'MRI 한 장으로 뇌종양 유전자까지' 진단-판독 동시수행 AI 개발
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뇌 MRI 한 장만으로 종양 유전자 변이를 예측하고, 동시에 영상 판독 소견서도 자동으로 작성하는 AI(인공지능)가 개발됐다.
23일 POSTECH(포항공대)에 따르면 POSTECH 컴퓨터공학과 박상현 교수, 인공지능대학원 석사과정 류희승 씨, DGIST(대구경북과학기술원) 강명균 박사, 세브란스병원 박예원·안성수 교수 연구팀이 MRI 영상으로 뇌종양 특징을 예측하고, 소견서를 자동 생성하는 비전-언어 AI 모델을 개발했다.
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[파이낸셜뉴스] 뇌 MRI 한 장만으로 종양 유전자 변이를 예측하고, 동시에 영상 판독 소견서도 자동으로 작성하는 AI(인공지능)가 개발됐다. 조직 검사를 통해서만 확인할 수 있었던 정보를 영상만으로 빠르게 추정할 수 있게 되면서, 뇌종양 진단과 치료 계획 수립 방식에 새로운 전환점이 열릴 것이라는 기대다.
23일 POSTECH(포항공대)에 따르면 POSTECH 컴퓨터공학과 박상현 교수, 인공지능대학원 석사과정 류희승 씨, DGIST(대구경북과학기술원) 강명균 박사, 세브란스병원 박예원·안성수 교수 연구팀이 MRI 영상으로 뇌종양 특징을 예측하고, 소견서를 자동 생성하는 비전-언어 AI 모델을 개발했다. 이번 연구 성과는 의료 인공지능 분야를 포함한 헬스케어 분야 국제 학술지인 'npj Digital Medicine'에 게재됐다.
연구팀은 새로운 AI를 설계했다. 먼저 생의학 논문을 제공하는 공개 데이터베이스인 'PubMed Central' 대규모 의생명 이미지-텍스트 데이터로 AI를 미리 학습시킨 뒤, 뇌종양 환자의 MRI 영상과 실제 판독문 데이터를 추가로 학습시켜 뇌종양에 특화된 모델로 발전시켰다. 이 과정에서 판독문 표현이 제각각인 문제를 줄이기 위해 문장 형식을 정리하고 통일하는 전처리 과정도 적용해 AI가 더 안정적으로 학습하고, 일관된 형태의 판독문을 생성할 수 있도록 했다.
연구팀이 개발한 모델 'Glio-LLaMA-Vision'은 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 대규모 언어 모델로 뇌 MRI 영상으로 IDH 변이 여부를 예측하는 데 성공했다. 예측 정확도가 높고, 다양한 환경에서도 안정적으로 작동하는 것으로 확인됐다.
또 AI가 자동으로 생성한 판독문은 전문의 평가에서도 높은 수준을 보였다. 약 90% 이상이 실제 임상에서 사용해도 문제가 없다고 판단됐고, 일부는 기존 판독문과 같거나 더 나은 수준으로 평가됐다.
이번 연구는 MRI 분석과 유전자 예측, 판독문 작성까지 하나의 AI 시스템으로 연결했다는 점에서 의미가 있다는 평가다. 단순히 분석을 돕는 수준을 넘어, 진단 과정 전체를 보조할 가능성을 보여준 것이다.
POSTECH 박상현 교수는 "영상 판독의 부담을 줄이면서도, 유전자 검사 없이 빠른 치료 판단에 도움을 줄 가능성을 확인했다"며 "후속 연구를 통해 실제 임상에서 활용할 수 있는 수준의 의료 AI로 발전시키겠다"고 전했다.
jiany@fnnews.com 연지안 기자
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