[더파워 이설아 기자] 관상동맥조영술 과정에서 발생하는 방사선 피폭을 줄이면서도 영상 품질은 유지하는 인공지능 기술이 상용화 단계에 들어섰다.
분당서울대병원은 순환기내과 강시혁 교수팀이 개발한 인공지능 기반 저선량 관상동맥조영술 영상 처리 기술이 과학기술정보통신부의 ‘딥사이언스 창업 기획 과제’에 선정됐다고 20일 밝혔다.
이번에 선정된 과제는 ‘방사선 선량 저감 및 진단 정확도 향상을 위한 생성형 AI 솔루션 개발 및 실시간 영상 처리 Standalone 시스템 구현’이다. 연구에는 강시혁 교수와 함께 장윤화 내비온 이사가 공동연구자로 참여했다.
관상동맥조영술은 심근경색과 협심증 등 관상동맥질환의 진단과 치료에 활용되는 핵심 검사다. 다만 실시간으로 매끄러운 영상을 구현하기 위해 높은 강도의 X선을 사용하는 만큼 환자와 의료진 모두 방사선에 노출된다는 한계가 있었다. 반대로 프레임 수를 낮추면 영상이 끊겨 보여 정밀한 시술 정확도에 악영향을 줄 수 있어 저선량과 고품질 영상을 동시에 확보하는 것이 과제로 꼽혀왔다.
연구팀은 이 문제를 생성형 인공지능 기반 프레임 보간 기술로 풀었다. 기존 초당 15프레임 수준으로 구현되던 관상동맥조영술 영상을 절반인 7.5프레임 수준으로 낮춰 촬영한 뒤, 인공지능이 손실된 중간 프레임을 복원해 고화질·고프레임 영상을 구현하는 방식이다. 이를 통해 실제 촬영 단계에서는 방사선량을 절반 이하로 줄이면서도, 임상 현장에서 요구되는 수준의 영상 연속성과 해상도를 확보할 수 있도록 설계했다.
연구팀은 생성형 인공지능 활용 과정에서 제기될 수 있는 왜곡이나 환각 현상 우려를 줄이기 위해 ‘흐름 일치(Flow Matching)’ 학습 기법도 적용했다. 무작위 생성보다 목표 상태까지의 연속 경로를 학습하는 방식으로 영상의 일관성과 안정성을 높였다는 설명이다. 단순한 화질 보정이 아니라 실제 의료 현장에서 활용 가능한 신뢰도 확보에 초점을 맞춘 셈이다.
이번 과제 선정을 계기로 해당 기술은 창업 기획, 기술 고도화와 창업, 연구개발 및 초기 성장으로 이어지는 3단계 절차를 거쳐 상용화가 추진될 예정이다. 단계별 재평가를 통해 후속 지원이 이뤄지는 구조여서 기술 완성도와 사업화 가능성을 함께 검증받게 된다. 연구팀은 핵심 기술 개발을 이미 마친 만큼 후속 고도화를 거쳐 국내외 주요 심혈관 센터 진출까지 추진한다는 계획이다.
강시혁 교수는 “관상동맥조영술 과정에서 방출되는 방사선량을 줄이기 위한 기술적 시도는 꾸준히 있었지만 단순히 장비를 물리적으로 개선하는 방식만으로는 한계가 있다”며 “생성형 인공지능이라는 새로운 패러다임을 적용해 환자와 의료진의 안전을 혁신적으로 개선할 수 있는 솔루션을 선보이겠다”고 말했다.
