관상동맥조영술 방사선, AI로 줄일 수 있을까?

• 분당서울대병원은 순환기내과 강시혁 교수팀이 개발한 인공지능(AI) 기반 저선량 관상동맥조영술(CAG) 영상 처리 기술이 과학기술정보통신부 ‘딥사이언스 창업 기획 과제’에 선정됐다고 20일 밝혔다.

  관상동맥조영술은 심근경색, 협심증 등 관상동맥질환의 진단과 치료에 활용되는 검사로, 실시간 혈관 영상을 확보하기 위해 높은 강도의 X선을 사용한다. 이 과정에서 환자와 의료진의 방사선 노출을 줄이기 위한 기술 개발 필요성이 지속적으로 제기돼 왔다.

  
  

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  ▲ 분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수(오른쪽)가 관상동맥시술을 집도하고 있다. /사진=분당서울대병원

  
  

  연구팀은 영상 품질과 방사선량 간의 균형 문제를 인공지능으로 해결하는 접근을 제시했다. 기존 1초당 약 15프레임으로 촬영하던 영상을 절반 수준인 7.5프레임으로 낮춰 방사선 노출을 줄이는 대신, 생성형 인공지능이 손실된 중간 프레임을 복원하는 ‘프레임 보간(frame interpolation)’ 기술을 적용하는 방식이다.

  연구팀에 따르면 이 기술은 촬영 과정에서의 방사선 노출을 줄이면서도 임상에서 요구되는 수준의 영상 연속성과 해상도를 확보하는 것을 목표로 한다. 다만 실제 임상 환경에서 방사선 저감 효과와 시술 정확도에 미치는 영향은 아직 검증되지 않았다.

  또한 연구팀은 생성형 인공지능 적용 과정에서 제기되는 영상 왜곡이나 환각 현상을 줄이기 위해 ‘흐름 일치(Flow Matching)’ 기반 학습 기법을 적용했다고 설명했다. 다만 해당 방식의 안정성과 재현성 역시 추가적인 임상적 검증이 필요한 단계다.

  아울러 시술 중 실시간 영상 처리 가능 여부 역시 향후 검증이 필요한 과제로 남아 있다.

  이번 과제 선정에 따라 해당 기술은 창업 기획, 기술 고도화, 연구개발 및 초기 성장으로 이어지는 단계적 지원을 받게 되며, 이를 통해 상용화 가능성을 검증받을 예정이다. 과제 선정은 연구개발 지원 성격으로, 기술의 임상적 효과를 입증하는 단계는 아니다.

  강시혁 교수는 “관상동맥조영술에서 방사선량을 줄이기 위한 시도는 꾸준히 있었지만, 물리적 장비 개선만으로는 한계가 있었다”며 “생성형 인공지능이라는 새로운 패러다임을 적용해 환자와 의료진의 안전을 혁신적으로 개선할 수 있는 솔루션을 선보이겠다”고 밝혔다.

  
  

• 김정아 기자 [e-mail]

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