관상동맥조영술 방사선 피폭량 절반으로 줄인다

▲강시혁 분당서울대병원 순환기내과 교수

분당서울대병원은 20일 “순환기내과 강시혁 교수팀(공동연구자 장윤화 ㈜내비온 이사)이 개발한 인공지능 기반 저선량 관상동맥조영술(CAG) 영상 처리 기술이 과학기술정보통신부 '딥사이언스 창업 기획 과제'에 선정됐다"고 밝혔다.

과제명은 '방사선 선량 저감 및 진단 정확도 향상을 위한 생성형 인공지능(AI) 솔루션 개발 및 실시간 영상 처리 Standalone(독립형) 시스템 구현'으로, 관상동맥 정밀 시술에 필수적인 '관상동맥조영술'의 방사선 피폭량을 절반 이하로 줄일 수 있는 국산 인공지능 기술이 상용화를 향한 첫걸음이다.

이번 기술의 핵심은 관상동맥조영술에서 환자와 의료진에게 노출되는 방사선량을 획기적으로 줄이면서도 영상의 질은 유지하는 데 있다. 현재 심근경색, 협심증 등 관상동맥질환의 진단과 치료에 쓰이는 관상동맥조영술은 1초당 15프레임 수준의 매끄러운 영상을 출력하기 위해 높은 강도의 X선을 사용하고, 이는 곧 고농도의 방사선 피폭으로 이어질 수 있다.

연구팀은 관상동맥조영술의 영상 1초당 프레임을 7.5 수준으로 낮추되, 생성형 인공지능이 손실된 중간 프레임을 복원하는 '프레임 보간 기술'을 통해 고화질·고프레임 영상을 구현하는 방식을 개발했다.

생성형 인공지능 활용 과정에서 흔히 우려되는 왜곡이나 환각 현상 문제는 '흐름 일치'(데이터를 무작위로 생성하기보다 목표 상태까지의 단순하고 직접적인 연속 경로를 학습해 변환하는 생성형 AI 모델) 학습 기법으로 해결해 일관성과 안정성을 높였다.

이번 과제 선정을 계기로 △창업 기획 △기술고도화 및 창업 △연구개발 및 초기성장으로 이어지는 3단계 절차를 거쳐 상용화가 추진될 예정이다. 단계별 재평가를 바탕으로 후속 지원이 이뤄지는 구조로, 기술 완성도와 사업화 가능성을 동시에 검증받게 된다.

박효순 의료 전문기자 anytoc@ekn.kr