[성남일보] 관상동맥 정밀 시술에 필수적인 실시간 영상검사 ‘관상동맥조영술’의 방사선 피폭량을 절반 이하로 줄일 수 있는 AI 기술이 개발됐습니다.

▲ 분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수(오른쪽)가 관상동맥시술을 집도하고 있다.   © 성남일보

- 관상동맥조영술 시 방사선 피폭을 줄이는 AI 기술의 핵심은 무엇인가요?

관상동맥조영술의 영상 1초당 프레임(FPS, Frame Per Seconds)을 절반(7.5 FPS) 수준으로 낮추되 생성형 인공지능이 손실된 중간 프레임을 복원하는 프레임 보간(frame interpolation) 기술을 통해 고화질·고프레임 영상을 구현하는 방식입니다. 이를 통해 실제 촬영은 절반 이하의 방사선량으로 수행하면서도 영상의 연속성과 해상도는 임상 현장에서 요구되는 수준을 갖추게 될 것으로 기대됩니다. 

- 생성형 AI 특유의 영상 왜곡(환각 현상) 우려는 없나요?

생성형 인공지능 활용 과정에서 흔히 우려되는 왜곡이나 환각 현상 문제는 ‘흐름 일치(Flow Matching, 데이터를 무작위로 생성하기보다 목표 상태까지의 단순하고 직접적인 연속 경로를 학습해 변환하는 생성형 AI 모델)’ 학습 기법으로 해결해 일관성과 안정성을 높였습니다. 

- 연구에는 누가 참여 했나요?

분당서울대병원은 순환기내과 강시혁 교수팀(공동연구자 장윤화 ㈜내비온 이사)이 참여했으며 이번에 개발한 인공지능 기반 저선량 관상동맥조영술(CAG) 영상 처리 기술이 과학기술정보통신부의 ‘딥사이언스 창업 기획 과제’에 선정습니다. 

- 이번 기술이 과기부 ‘딥사이언스 과제’에 선정된 의미는?

정부로부터 기술의 독창성과 사업화 가능성을 인정받았음을 의미합니다. 이번 선정을 통해 창업 기획부터 기술 고도화, 초기 성장 지원까지 이어지는 3단계 지원을 받게 되며 이는 조기 상용화의 발판이 될 전망입니다.

이번 연구에 대해 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 밝혔습니다.