전문의 튜링 테스트 통과…"원본과 AI 영상 사실상 구분 못 해"
[메가경제=김민준 기자] 분당서울대병원 연구진이 생성형 인공지능(AI)을 활용해 관상동맥조영술의 방사선 노출을 절반 이하로 줄이면서도 기존 수준의 영상 품질을 유지할 수 있는 기술을 개발했다. 의료 AI가 진단 정확도는 유지하면서 환자와 의료진의 피폭 부담까지 낮출 수 있는 기술적 돌파구를 제시했다는 평가다.
분당서울대병원은 순환기내과 강시혁 교수 연구팀(제1저자 권휘·박세영 연구원)이 관상동맥조영술용 AI 기반 영상 보간(interpolation) 모델 'Angio-FILM'을 개발했다고 13일 밝혔다.
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| ▲강시혁 순환기내과 교수와 권휘·박세영 연구원. [사진=분당서울대병원] |
관상동맥조영술은 심근경색 등 관상동맥질환을 진단·치료하기 위해 조영제를 주입한 뒤 X선으로 심장 혈관을 연속 촬영하는 검사다. 일반적으로 초당 10~15프레임(FPS)으로 촬영하는데, 프레임 수가 많을수록 환자와 의료진의 방사선 노출도 증가하는 한계가 있다.
연구팀이 개발한 Angio-FILM은 촬영 프레임을 기존의 절반 수준인 초당 7.5프레임으로 낮춘 뒤, AI가 촬영되지 않은 중간 영상을 생성해 최종적으로 초당 15프레임 수준의 영상을 구현하는 방식이다. 이를 통해 방사선 노출은 절반 이하로 줄이면서도 기존과 유사한 영상 품질을 확보할 수 있다.
기술의 핵심은 생성형 AI 기반 영상 보간 알고리즘이다. 연구팀은 공간·시간 정보를 각각 분석하고, 핵심 영상 정보만 추출해 움직임을 복원하는 '잠재 플로우 매칭(Latent Flow Matching)' 기법을 적용해 심장과 관상동맥의 빠르고 복잡한 움직임을 자연스럽게 구현했다고 설명했다.
성능 검증 결과도 우수했다. 연구팀이 전문의 30명을 대상으로 600개 영상을 활용해 진행한 튜링 테스트에서 AI가 생성한 영상을 원본과 구분한 정확도는 무작위 선택 수준과 큰 차이가 없었다. 원본과 AI 영상 간 관상동맥 내강 직경 오차도 0.18㎜에 그쳐 해부학적 정확성을 유지한 것으로 나타났다.
연구팀은 이번 기술이 물리적 장비 개선만으로는 한계에 이른 관상동맥조영술의 방사선 저감 문제를 AI로 해결할 수 있는 가능성을 보여준 사례라고 평가했다. 향후 임상 현장에 적용될 경우 환자뿐 아니라 반복적으로 방사선에 노출되는 의료진의 안전성 개선에도 도움이 될 것으로 기대된다.
연구팀은 "관상동맥조영술은 검사 특성상 방사선 노출을 줄이는 것이 중요한 과제지만, 기존 장비 성능 개선만으로는 추가적인 저감 효과를 기대하기 어려운 단계"라며 "이번 AI 기술이 실제 임상에 적용된다면 영상 품질은 유지하면서도 환자와 의료진의 피폭 부담을 크게 낮출 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
한편, 이번 연구 결과는 국제학술지 'npj Digital Medicine' 최신호에 게재됐다.
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