‘EXAONE Path 2.0’ - 차세대 암 진단 AI가 여는 바이오 혁신의 미래

AI 기술이 바이오헬스케어의 난제를 해결하며 AI 기반 정밀의료 시대를 열어가고 있습니다. LG AI연구원은 차세대 암 진단 AI 모델 ‘EXAONE Path 2.0’을 연구용 오픈소스로 공개하며, 바이오 기술 혁신을 주도하는 행보를 이어갑니다.

이번 공개는 정밀의료의 대중화와 연구 생태계 활성화를 지향하는 LG AI연구원의 철학을 바탕으로 이루어졌습니다. AI 기술의 공공적 가치를 확산하고, 연구 협업이 활발히 이루어지며 함께 성장하는 기반을 마련하는 데 실질적으로 기여하고자 합니다.

AI가 고해상도 병리 이미지를 읽다: 조직 분석에서 유전자 예측까지

병리 이미지는 현미경으로 촬영한 환자의 조직 샘플을 고해상도 디지털 이미지로 변환한 자료입니다. 세포 구조와 조직 내 이상 징후를 시각적으로 파악하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 일반적으로 ‘WSI(Whole Slide Image)’라고 불리며, 한 장당 수 기가바이트에 이르는 방대한 정보를 포함하고 있어 고도의 처리 기술이 요구됩니다.

EXAONE Path는 이러한 병리 이미지 분석에 특화된 AI 모델로, 인체 세포와 조직의 미세한 구조 변화를 정밀하게 해석해 암의 조기 진단과 예후 예측에 도움을 줍니다. 특히 이번에 공개된 2.0 버전에는 병리 이미지를 패치 단위부터 전체 슬라이드 수준까지 통합적으로 학습하는 기술이 적용되었습니다.

이를 통해 AI 분석 정확도를 떨어뜨리는 ‘특징 붕괴(Feature Collapse)’ 문제를 해결하고, 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준으로 끌어올렸습니다. 더 넓은 문맥에서 조직 간의 관계를 정밀하게 파악하며, 실제 임상 현장에서도 실시간에 가까운 속도와 신뢰도 높은 결과를 제공합니다.

2주 걸리던 유전자 검사, AI로 단 몇 초 만에

EXAONE Path 2.0은 기존에 2주 이상 소요되던 유전자 검사 시간을 몇 초 이내로 단축시킵니다. 이는 RNA 유전 정보와 병리 이미지가 매칭된 1만 장 이상의 대규모 멀티모달 데이터를 학습한 덕분입니다. 조직 이미지만으로도 유전자 발현 여부를 예측할 수 있어 고가의 RNA 검사 없이도 표적 치료제 추천이 가능한 수준까지 도달했습니다. 환자의 의료비 부담은 줄고, 진단 접근성과 속도는 크게 향상됩니다.

예를 들어, 의사가 암 환자의 병리 이미지를 분석하면 어떤 유전자에 변이가 발생했는지 즉시 예측할 수 있어, 치료 초기 단계부터 정밀한 의사 결정이 가능해집니다. 나아가 EXAONE Path 2.0은 암을 넘어 다양한 질환의 진단, 예후 예측, 치료 반응 분석 등에도 활용될 예정입니다.

LG AI연구원이 추구하는 바이오 AI 생태계

EXAONE Path 2.0은 LG AI연구원이 추구하는 개방과 협력 중심의 연구 생태계를 향한 또 하나의 이정표입니다. 앞으로도 다양한 글로벌 파트너와 협력하여, AI 기술로 인류의 건강과 생명에 기여하는 바이오·정밀의료 혁신을 지속적으로 확장해 나가겠습니다.

EXAONE Path 2.0 Technical Report →