.천호피부관리 AI연구원은 패치 단위는 물론 전체 슬라이드 이미지까지 함께 학습하는 기술을 적용해 유전자 변이 예측 정확도를 세계 최고 수준인 78.4%까지 끌어올렸다. 1만 장 이상의 병리 이미지와 유전자 정보를 짝지은 데이터를 학습함으로써, 값비싼 유전체 검사 없이도 이미지 분석만으로 유전자 활성 여부를 예측할 수 있게 했다. 박용민 LG AI연구원 AI 비즈니스팀 리더는 "엑사원 패스 2.0은 유전자 검사 소요 시간을 기존 2주에서 1분 이내로 줄인다"며 "의료진과 제약사는 병리 이미지를 통해 유전자 변이를 빠르게 확인하고 이에 맞는 표적 치료제를 식별할 수 있다"고 말했다. LG AI연구원은 폐암, 대장암 등 특정 암종에 특화된 모델도 함께 공개했다. 불필요한 검사를 줄이고 표적 약물 치료 대상 환자를 조기에 선별하는 데 활용될 수 있다는 설명이다. 아울러 엑사원 패스 2.0은 임상시험 현장에서 환자의 치료 반응을 실시간으로 확인, 인체 내 특정 유전자나 단백질의 변화를 기반으로 질병 유무나 예후를 예측할 수 있는 새로운 생체 지표 발굴에도 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.