
에이아이트릭스는 인공지능(AI) 분야 세계 최고 권위의 학회인 ‘국제표현학습학회(ICLR) 2026’에 자사 연구팀의 논문 3편이 동시에 채택되는 성과를 거뒀다고 5일 밝혔다.
ICLR은 전 세계 전문가들이 최신 연구 성과를 공유하는 국제 학술대회다. 약 1만9000여 편의 논문이 제출돼 상위 28%만 엄격한 심사를 거쳐 채택된다.
이번에 채택된 논문은 △환자 위험 예측 점수가 변하는 순간마다 점수 변화에 대한 각 항목의 기여도를 정확히 짚어주는 설명 가능한 AI 기술(Delta-XAI) △데이터 변화의 구조까지 이해해 다양한 의료 환경에서도 AI의 성능과 안정성을 동시에 높인 등변성 자기 지도 학습 기술 △데이터가 적은 희귀 질환 케이스의 학습 편향을 의미적 그룹핑으로 정교하게 해결한 클래스 불균형 준지도 학습 연구 등 총 3편이다.
김창훈, 문예찬, 이주형, 장성욱 연구원 등이 주도한 이 연구들은 의료 AI 분야의 과제였던 ‘결과에 대한 설명 부족(Black box)’, ‘데이터 변형에 따른 성능 저하’, ‘희귀 데이터 학습의 어려움’을 해결할 독자적인 방법론을 제시했다.
에이아이트릭스는 4월 브라질 리우데자네이루에서 열리는 ICLR 2026 본 학회에서 해당 성과를 발표할 예정이며 연구 결과들을 자사 핵심 제품들의 기술 고도화에 적극적으로 활용할 계획이다.
양은호 에이아이트릭스 최고기술책임자(CTO)는 "이번 연구는 실제 임상 데이터가 갖는 불완전성과 불균형을 전제로 연구를 설계했다는 점이 학계에서 긍정적으로 평가받았다”며 “앞으로도 의료 현장의 복잡한 문제를 연구의 출발점으로 삼아 학술적 기여와 산업적 활용이 함께 이어질 수 있는 연구를 지속할 계획”이라고 말했다.



