 수 있다. 버스(1630)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(1640)는 정보 처리 시스템의 유무선 인터넷 통신을 지원할 수 있다. 또한, 통신 인터페이스(1640)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(1640)는 본 개시의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
컴퓨터 프로그램(1660)은 프로세서(1610)로 하여금 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 동작/방법을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 즉, 프로세서(1610)는 하나 이상의 인스트럭션들을 실행함으로써, 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 동작/방법들을 수행할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨터 프로그램(1660)은 의료 영상을 수신하는 동작, 기계학습 모델을 이용하여, 수신된 의료 영상을 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 동작 등을 수행하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 이와 같은 경우, 정보 처리 시스템(1600)을 통해 본 개시의 몇몇 실시예들에 따라 병변의 발생 위험성을 예측하기 위한 시스템이 구현될 수 있다.
본 개시의 앞선 설명은 통상의 기술자들이 본 개시를 행하거나 이용하는 것을 가능하게 하기 위해 제공된다. 본 개시의 다양한 수정예들이 통상의 기술자들에게 쉽게 자명할 것이고, 본원에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 취지 또는 범위를 벗어나지 않으면서 다양한 변형예들에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 개시는 본원에 설명된 예들에 제한되도록 의도된 것이 아니고, 본원에 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위가 부여되도록 의도된다.
비록 예시적인 구현예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템의 맥락에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것을 언급할 수도 있으나, 본 주제는 그렇게 제한되지 않고, 오히려 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 현재 개시된 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 디바이스들에서 또는 그들에 걸쳐 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 디바이스들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 디바이스들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 핸드헬드 디바이스들을 포함할 수도 있다.
본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다는 점을 알아야 할 것이다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에서 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.
100: 정보 처리 시스템
110: 사용자 단말
120: 저장 시스템
130: 사용자
110: 사용자 단말
120: 저장 시스템
130: 사용자
Claims (20)
- 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법에 있어서,
대상체를 촬영한 의료 영상을 획득하는 단계;
기계학습 모델을 이용하여, 상기 획득된 의료 영상으로부터 상기 대상체에 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계; 및
상기 예측 결과를 출력하는 단계
를 포함하고,
상기 기계학습 모델은, 복수의 학습 의료 영상 및 각 학습 의료 영상과 연관된 병변 발생 위험도가 학습된 모델인, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 복수의 학습 의료 영상은, 고위험군 학습 의료 영상 및 저위험군 학습 의료 영상을 포함하고,
상기 고위험군 학습 의료 영상은,
병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 제1 학습 의료 영상을 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 복수의 학습 의료 영상은, 고위험군 학습 의료 영상 및 저위험군 학습 의료 영상을 포함하고,
상기 고위험군 학습 의료 영상은,
병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 제2 학습 의료 영상을 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제3항에 있어서,
상기 병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위는 병변 발생 부위의 반대편 부위 또는 주변 부위 중 적어도 하나를 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 복수의 학습 의료 영상은, 상기 병변의 발생 위험성의 정도에 따라 복수의 클래스로 분류되는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 기계학습 모델은,
상기 복수의 학습 의료 영상을 고위험군 학습 의료 영상 또는 저위험군 학습 의료 영상으로 분류하도록 학습된 제1 분류기; 및
상기 분류된 고위험군 학습 의료 영상을 복수의 클래스로 분류하도록 학습된 제2 분류기를 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 기계학습 모델은, 상기 학습 의료 영상으로부터 상기 학습 의료 영상 내의 마스크 어노테이션 정보를 추론하도록 더 학습된 모델이고,
상기 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계는,
상기 기계학습 모델을 이용하여, 상기 획득된 의료 영상 내에서 병변이 발생할 것으로 예상되는 영역을 출력하는 단계
를 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 의료 영상은 복수의 서브 의료 영상을 포함하고,
상기 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계는,
상기 복수의 서브 의료 영상을 상기 기계학습 모델에 입력하여 상기 기계학습 모델에 포함된 적어도 하나의 레이어로부터 출력된 복수의 특징 맵을 추출하는 단계;
상기 추출된 복수의 특징 맵을 종합하는 단계; 및
