- 씨아이테크 AI 헬스케어 연구진, 국내 최고 권위 AI 학술대회 ‘KCC 2026’서 우수논문상 수상
- 기존 단일 질환 예측 한계 극복…10대 만성질환 발병 위험 동시 예측 AI 모델학술적 우수성 인정
- 설명가능한 AI 접목한 후속 연구 추진, 예방 의료 및 개인 맞춤형 헬스케어 사업 경쟁력 강화
AI 헬스케어 플랫폼 전문기업 씨아이테크(대표이사 김대영, 004920)가 기존 단일 질환 예측의 한계를 극복한 ‘10대 만성질환 동시 예측’ 신기술로 국내 최대 AI 학술대회에서 우수논문상을 수상했다.
씨아이테크는 AI 헬스케어 연구진이 발표한 인공지능 응용 분야 연구 성과 「건강검진 시계열 데이터와 인공지능 예측 모델을 이용한 개인 맞춤형 질병 위험 예측 시스템 및 방법(Personalized disease risk prediction system and method using health checkup time series data and artificial intelligence prediction model)」으로 한국정보과학회가 개최하는 '제53회 한국컴퓨터종합학술대회(Korea Computer Congress, 이하 KCC 2026)’ 우수논문상을 수상했다고 30일 밝혔다.
[사진설명] 씨아이테크 AI 헬스케어 연구진이 'KCC 2026' 우수논문상을 수상한 뒤 포토월에서 기념촬영을 하고 있다. 연구팀은 10대 주요 만성질환의 발병 위험을 하나의 AI 모델로 동시에 예측하는 기술을 개발했으며, 질환 간 상관관계를 반영한 다중 질환 예측으로 기존 단일 질환 예측 모델보다 높은 예측 정확도를 달성한 점을 인정받아 우수논문상을 수상했다.
씨아이테크 연구 성과의 핵심은 한계로 여겨온 단일 질환 예측 방식의 제약을 극복하고, 특정 질환 하나만을 분석하는 것이 아닌 '주요 만성질환 10종의 발생 위험을 동시에 예측하는 다중 레이블 분류(MLC, Multi-label Classification) 모델'을 실제로 구현했다는 점이다. 연구팀은 질환 간 상관관계를 반영한 다중 예측을 통해 기존 단일 질환 예측 방식보다 높은 예측 정확도를 달성했으며, 다수의 만성질환을 하나의 AI 모델로 동시에 예측할 수 있는 기술적 가능성을 입증했다.
김흥수 연구소장은 기존 기술의 제약에 대해 “지금까지의 AI 기반 질병 예측은 대부분 특정 질환 하나만을 집중적으로 분석하는 단일 질환 예측 방식이었으나, 실제 임상 현장에서 환자들은 여러 만성질환을 함께 앓는 복합 발병 경우가 대부분이었다”라면서 “단일 모델로는 이와 같은 복합 발병 양상을 제대로 반영하기 어렵고, 질환 사이의 연관성도 예측에 활용하지 못한다”라고 구조적 한계를 설명했다.
연구진은 하나의 입력으로 만성질환 각각의 1년 이내 발병 확률을 동시에 출력하는 방식을 선택해 기존 문제를 해결했다. 이번에 구현된 AI 모델은 여러 질환을 동시에 계산하는 것에 그치지 않고, 질환 간 잠재적 상관관계를 학습 과정에서 반영하는 다중 레이블 분류 방식의 AI 모델을 도입했다.
해당 기술의 구조는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 채택했다. 뛰어난 자연어 처리 성능을 통해 시계열(Time-Series)로 쌓인 개인의 건강검진 기록의 장기적인 건강 변화 패턴을 효율적으로 학습하는 데 유리하다. 수년에 걸친 혈압·혈당 변화 추이, 체중 변화, 과거 병력 등을 종합적으로 분석해 미래 발병 위험을 계산하는 이 모델 구조는 인공지능 시대의 예방 의료와 개인 맞춤형 건강관리 수요를 충족할 핵심 기술이 될 것으로 전망된다.
