[로이슈 전여송 기자] 분당서울대병원 의료인공지능센터 연구팀이 국제 의료영상 인공지능 학술대회 'MICCAI 2026'의 공식 경진대회인 'HEADLINE 챌린지'에서 최종 2위를 차지했다고 12일 밝혔다.

이번 대회는 인공지능(AI)을 활용해 뇌 컴퓨터단층촬영(CT) 영상의 판독문을 자동으로 작성하는 기술을 평가하는 방식으로 진행됐다. 분당서울대병원에서는 신장내과 김세중 교수, 신경과 김용수 교수, 의료인공지능센터 박진용 연구원, 신경과 조나단 전임의가 연구팀으로 참여했다.

MICCAI 2026은 지난 9월 27일부터 10월 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 개최됐다. 행사에는 50여 개국에서 연구자와 임상의, 산업계 전문가 등 2000명 이상이 참석했다.

HEADLINE 챌린지에는 16개국 52개 기관에서 총 58개 팀이 참가했다. 참가팀들은 주최 측이 제공한 비조영 3차원 뇌 CT 영상과 판독문 약 1만6000건을 활용해 AI 모델을 학습시켰다.

이후 정답이 공개되지 않은 시험 영상에 대한 판독문을 생성해 평가받았다. 평가는 AI가 작성한 판독문을 자동 채점하는 1단계와 상위 팀의 판독문을 영상의학과 전문의가 직접 검토하는 2단계로 진행됐다.

뇌 CT는 뇌졸중이 의심되거나 의식 저하 증상을 보이는 환자가 응급실에 내원했을 때 시행하는 주요 검사다. AI를 활용한 판독문 자동 작성 기술은 의료진의 판독 업무를 지원하기 위한 연구 분야 중 하나다.

다만 기존 AI 기술은 판독문을 생성하는 과정에서 뇌출혈이나 뇌경색 등 중요한 이상 소견을 누락하거나 실제 영상에 없는 내용을 포함하는 문제가 있었다.

연구팀은 이러한 문제를 개선하기 위해 '소견 인지형 대조학습 재정렬(Finding-Aware Contrastive Re-Alignment)' 기법을 개발했다. AI가 CT 영상을 분석할 때 임상적으로 중요한 소견을 구별하도록 학습시키는 기술이다.

특히 뇌출혈이나 뇌경색처럼 크기가 작거나 주변 조직과 구분하기 어려운 이상 소견을 영상 분석 단계에서 식별하는 데 초점을 맞췄다. 영상 분석 과정에서 중요한 소견을 놓치면 이후 생성되는 판독문에도 해당 내용이 반영되지 않을 수 있다는 점을 고려한 것이다.

연구팀은 생성된 판독문과 정답 판독문 사이의 문장 유사도뿐 아니라 임상적으로 중요한 소견이 정확하게 포함됐는지도 평가했다. 연구팀에 따르면 해당 기법을 적용한 결과 자동 채점 점수와 이상 소견의 정확도가 함께 개선됐으며, 최종 평가에서 58개 팀 가운데 2위를 기록했다.

연구팀은 향후 AI가 작성한 개별 소견을 실제 CT 영상의 근거와 연결하는 기술을 연구하고, 영상의학과 전문의의 평가를 통해 임상 활용 가능성과 안전성을 검증할 계획이다.

연구책임자 김세중 교수는 "앞으로는 생성된 소견마다 영상 근거를 명시적으로 연결하는 방향으로 연구를 이어 갈 계획"이라며 "영상의학과 전문의의 평가를 통해 실제 임상에서 안전하게 활용할 수 있는지 검증하고, 궁극적으로는 병원에서 의료진의 판독 업무를 실질적으로 돕는 의료 인공지능을 개발하는 것이 목표"라고 밝혔다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr