포스텍(POSTECH)은 박상현 컴퓨터공학과 교수, 인공지능대학원 석사과정 류희승 씨, 디지스트(DGIST) 강명균 박사, 세브란스병원 박예원·안성수 교수 연구팀이 MRI 영상으로 뇌종양 특징을 예측하고, 소견서를 자동 생성하는 비전-언어 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 22일 밝혔다.
'성인형 미만성 신경교종'은 치료 방법과 예후가 환자마다 크게 다른 뇌종양으로 IDH 유전자 변이 여부는 환자 치료 방향을 결정하는 핵심적인 정보로 사용된다. 하지만 이를 확인하기 위해서는 뇌 조직을 직접 채취해야 해 환자 부담이 크고, 검사에도 시간·비용이 많이 든다. 최근에는 MRI를 이용해 비침습적으로 상태를 예측하려는 연구가 활발하지만 이와 동시에 MRI 검사량이 계속 증가하면서, 의료진이 영상을 판독하고 보고서를 작성해야 하는 부담도 커지고 있다.
연구팀은 이 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위해 새로운 AI를 설계했다. 먼저 'PubMed Central3)' 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-LLaMA4)-Vision'은 뇌 MRI 영상으로 IDH 변이 여부를 예측하는 데 성공했다. 예측 정확도 측면에서도 AUC5) 0.85~0.95 수준의 성능을 보여, 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 있다. 단순히 분석을 돕는 수준을 넘어, 진단 과정 전체를 보조할 가능성을 보여준 것이다.
박상현 교수는 “영상 판독의 부담을 줄이면서도, 유전자 검사 없이 빠른 치료 판단에 도움을 줄 가능성을 확인했다”라며 “후속 연구를 통해 실제 임상에서 활용할 수 있는 수준의 의료 AI로 발전시키겠다”라고 했다.
과학기술정보통신부 재원, 한국연구재단 지원으로 수행된 이번 연구 성과는 최근 의료 AI 분야를 포함한 헬스케어 분야 국제 학술지인 '엔피제이 디지털 메디신(npj Digital Medicine)'에 게재됐다.
대구=정재훈 기자 jhoon@etnews.com
