아주대학교 의과대학 연구팀이 세계 최고 권위의 의료 인공지능(AI) 학회 경진대회에서 최종 1위를 차지하며 고정밀 결핵 진단 기술력을 입증했다. 간호사신문 보도에 따르면, 최근 개최된 ‘2026 국제의료영상처리학회(MICCAI 2026) 결핵 진단 AI 경진대회’ 우승의 영예는 아주대학교 의과대학 생리학교실 및 대학원 분자과학기술학과 소속 이광 교수 연구팀(참여 인원: Sampa Misra 연구조교수, 권민준·장용은 박사)에게 돌아갔다.
멀티모달 AI 모델과 진단 편향 해결
전 세계의 다양한 의료 현장에서 확보된 흉부 X선 영상을 바탕으로 결핵을 정확하게 가려내는 인공지능의 능력을 평가하는 무대였다. 이광 교수팀은 방대한 흉부 X선 자료로 사전 학습을 마친 ‘Ark+ Swin-Base’ 의료 파운데이션 모델을 토대로 삼아, X선 사진과 환자의 진료 기록을 긴밀히 접목시킨 멀티모달 AI 시스템을 완성했다.
기존 인공지능이 촬영 환경이나 기기 제조사 같은 부수적인 요소를 질병의 특성으로 잘못 인식하는 이른바 ‘진단 편향’ 현상을 바로잡는 데 연구의 초점이 맞추어졌다. 기기 연관 편향 요소는 완전히 배제한 채 나이와 성별 등 필수적인 환자 정보만을 영상 특성과 연결했으며, 결핵 양성 데이터의 부족 문제를 극복하기 위해 ‘클래스 가중치 학습’ 방식을 도입했다. 이와 함께 X선 사진을 여러 각도로 변형해 거듭 분석하는 ‘테스트 시간 증강(TTA)’ 기법과 복수의 모델을 결합하는 방안을 채택해 진단의 정확도와 신뢰성을 최고조로 끌어올렸다.
국제 외부평가와 향후 활용 기대
대회 주최 측이 건넨 내부 자료는 물론, 미국과 파키스탄 등 국가별 촬영 환경과 조건이 상이한 다수의 외부 데이터셋을 활용해 까다로운 다기관 국제 외부검증을 통과한 끝에 연구팀은 최종 우승을 거머쥐었다.
이번에 탄생한 기술은 흉부 X선 사진 속 결핵 병변을 빠르고 정밀하게 찾아내어 의료진의 판단을 보조하는 유력한 수단이 될 것으로 보인다. 특히 의사가 부족한 의료 사각지대에서 결핵 등의 호흡기 질환을 조기에 발견하는 원격 진단 보조 솔루션으로서 폭넓은 쓰임새가 점쳐진다.
이광 교수는 결핵 분야에 대한 선행 연구 경험이 없음에도 단기간에 세계 최고 수준의 AI 모델을 개발해 우수한 성과를 거두었다는 점에서 연구팀의 역량을 입증했다
며 이번에 확보한 원천 기술을 바탕으로 실제 임상 현장에서 즉시 활용할 수 있는 실용적인 의료 AI 솔루션을 지속해서 발전시켜 나가겠다
고 포부를 밝혔다. 한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업과 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