회사 관계자는 “다중 만성질환 동시 예측 AI 모델은 복합 발병 양상을 효과적으로 반영할 수 있는 만큼, 질환 사이의 연관성 예측 성능도 크게 향상되는 것”이라며 “향후 예측 결과의 신뢰성과 근거를 제시할 수 있는 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI)를 접목한 건강보험 데이터 활용 후속 연구를 통해 AI 시대 디지털 헬스케어 서비스 고객이 요구하는 플랫폼에 가장 적합한 방향으로 사업을 확대해 나가겠다”라고 밝혔다.
씨아이테크는 현재 해당 기술을 특허 및 PCT 출원 중이며, 향후 분할 출원을 통해 국내외 권리 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 또한 이 기술을 AI 사업실이 개발중인 개인 맞춤형 인공지능 건강관리 플랫폼 '마이헬스케어(My Health Care)'에 탑재해 질환 위험 예측, 생활 습관 관리, 만성질환 예방 서비스 등으로 기능을 순차적으로 확장해 나갈 방침이다.
[용어 설명]
기술 용어 | 영문 표기 | 설명 |
다중 레이블 분류 | MLC, Multi-label Classification | 하나의 모델로 여러 질환 발생 여부를 동시에 예측하는 방식 |
트랜스포머 | Transformer | 문맥과 단어 간 관계를 파악하는 딥러닝 모델 구조로, 시계열 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 데 활용 |
시계열 | Time-Series | 시간 순서에 따라 관측되거나 기록된 데이터 집합 |
설명 가능한 AI | XAI, Explainable AI | 인공지능의 예측 및 판단 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술 |
※ 본 보도자료에 관한 궁금한 사항은 아래 담당자에게 문의해 주시기 바랍니다.
㈜씨아이테크 경영기획실 공시법무팀 오환희 과장
T 02-410-9635 M 010-9833-9761 E ir@citech.kr
- 씨아이테크 AI 헬스케어 연구진, 국내 최고 권위 AI 학술대회 ‘KCC 2026’서 우수논문상 수상
- 기존 단일 질환 예측 한계 극복…10대 만성질환 발병 위험 동시 예측 AI 모델학술적 우수성 인정
- 설명가능한 AI 접목한 후속 연구 추진, 예방 의료 및 개인 맞춤형 헬스케어 사업 경쟁력 강화
AI 헬스케어 플랫폼 전문기업 씨아이테크(대표이사 김대영, 004920)가 기존 단일 질환 예측의 한계를 극복한 ‘10대 만성질환 동시 예측’ 신기술로 국내 최대 AI 학술대회에서 우수논문상을 수상했다.
씨아이테크는 AI 헬스케어 연구진이 발표한 인공지능 응용 분야 연구 성과 「건강검진 시계열 데이터와 인공지능 예측 모델을 이용한 개인 맞춤형 질병 위험 예측 시스템 및 방법(Personalized disease risk prediction system and method using health checkup time series data and artificial intelligence prediction model)」으로 한국정보과학회가 개최하는 '제53회 한국컴퓨터종합학술대회(Korea Computer Congress, 이하 KCC 2026)’ 우수논문상을 수상했다고 30일 밝혔다.
[사진설명] 씨아이테크 AI 헬스케어 연구진이 'KCC 2026' 우수논문상을 수상한 뒤 포토월에서 기념촬영을 하고 있다. 연구팀은 10대 주요 만성질환의 발병 위험을 하나의 AI 모델로 동시에 예측하는 기술을 개발했으며, 질환 간 상관관계를 반영한 다중 질환 예측으로 기존 단일 질환 예측 모델보다 높은 예측 정확도를 달성한 점을 인정받아 우수논문상을 수상했다.