상기 종합된 복수의 특징 맵을 이용하여 상기 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 단계
를 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 추출된 복수의 특징 맵을 종합하는 단계는,
상기 복수의 특징 맵의 각각을 연결시키거나(concatenate) 더하는(sum) 단계
를 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 종합된 복수의 특징 맵을 이용하여 상기 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 단계는,
상기 복수의 특징 맵의 각각 내의 특정 영역에 가중치를 적용하여, 상기 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 단계
를 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 의료 영상은, 유방 촬영술(Mammography) 영상을 포함하고,
상기 복수의 서브 의료 영상은, 두 개의 상하 촬영(CC; Craniocaudal) 영상 및 두 개의 내외사 촬영(MLO; Mediolateral Oblique) 영상을 포함하는,
병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
병변의 발생 위험성과 관련된 추가 정보를 수신하는 단계
를 더 포함하고,
상기 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계는,
상기 기계학습 모델을 이용하여, 상기 획득된 의료 영상 및 상기 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 예측 결과를 출력하는 단계
를 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제12항에 있어서,
상기 기계학습 모델은, 상기 복수의 학습 의료 영상 및 학습 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 더 학습된 모델인, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
병변의 발생 위험성과 관련된 추가 정보를 수신하는 단계
를 더 포함하고,
상기 병변이 발생할 가능성을 예측하는 단계는,
상기 기계학습 모델을 이용하여, 상기 획득된 의료 영상을 기초로 상기 병변의 발생 위험성에 대한 제1 예측 결과를 출력하는 단계;
추가 기계학습 모델을 이용하여, 상기 추가 정보를 기초로, 상기 병변의 발생 위험성에 대한 제2 예측 결과를 출력하는 단계; 및
상기 제1 예측 결과 및 상기 제2 예측 결과를 이용하여 상기 병변의 발생 위험성에 대한 최종 예측 결과를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 추가 기계 학습 모델은 학습 추가 정보를 기초로 병변의 발생 위험성에 대한 참조 예측 결과를 출력하도록 학습된 모델인,
병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 예측 결과를 출력하는 단계는,
상기 예측 결과에 기초하여, 의학적 검사, 진단, 예방 또는 치료 중 적어도 하나와 관련된 정보를 출력하는 단계
를 포함하는, 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법.
- 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
- 정보 처리 시스템으로서,
메모리; 및
상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로그램은,
대상체를 촬영한 의료 영상을 획득하고,
기계학습 모델을 이용하여, 상기 획득된 의료 영상으로부터 상기 대상체에 병변이 발생할 가능성을 예측하고,
상기 예측 결과를 출력하기 위한 명령어들을 포함하고,
상기 기계학습 모델은, 복수의 학습 의료 영상 및 각 학습 의료 영상과 연관된 병변 발생 위험도가 학습된 모델인, 정보 처리 시스템.
- 제17항에 있어서,
상기 복수의 학습 의료 영상은, 고위험군 학습 의료 영상 및 저위험군 학습 의료 영상을 포함하고,
상기 고위험군 학습 의료 영상은,
병변이 발생한 환자의 병변 발생 부위를 병변이 발생하기 이전에 촬영한 제1 학습 의료 영상을 포함하는, 정보 처리 시스템.
- 제17항에 있어서,
상기 복수의 학습 의료 영상은, 고위험군 학습 의료 영상 및 저위험군 학습 의료 영상을 포함하고,
상기 고위험군 학습 의료 영상은,
병변이 발생한 환자의 병변이 발생하지 않은 부위를 촬영한 제2 학습 의료 영상을 포함하는, 정보 처리 시스템.
- 제17항에 있어서,
상기 기계학습 모델은,
상기 복수의 학습 의료 영상을 고위험군 학습 의료 영상 또는 저위험군 학습 의료 영상으로 분류하도록 학습된 제1 분류기; 및
상기 분류된 고위험군 학습 의료 영상을 복수의 클래스로 분류하도록 학습된 제2 분류기를 포함하는, 정보 처리 시스템.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US18/270,895 US20240071621A1 (en) | 2021-02-09 | 2022-02-09 | Method and system for predicting risk of occurrence of lesions |
| PCT/KR2022/002008 WO2022173232A2 (ko) | 2021-02-09 | 2022-02-09 | 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법 및 시스템 |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR20210018405 | 2021-02-09 | ||
| KR1020210018405 | 2021-02-09 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220115081A true KR20220115081A (ko) | 2022-08-17 |
Family
ID=83110287
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220017203A KR20220115081A (ko) | 2021-02-09 | 2022-02-09 | 병변의 발생 위험성을 예측하는 방법 및 시스템 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP4273881A2 (ko) |
| KR (1) | KR20220115081A (ko) |
-
2022
- 2022-02-09 EP EP22752992.2A patent/EP4273881A2/en active Pending
- 2022-02-09 KR KR1020220017203A patent/KR20220115081A/ko unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP4273881A2 (en) | 2023-11-08 |
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