분당서울대병원은 관상동맥조영술(CAG) 과정의 방사선 피폭량을 절반 이하로 줄일 수 있는 인공지능(AI) 기반 영상 처리 기술이 과학기술정보통신부의 '딥사이언스 창업 기획 과제'에 선정됐다고 21일 밝혔다.
이번 선정된 과제는 '방사선 선량 저감 및 진단 정확도 향상을 위한 생성형 AI 솔루션 개발 및 실시간 영상 처리 독립형 시스템 구현'이다. 연구는 강시혁 분당서울대병원 순환기내과 교수팀과 장윤화 내비온 이사가 공동으로 수행했다.
이 기술은 관상동맥조영술 영상의 초당 프레임 수를 기존 15프레임에서 7.5프레임 수준으로 낮춘 뒤, 생성형 AI가 손실된 중간 영상을 복원하는 프레임 보간 방식이 핵심이다. 실제 촬영 단계에서는 방사선 사용량을 줄이고, 복원 단계에서는 시술에 필요한 영상 연속성과 해상도를 확보하는 구조다.
관상동맥조영술은 심근경색과 협심증 등 관상동맥질환의 진단·치료에 쓰이는 대표적 실시간 영상검사다. 다만 매끄러운 영상을 구현하려면 고강도 X선을 사용해야 해 환자와 의료진의 방사선 노출이 불가피하다. 반대로 프레임 수를 낮추면 영상이 끊겨 보이면서 정밀 시술 정확도에 영향을 줄 수 있다.
연구팀은 생성형 AI 적용 과정에서 발생할 수 있는 왜곡과 환각 가능성을 줄이기 위해 '흐름 일치(Flow Matching)' 학습 기법을 적용했다고 설명했다. 목표 영상 상태에 이르는 연속 경로를 학습시켜 영상의 일관성과 안정성을 높이는 방식이다.
이 기술은 이번 과제 선정을 계기로 창업 기획, 기술 고도화 및 창업, 연구개발 및 초기 성장으로 이어지는 3단계 절차를 밟게 된다. 각 단계는 재평가를 거쳐 후속 지원 여부가 결정된다. 연구팀은 핵심 기술 개발을 마친 상태로, 후속 고도화를 통해 임상 현장 적용과 국내외 심혈관 센터 진출을 추진할 계획이다.
강시혁 교수는 “관상동맥조영술 과정에서 방사선량을 줄이기 위한 시도는 계속돼 왔지만 장비를 물리적으로 개선하는 방식만으로는 한계가 있었다”며 “생성형 AI를 활용해 환자와 의료진의 안전성을 높일 수 있는 솔루션을 개발하겠다”고 말했다.
성남=김동성 기자 estar@etnews.com
