의료 임상 특화 AI 구조도 (사진=서울대)
서울대학교 전기정보공학부 도재영 교수 연구팀은 AI 컴퓨터비전 분야 학술대회인 'CVPR 2026'에 논문이 채택됐다고 17일 밝혔다.
이번에 채택된 논문은 의료 임상 환경에 특화된 AI 모델 '메딕-AD(MEDIC-AD)'에 대한 내용이다. VLM(비전언어모델)을 기반으로 병변 인식과 질병 변화 추적, 설명 가능성을 갖춘 것이 특징이다.
모델은 총 세단계 학습 구조로 구성된다. 병변 중심 정보를 학습하는 ‘이상 탐지’ 단계와 환자의 이전·현재 영상을 비교해 질병 진행 상태를 분석하는 ‘변화 추적’ 단계, 모델의 판단 근거를 시각적으로 제시하는 ‘설명 가능성’ 단계로 나뉜다. 이를 통해 실제 임상에서 요구되는 ‘탐지–비교–설명’의 진단 과정을 AI 모델 내부에 반영했다는 설명이다.
연구 결과, 메딕-AD는 기존 의료 AI 모델을 포함해 '챗GPT' '제미나이' 등 글로벌 모델 대비 우수한 성능을 기록했으며 특히 실제 병원에서 수집된 장기 추적 데이터에서도 안정적인 예측과 해석 가능성을 나타냈다.
이번 연구는 삼성창원병원 홍파 교수팀과 협업해 환자의 장기 추적 데이터를 확보해 모델을 검증했으며 기술 개발 과정에서는 홍콩의 엔비디아 AI 기술 센터와 모델 학습과 최적화를 진행했다.
이를 통해 기존 공개 데이터 중심 연구와 달리 실제 병원 환경에서의 활용 가능성을 직접 확인했다는 점에서 의미가 크다는 설명이다.
한편, 서울대 전기정보공학부 박우현 학생이 1저자, 도재영 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 정부의 ‘추경 고성능 컴퓨팅 지원 사업’의 일환으로 사업 우수 사례로도 선정됐다.
연구팀은 의료 AI와 멀티모달 AI를 결합해 의료 영상과 텍스트, 환자 데이터를 통합한 차세대 의료 파운데이션 모델로 연구를 확장한다는 계획이다.
도재영 교수는 “이번 연구는 의료 AI의 단순한 성능 개선을 넘어 실제 임상 의사결정에 활용 가능한 수준의 발전에 의미가 있다”라며 “앞으로 병원과 산업계와의 협력을 통해 환자 진단과 치료에 실질적으로 기여하는 AI 기술을 구현할 것”이라고 말했다.
김해원 기자
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