1. 일시: 2023년 11월 9일(목), 14:00-16:00

2. 장소: 판교 테크노밸리 산업수학혁신센터 세미나실

3. 경기 성남시 수정구 대왕판교로 815, 기업지원허브 231호 국가수리과학연구소 [무료주차는 2시간 지원됩니다.]

4. 발표자: 김남국 교수 (서울아산병원)

5. 주요내용: Generative AI and its application in medical imaging

   대규모언어모델(Large-scale Language Model; LLM)을 통한 생성인공지능분야의 혁신이 학계, 언론, 대중의 관심을 끌고 있습니다. OpenAI가 일반인공지능(Artificial General Intelligence;AGI)를 내놓고, 이를 촉매로 많은 경쟁조직들이 그동안 연구해 놓았던 것을 경쟁적으로 공개하고 있습니다. 이는 2017년에 Google 연구진에 의해서 제안된 소위 트랜스포머1라는 기술에 기반하고 있습니다. 최근 chatGPT와 GPT4가 일반에게 충격을 주고 있지만, GPT 뿐 아니라 다양한 GPT, BERT, Chinchilla, Gopher, Bloom, MT-NLG, PaLM, LaMDA 모델 등이 공개되고 테스트할 수 있습니다. 소설을 쓰고, 데이터 처리, 시각화를 위한 컴퓨터 프로그램을 작성하고, 외국어를 번역하고, 미래를 추측할 수 있는 이러한 일반화된 대규모언어모델의 능력은 인류에게 처음으로 일반인공지능에 접근하고 있다는 생각을 들게 했습니다.2 특히, 대규모언어모델이 인간이 작성한 문장을 고도의 추상적 레벨에서 해석하고, 이를 잠재공간에 mapping 할수 있다는 뜻이 되기 때문에, 이에 따라서 다양한 의료응용이 가능할 것으로 사료됩니다. 대규모언어모델은 의료 진단, 치료 및 임상/의학연구의 효율성을 개선하여 의료 및 의료 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.3-8 하지만, 대규모언어모델은 언어로만 만들어서 환각이 강화되거나, 현실과 관계를 맺지 않아서 사실에 대한 개념이 없다는 점, 의학이 발전하기 때문에, 이를 맞추어 연속학습(continual learning)기반의 fine-tuning이 필요 등 다양한 한계도 가지고 있습니다. 최근에 이런 문제를 해결하기 위해서 시각이나 비디오를 같이 학습하는 대규모멀티모달모델(Large-scale Multimodal Model; LMM)이 나오고 있고, 괄목할만한 성장을 하고 있습니다. 반대로, 대규모언어모델을 이용한 프로그램은 전문가 수준은 아직 아니지만, 프로그램에 익숙하지 않은 임상 의사나 초급 개발자들에게는 협력 개발자나 좋은 tutor가 될수 있는 수준이라고 생각합니다. 이를 잘 활용하면, 기존처럼 도메인지식을 가장 잘 알고 있는 의사가 의료인공지능 연구 및 개발에 소외되고 단순 레이블러나, 평가자만 되는 상황에서 벋어나서, 의료인공지능 연구 개발의 주체가 될수 있을것으로 사료됩니다. 또한, 실제 임상 진료에서 LMM 등이 활발하게 적용될것이라 생각되고 사례를 살펴보겠습니다.

*유튜브 스트리밍 예정입니다.