과기부 딥사이언스 창업 활성화 지원사업 과제 선정돼
[메디칼업저버 신형주 기자] AI 기반 저선량 조영술이 관상동맥시술 피폭량을 절반으로 감소시킬 수 있을지 귀추가 주목된다.
분당서울대병원 강식혁 교수(순환기내과)와 (주)내비온 장윤화 이사는 인공지능(AI) 기반 저선량 관상동맥조영술(CAG) 영상 처리 기술을 개발했다.
이번 CAG 영상 처리 기술은 과학기술정보통신부 딥사이언스 창업 기획 과제로 선정됐다. 과제명은 방사선 선량 저감 및 진단 정확도 향상을 위한 생성형 AI 솔루션 개발 및 실시간 영상 처리 Standalone(독립형) 시스템 구현이다.
이번 기술 핵심은 관상동맥조영술 과정에서 환자와 의료진에게 노출되는 방사선량을 획기적으로 줄이지만 영상의 질은 유지하는데 있다.
연구팀은 관상동맥조영술의 영상 1초당 프레임(FPS)을 절반(7.5FPS) 수준으로 낮추되 생성형 AI가 손실된 중간 프레임을 복원하는 프레임 보간 기술을 통해 고화질·고프레임 영상을 구현하는 방식이다.
이를 통해 실제 촬영은 절반 이하의 방사선량으로 수행하면서 영상의 연속성과 해상도는 임상 현장에서 요구되는 수준을 갖출 수 있다는 것이다.
또, 생성형 AI 활용 과정에서 흔히 우려되는 왜곡이나 환각 현상 문제는 ‘흐름 일치(Flow Matching)’ 학습 기법으로 해결해 일관성과 안정성을 높였다.
단순히 영상을 보기 좋게 보정하는 수준을 넘어, 실제 의료 현장에서 활용 가능한 신뢰도를 확보하는 방향으로 기술을 설계했다는 설명이다.
해당 솔루션은 이번 과제 선정을 계기로 △창업 기획 △기술고도화 및 창업 △연구개발 및 초기성장으로 이어지는 3단계 절차를 거쳐 상용화가 추진될 예정이다.
연구팀은 이미 핵심 기술 개발을 마친 만큼 신속하게 고도화 과정을 거쳐 임상 현장에 안착시키고 국내외 주요 심혈관 센터에 진출한다는 구상이다.
연구 책임자인 강시혁 교수는 "관상동맥조영술 과정에서 방출되는 방사선량을 줄이기 위한 기술적 시도는 꾸준히 있었지만, 단순히 장비를 물리적으로 개선하는 방식만으로는 분명한 한계가 있다"며 "생성형 인공지능이라는 새로운 패러다임을 적용해 환자와 의료진의 안전을 혁신적으로 개선할 수 있는 솔루션을 선보이겠다"고 밝혔다.
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