단국대병원 손혜주 교수팀, 골전이 AI 진단 기술로 '한빛사' 선정

ConvNeXt 활용 골스캔 분석...특이도 100%

단국대학교병원은 핵의학과 손혜주 교수와 한림대학교 의과대학 공동연구팀이 암 환자의 골전이 진단에 인공지능(AI)을 활용한 연구 성과로 생물학연구정보센터(BRIC)의 '한빛사(한국을 빛내는 사람들)'에 선정됐다고 30일 밝혔다.

연구는 골스캔 영상에서 암의 뼈 전이 여부를 판별하는 AI 기반 모델을 개발하고, 최신 인공지능 알고리즘의 진단 정확도를 비교·분석한 것이 핵심이다.

골스캔은 전신의 뼈 상태를 빠르게 확인할 수 있는 검사로, 비용이 저렴해 전립선암이나 유방암 환자에게 널리 활용되지만 자동화 진단 기술은 아직 발전 단계에 머물러 있었다.

연구팀은 총 6175건의 골스캔 영상 데이터를 기반으로 모델을 훈련했고, 한림대학교 외부 병원에서 수집한 1185건의 영상으로 교차 검증을 수행해 신뢰성을 높였다. 이를 통해 실제 임상 환경에서도 재현할 수 있는 인공지능 기반 판별 모델의 가능성을 입증했다.

비교에 활용된 AI 모델은 ▲ResNet-50 ▲ViT(Vision Transformer) ▲ConvNeXt 등 세 가지다.

이 중 최신 모델인 ConvNeXt는 양성을 잘 판별하는지 나타내는 지표인 민감도는 79%, 음성을 판별하는 특이도는 100%를 기록하며, 기존 ResNet(민감도 63%, 특이도 90%)보다 뛰어난 성능을 보였다.

연구진은 AI의 판단 근거를 시각적으로 보여주는 'Grad-CAM' 기법도 함께 적용해, 의료진이 결과를 신뢰하고 임상에 활용할 수 있는 여지를 확보했다.

이번 연구 결과는 영상의학 분야 상위 1.9% 학술지 Clinical Nuclear Medicine(IF 10.0)에 게재됐으며, 제63차 대한핵의학회 추계학술대회에서 '젊은연구자상'을 받았다.

손혜주 교수는 "AI 기반 진단 기술을 통해 기존 영상 판독의 편차를 줄이고, 환자에게 더 정확하고 일관된 진단을 제공할 가능성을 확인했다"라고 밝혔다.

충청취재본부 박종혁 기자 whdgur353@asiae.co.kr