심장 CT에서 폐질환까지 동시에 분석하는 AI 기술 주목
코어라인소프트, 미국 임상 통해 AI 기반 정량 분석 기술 검증 추진
의료 인공지능(AI) 기업 코어라인소프트는 '2026년도 제1차 범부처 첨단의료기기 연구개발사업'에 선정돼 향후 3년간 총 22억원 규모의 정부 지원을 받는다. / 사진=코어라인소프트 제공
의료 인공지능(AI)이 단순 영상 판독 보조 단계를 넘어 예방의료와 장기 질환 관리 영역으로 빠르게 확장되고 있다. 특히 하나의 CT 영상에서 여러 질환 위험 신호를 동시에 분석하는 기술이 발전하면서, 의료 AI가 향후 의료체계 전반의 효율성과 조기진단 방식을 바꿀 수 있다는 전망도 나온다.
최근 의료 AI 업계와 학계가 주목하는 분야는 ‘다질환 동시 분석(Multi-disease Analysis)’ 기술이다. 기존에는 심장, 폐, 혈관 등 장기별로 별도의 검사와 판독이 이뤄졌지만, AI는 하나의 CT 영상 안에서 서로 다른 질환 위험도를 동시에 분석하는 방향으로 발전하고 있다.
대표적으로 심장 CT(CCTA)는 원래 심혈관 질환 진단을 위해 촬영되지만, 실제 영상에는 폐 영역까지 함께 포함되는 경우가 많다. 그동안 의료 현장에서는 심장 중심 판독이 우선되면서 폐결절이나 폐질환 위험 신호가 상대적으로 충분히 활용되지 못했다.
그러나 최근 AI 기술은 추가 촬영 없이 기존 CT 데이터만으로 폐결절이나 폐질환 이상 소견을 자동 검출하는 수준까지 발전하고 있다. 의료계에서는 이를 ‘우연 소견(Opportunistic Analysis)’ 기반 의료 AI의 확장 사례로 보고 있다. 기존 검사 데이터를 재활용해 추가 진단 정보를 확보할 수 있다는 점에서 의료 효율성과 공공성을 동시에 높일 수 있다는 평가다.
이 같은 흐름은 미국 의료정책 변화와도 맞물린다. 미국심장학회(ACC)와 미국심장협회(AHA)가 심장 CT 활용 확대를 권고하면서 검사 건수가 늘고 있으며, 미국 CMS 역시 최근 흉부 CT 기반 AI 분석 행위를 별도 의료 서비스로 인정하는 신규 HCPCS 코드 ‘G0680’을 도입했다. 의료 AI가 실제 의료 시스템 안으로 편입되기 시작했다는 의미다.
국내 의료 AI 기업 코어라인소프트 역시 이러한 흐름 속에서 미국 시장을 겨냥한 글로벌 임상 확대에 나서고 있다. 회사는 심장 CT 기반 폐결절 자동 검출 솔루션 ‘AVIEW IPN’과 폐질환 정량 분석 솔루션 ‘AVIEW Lung Metrics’를 중심으로 FDA 510(k) 인허가와 글로벌 임상 검증을 추진 중이다.
이번 프로젝트는 정부의 ‘2026년도 제1차 범부처 첨단의료기기 연구개발사업’에 선정돼 향후 3년간 지원을 받는다. 연구는 심장 CT 영상에서 폐결절을 자동 탐지하는 ‘AVIEW IPN’과 폐질환 정량 분석 솔루션 ‘AVIEW Lung Metrics’를 중심으로 진행된다. 핵심 목표는 미국 식품의약국(FDA) 인허가 확보이지만, 업계에서는 그보다 AI 기반 예방의료 모델의 실질적 검증이라는 점에 더 의미를 두고 있다.
기술 발전 방향도 단순 검출을 넘어 정량 분석과 예후 예측 단계로 이동하고 있다. 최근 주목받는 AI 기반 폐질환 정량 분석 기술은 촬영 장비나 병원 환경 차이에서 발생하는 데이터 편차를 보정해 보다 일관된 결과를 제공하는 것이 핵심이다.
기존에는 CT 촬영 프로토콜이나 노이즈 차이 때문에 병원별 데이터 비교에 한계가 있었지만, AI 기반 보정 기술은 다양한 환경에서도 재현성을 확보할 수 있도록 설계되고 있다. 이는 글로벌 임상시험이나 다국가 의료 데이터 분석 환경에서 특히 중요한 요소로 꼽힌다.
업계에서는 이러한 기술이 향후 ‘디지털 바이오마커(Digital Biomarker)’ 시장 성장과 연결될 가능성에도 주목하고 있다. 영상 데이터 기반 AI 분석이 신약 개발 과정에서 치료 반응 평가나 장기 추적관찰 지표로 활용될 수 있기 때문이다.
특히 COPD(만성폐쇄성폐질환), 폐섬유화(IPF) 등 만성 폐질환 치료제 시장이 확대되면서 영상 기반 정량 분석 수요 역시 증가하는 추세다. 의료 AI가 단순 진단 보조를 넘어 만성질환 관리와 예방 중심 의료 인프라의 핵심 기술로 자리 잡고 있다는 분석도 나온다.
코어라인소프트는 현재 글로벌 의료기관과 협력을 확대하며 실제 병원 workflow 환경에서 AI 활용 가능성을 검증하고 있다. 업계에서는 향후 의료 AI 경쟁력이 단순 알고리즘 정확도를 넘어 실제 의료현장에서 반복적으로 활용될 수 있는 실용성과 데이터 표준화 역량에 달려 있다고 보고 있다.
AI가 의료진의 업무 부담을 줄이고 조기 발견 가능성을 높이는 방향으로 진화하면서, 의료 패러다임 역시 치료 중심에서 예방·관리 중심으로 이동하고 있다는 평가다.
연철웅
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