인공지능(AI)과 흉부 영상을 접목한 연구 성과 두 편이 발표돼 관심이 높아지고 있다.
이대서울병원(병원장 주웅) 심장혈관흉부외과 김관창 교수와 핵의학과 강서영 교수, 이화여자대학교 의과학연구소 안소현 교수팀이 이동형 흉부X선 영상에 인공지능(AI)을 적용해 골다공증을 선별하는 연구와 흉부질환 병변을 자동 검출하는 AI 기술 연구를 각각 발표했다.
전자는 국제학술지 ‘Journal of Thoracic Disease’에 게재가 확정됐고, 후자는 오는 9월 프랑스 스트라스부르에서 열리는 국제학회 ‘MICCAI 2026’에 채택됐다.
◆이동형 흉부X선으로 골다공증까지 선별
골다공증 진단의 표준검사인 골밀도검사(DXA)는 고가 장비와 전문 인력이 필요해 일차의료기관이나 농어촌 등 의료취약지에서는 접근성이 떨어진다.
이 때문에 상당수 고령층이 적절한 진단과 치료 기회를 놓치고 있다는 게 연구팀의 설명이다.
교수팀은 이러한 진단 공백에 주목해, 결핵 이동검진을 위해 이미 촬영된 이동형 흉부X선 영상을 추가 촬영이나 방사선 노출 없이 AI로 분석하는 ‘기회적 선별(opportunistic screening)’ 전략의 임상적 활용 가능성을 살펴봤다.
연구는 김지현 심장혈관흉부외과 전공의가 제1저자, 김관창 교수가 교신저자로 참여했다.
◆AUC 0.86, 민감도 90%로 정확히 선별
연구는 대한결핵협회 울산·경남지부의 지역사회 이동검진 사업에 참여한 60세 이상 주민 52명을 대상으로 진행됐다.
이동형 X선으로 얻은 영상을 상용 AI 소프트웨어로 분석해 골밀도검사(DXA) 결과와 비교한 결과, AI 모델은 곡선하면적(AUC) 0.86, 민감도 90%로 골다공증을 정확히 선별해냈다.
병원에 고정 설치된 장비가 아닌 이동검진 현장의 영상에서도 의미 있는 수준의 성능을 증명했다는 게 교수팀의 설명이다.
교수팀은 “결핵 검진을 위해 찍은 흉부X선 한 장으로 골다공증까지 함께 선별할 가능성을 보여줬다는 점에서, 골밀도 장비를 갖추기 어려운 보건소나 복지관 등의 현장 검진 접근성을 넓히는 데 좋은 참고가 될 것”이라며 “추가 검증을 거쳐 조기 발견과 골절 예방으로 이어질 수 있도록 후속 연구를 이어가겠다”고 말했다.
◆병변 위치 정보 없이도 찾아내는 AI, MICCAI 2026 채택
두 번째 연구는 흉부X선 영상에서 질환 병변을 자동으로 찾아내는 AI 기술로, 의료영상 컴퓨팅 분야 최고 권위의 국제학회인 ‘MICCAI(의료영상컴퓨팅 및 컴퓨터지원중재학회) 2026’에 채택됐다.
이번 연구는 병변의 정밀한 위치 정보 없이 영상 단위의 라벨링만으로도 흉부질환 병변을 찾아내고 위치를 추정하는 ‘약지도학습(weakly-supervised)’ 기법을 제안했다.
특히 의사가 실제 판독할 때 심장이나 폐 등 해부학적 구조를 따라 병변을 찾는 방식을 모델에 결합해, 작고 미묘한 병변까지 정밀하게 짚어내는 것이 특징이다.
일일이 위치를 표시한 대규모 학습 데이터를 구축하기 어려운 실제 의료 현장의 제약을 완화할 수 있는 접근으로 평가받는다.
이 연구는 김정인 인공지능대학 석·박사통합과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 노준혁 인공지능대학 교수와 김관창 교수가 교신저자로 함께해 공학과 임상이 협업한 융합 연구로 완성됐다.
◆의·공학 융합 인프라가 배경
이번 성과는 이화여대가 구축해 온 의·공학 융합 교육과 연구 인프라가 바탕이 됐다.
현재 이화의료원 인공지능 연구단에는 대학원 ‘컴퓨터의학 협동과정’과 학부 ‘컴퓨터의학 연계전공’ 재학생들이 함께 참여해 실무 중심의 융합 연구를 수행하고 있다.
한편 ‘MICCAI 2026’은 오는 9월 27일부터 10월 1일까지 프랑스 스트라스부르에서 ‘알고리즘에서 임상 적용으로(From Algorithms to Clinical Translation)’를 주제로 열린다.
교수팀은 학회에 참석해 연구 성과를 직접 발표하고 국제 연구진과 교류할 예정이다.
교수팀은 “이번 두 연구는 가장 보편적이고 접근성 높은 흉부X선 검사를 AI 기술과 융합해 의료 현장에서의 활용 가치를 극대화하려는 시도”라며 “앞으로도 임상 현장의 문제의식에서 출발한 융합 연구를 꾸준히 이어가겠다”고 밝혔다.
[메디컬월드뉴스 김영신 기자]
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