MEDI:GATE NEWS 이화의료원, AI로 흉부X선 영상에서 골다공증·질환 병변 선별 성과 발표

기사입력시간 26.07.06 07:18최종 업데이트 26.07.06 07:18

이화여자대학교 의료원 김관창·강서영·안소현 교수팀이 인공지능(AI)을 활용해 흉부 X선 영상에서 골다공증과 질환 병변을 선별하는 연구 결과를 잇달아 발표했다고 3일 밝혔다. 두 연구는 각각 국제학술지 ‘Journal of Thoracic Disease’에 게재 확정 및 의료영상 분야 최고 권위 학회 ‘MICCAI 2026’에 채택됐다. 첫 번째 연구는 이동형 흉부 X선 영상에 AI 기반 골다공증 선별 시스템을 적용한 임상 연구다. 연구팀은 대한결핵협회 울산·경남지부의 지역사회 이동검진 사업에 참여한 60세 이상 주민 52명의 영상을 분석해, AI 모델이 골밀도검사(DXA) 결과와 비교해 AUC 0.86, 민감도 90%의 성능을 보였다. 이는 고가의 DXA 장비가 부족한 농어촌 등 의료취약지에서도 기존 검진 과정에 추가적인 방사선 노출 없이 골다공증을 선별할 수 있음을 시사했다. 두 번째 연구는 흉부 X선 영상에서 질환 병변을 자동으로 탐지하는 AI 기술로, ‘약지도학습(weakly-supervised)’ 기법을 도입해 해부학적 구조를 기반으로 병변의 정밀한 위치를 추정했다. 이 기법은 의사의 판독 방식을 모사해 작고 미묘한 병변까지 포착할 수 있으며, 일일이 위치를 라벨링한 대규모 데이터를 요구하지 않는다는 점에서 실제 임상 환경의 제약을 고려한 실용성 있는 접근으로 평가받았다. 이 연구는 김정인 인공지능대학 석·박사통합과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 노준혁 교수와 김관창 교수가 교신저자로 함께했다. 이화의료원은 2019년 대학원에 ‘컴퓨터의학 협동과정’, 2021년 학부에 ‘컴퓨터의학 연계전공’을 신설해 의학과 공학의 융합 교육을 추진하고 있다. 이 과정을 통해 임상 데이터 분석을 기반으로 한 융합 연구 인재 양성에 주력하고 있다. 연구팀은 “가장 보편적인 흉부 X선 검사를 AI와 결합해 임상 현장의 활용 가치를 높이려는 시도”라며, 앞으로도 임상 문제의식에서 출발한 연구를 지속할 계획이라고 밝혔다. 한편, MICCAI 2026는 오는 9월 27일부터 10월 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 ‘알고리즘에서 임상 적용으로(From Algorithms to Clinical Translation)’를 주제로 개최된다. 연구팀은 학회에서 연구 결과를 직접 발표할 예정이다.

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이화의료원, AI로 흉부X선 영상에서 골다공증·질환 병변 선별 성과 발표

이동형 X선 영상에서 골다공증 선별 정확도 AUC 0.86, MICCAI 2026 채택

이화여자대학교 의료원 김관창·강서영·안소현 교수팀이 인공지능(AI)을 활용해 흉부 X선 영상에서 골다공증과 질환 병변을 선별하는 연구 결과를 잇달아 발표했다고 3일 밝혔다. 두 연구는 각각 국제학술지 ‘Journal of Thoracic Disease’에 게재 확정 및 의료영상 분야 최고 권위 학회 ‘MICCAI 2026’에 채택됐다.

첫 번째 연구는 이동형 흉부 X선 영상에 AI 기반 골다공증 선별 시스템을 적용한 임상 연구다. 연구팀은 대한결핵협회 울산·경남지부의 지역사회 이동검진 사업에 참여한 60세 이상 주민 52명의 영상을 분석해, AI 모델이 골밀도검사(DXA) 결과와 비교해 AUC 0.86, 민감도 90%의 성능을 보였다. 이는 고가의 DXA 장비가 부족한 농어촌 등 의료취약지에서도 기존 검진 과정에 추가적인 방사선 노출 없이 골다공증을 선별할 수 있음을 시사했다.

두 번째 연구는 흉부 X선 영상에서 질환 병변을 자동으로 탐지하는 AI 기술로, ‘약지도학습(weakly-supervised)’ 기법을 도입해 해부학적 구조를 기반으로 병변의 정밀한 위치를 추정했다. 이 기법은 의사의 판독 방식을 모사해 작고 미묘한 병변까지 포착할 수 있으며, 일일이 위치를 라벨링한 대규모 데이터를 요구하지 않는다는 점에서 실제 임상 환경의 제약을 고려한 실용성 있는 접근으로 평가받았다. 이 연구는 김정인 인공지능대학 석·박사통합과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 노준혁 교수와 김관창 교수가 교신저자로 함께했다.

이화의료원은 2019년 대학원에 ‘컴퓨터의학 협동과정’, 2021년 학부에 ‘컴퓨터의학 연계전공’을 신설해 의학과 공학의 융합 교육을 추진하고 있다. 이 과정을 통해 임상 데이터 분석을 기반으로 한 융합 연구 인재 양성에 주력하고 있다. 연구팀은 “가장 보편적인 흉부 X선 검사를 AI와 결합해 임상 현장의 활용 가치를 높이려는 시도”라며, 앞으로도 임상 문제의식에서 출발한 연구를 지속할 계획이라고 밝혔다.

한편, MICCAI 2026는 오는 9월 27일부터 10월 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 ‘알고리즘에서 임상 적용으로(From Algorithms to Clinical Translation)’를 주제로 개최된다. 연구팀은 학회에서 연구 결과를 직접 발표할 예정이다.

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조운 기자 (wjo@medigatenews.com)

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