씨아이테크 연구 성과의 핵심은 한계로 여겨온 단일 질환 예측 방식의 제약을 극복하고, 특정 질환 하나만을 분석하는 것이 아닌 '주요 만성질환 10종의 발생 위험을 동시에 예측하는 다중 레이블 분류(MLC, Multi-label Classification) 모델'을 실제로 구현했다는 점이다. 연구팀은 질환 간 상관관계를 반영한 다중 예측을 통해 기존 단일 질환 예측 방식보다 높은 예측 정확도를 달성했으며, 다수의 만성질환을 하나의 AI 모델로 동시에 예측할 수 있는 기술적 가능성을 입증했다.
김흥수 연구소장은 기존 기술의 제약에 대해 “지금까지의 AI 기반 질병 예측은 대부분 특정 질환 하나만을 집중적으로 분석하는 단일 질환 예측 방식이었으나, 실제 임상 현장에서 환자들은 여러 만성질환을 함께 앓는 복합 발병 경우가 대부분이었다”라면서 “단일 모델로는 이와 같은 복합 발병 양상을 제대로 반영하기 어렵고, 질환 사이의 연관성도 예측에 활용하지 못한다”라고 구조적 한계를 설명했다.
연구진은 하나의 입력으로 만성질환 각각의 1년 이내 발병 확률을 동시에 출력하는 방식을 선택해 기존 문제를 해결했다. 이번에 구현된 AI 모델은 여러 질환을 동시에 계산하는 것에 그치지 않고, 질환 간 잠재적 상관관계를 학습 과정에서 반영하는 다중 레이블 분류 방식의 AI 모델을 도입했다.
해당 기술의 구조는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 채택했다. 뛰어난 자연어 처리 성능을 통해 시계열(Time-Series)로 쌓인 개인의 건강검진 기록의 장기적인 건강 변화 패턴을 효율적으로 학습하는 데 유리하다. 수년에 걸친 혈압·혈당 변화 추이, 체중 변화, 과거 병력 등을 종합적으로 분석해 미래 발병 위험을 계산하는 이 모델 구조는 인공지능 시대의 예방 의료와 개인 맞춤형 건강관리 수요를 충족할 핵심 기술이 될 것으로 전망된다.
회사 관계자는 “다중 만성질환 동시 예측 AI 모델은 복합 발병 양상을 효과적으로 반영할 수 있는 만큼, 질환 사이의 연관성 예측 성능도 크게 향상되는 것”이라며 “향후 예측 결과의 신뢰성과 근거를 제시할 수 있는 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI)를 접목한 건강보험 데이터 활용 후속 연구를 통해 AI 시대 디지털 헬스케어 서비스 고객이 요구하는 플랫폼에 가장 적합한 방향으로 사업을 확대해 나가겠다”라고 밝혔다.
씨아이테크는 현재 해당 기술을 특허 및 PCT 출원 중이며, 향후 분할 출원을 통해 국내외 권리 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 또한 이 기술을 AI 사업실이 개발중인 개인 맞춤형 인공지능 건강관리 플랫폼 '마이헬스케어(My Health Care)'에 탑재해 질환 위험 예측, 생활 습관 관리, 만성질환 예방 서비스 등으로 기능을 순차적으로 확장해 나갈 방침이다.
[용어 설명]
기술 용어
영문 표기
설명
다중 레이블 분류
MLC, Multi-label Classification
하나의 모델로 여러 질환 발생 여부를 동시에 예측하는 방식
트랜스포머
Transformer
문맥과 단어 간 관계를 파악하는 딥러닝 모델 구조로, 시계열 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 데 활용
시계열
Time-Series
시간 순서에 따라 관측되거나 기록된 데이터 집합
설명 가능한 AI
XAI, Explainable AI
인공지능의 예측 및 판단 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술
※ 본 보도자료에 관한 궁금한 사항은 아래 담당자에게 문의해 주시기 바랍니다.
㈜씨아이테크 경영기획실 공시법무팀 오환희 과장
T 02-410-9635 M 010-9833-9761 E ir@citech.kr