[파이낸셜뉴스]  비엘팜텍의 자회사 ‘비엘사이언스’와 금오공대 고재필교수 연구팀은 AI 세포영상진단 공동연구를 통해 확보한 ‘딥 러닝 시스템 고도화’ 원천기술에 대한 특허 출원을 완료했다고 30일 밝혔다. 공동연구팀은 ‘AI 기반 세포영상진단 상용화’를 위한 딥 러닝 모델 개선을 진행해 왔으며, 그 결과 90%에 육박하는 세계 최고 수준의 정확도를 가진 진단 프로그램의 원천기술을 확보한 바 있다. 이번 특허의 핵심은 영상 진단 설정 값을 사람이 수동으로 입력하는 기존 방법이 아니라 모델화된 딥 러닝을 활용하는 것이다. 공동연구팀은 이번 특허를 기반으로 수 많은 영상 자료의 해상도, 특이성 등 질적 편차에 대해 체계적 훈련이 가능한 딥 러닝 모델을 개발했다. 이 모델을 통해 다량의 데이터로부터 자동으로 계층적으로 군집화, 표준화가 가능한 핵심기술을 확보했다. 기존 대부분의 의료영상 분석 방법들은 컴퓨터 비전분야에서 널리 쓰여 온 고정적인 특징 추출 방법을 사용하거나, 각각의 작업 목표나 영상에 특화된 특징을 추출하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 영상별로 해상도 등 성능 편차가 크거나, 분석 성능이 떨어지는 등의 한계를 가지고 있다. 공동연구팀 관계자에 따르면 “이번 특허를 통해 더욱 고도화 된 딥 러닝 모델의 기반기술을 확보하게 됐다"며 “세계 최고 수준의 정확도를 가진 ‘AI 세포핵 기반 진단 딥 러닝 모델’에 적용되는 세부 기술들을 지속적으로 특허 출원, 권리화 해 AI 진단 프로그램의 독점력을 더욱 강화해 갈 것"이라고 전했다.  kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스]  건강기능식품 전문기업 비엘팜텍이 자회사 비엘헬스케어를 광동제약에 매각 완료 했다. 2일 비엘팜텍에 따르면 이 회사는 지난해 12월7일 비엘팜텍은 광동제약에 자회사 비엘헬스케어 주식을 양도하는 양해각서를 체결 했으며, 실사 등 후속절차를 거쳐 비엘헬스케어 주식 58.74%(621만1054주)를 300억원에 매도하는 거래가 완료됐다 이번 양수도 계약으로 건강기능식품 사업 확장이 필요한 광동제약은 생산 기반을 확보하게 됐으며, 비엘팜텍은 재무구조 개선과 함께 유동성을 확보하게 됐다. 비엘팜텍은 이번 매각자금중 일부를 활용해 기 발행된 전환사채 49.5억원을 조기에 상환 및 소각하기로 했다. 또한 전문 유통기업인 ‘애니원 에프앤씨’의 지분 인수에도 투입할 계획이다. ‘애니원 에프앤씨’ 인수를 통해 국내 건강기능식품 사업에만 국한하지 않고 전문 유통업을 기반으로 해외사업을 강화한다는 전략이다. 회사 관계자는 “비엘팜텍은 자회사들을 통해 전문 유통업과 진단사업, 신약개발로 사업을 재편해 실적개선에 나설 것"이라며 "자회사인 ‘비엘사이언스’가 개발한 세계 최초의 패드형 여성질환 검사 진단키트 ‘가인패드’의 국내 및 해외사업을 본격화 해 나갈 것"이라고 전했다. 그러면서 "또한 금오공대 고재필 교수팀과 공동연구를 통해 세계 최고 수준의 정확도를 가진 ‘AI 세포핵 진단 딥러닝 모델’로 가시적인 성과를 내겠다.”고 밝혔다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스]  비엘팜텍의 자회사인 진단기업 ‘비엘사이언스’가 금오공대 고재필교수 연구팀과 공동연구를 통해 세계 최고 수준의 정확도를 가진 ‘AI 세포핵 진단 딥러닝 모델’ 개발에 성공했다. 12일 비엘사이언스에 따르면 공동연구팀은 지난 9월 ‘조직, 세포병리 진단에서 AI를 활용한 암 진단 솔루션 공동개발’ 계약을 체결했다. 고 교수가 개발한 딥 러닝 AI 알고리즘을 활용해 ‘세포핵 이미지 분리 기술’을 개발한 공동연구팀은 최근까지 프로그램 업그레이드 등 딥러닝 모델 개선을 진행해 왔다. 이를 통해 90%에 육박하는 세계 최고 수준의 정확도를 가진 진단 프로그램의 원천기술을 확보했다고 비엘사이언스는 밝혔다. 세포핵에는 개인별 유전정보가 담겨있다. 따라서 특정 질환 유무에 따른 세포핵의 차이를 분석하면 질환의 발병 정도, 최적의 치료법, 예후 등에 대한 신뢰성 높은 정보 제공이 가능한 차세대 진단분석 기술이다. 그러나, 인종, 유전적, 연령별, 성별, 질환별 등 개인간 세포 차이가 커서 객관화 된 데이터로 활용하기가 매우 어렵다. 또한 전체 세포 이미지에서 세포핵 이미지를 분리해 내는 과정이 핵심이다. 공동연구팀은 다양한 세포간 차이를 표준화하고, 객관화 시킨 AI 이미지 분석 기술을 개발해 세포에서 핵을 정확하게 구분하는 세포핵 분할 딥러닝 모델을 개발했다. 특히 비엘사이언스는 자사가 확보한 15만례 이상의 질환 및 정상인 세포 이미지를 활용해 프로그램의 정확성 및 신뢰성을 향상시키는 데이터베이스 구축을 완료했다. 비엘사이언스 관계자는 “세포 전체 이미지에서 세포핵 이미지를 분리해 내는 정확도가 핵심인데 현재 세계 최고 수준의 프로그램은 80% 초반대다. 우리가 공동연구를 통해 개발한 ‘AI 세포핵 분할 딥러닝 모델’은 정확도가 90%에 육박해 세계 최고 수준을 한참 상회하는 결과를 얻었다”며 “해당 모델 및 관련 원천기술은 현재 특허 출원을 진행중에 있으며, 내년에 개최에는 AI 세계학회에서 연구성과를 공개하고 상업화에 박차를 가하겠다”라고 덧붙였다. kakim@fnnews.com 김경아 기자