소아 복부 종괴 진단 위한 AI 기반 자동 보고서 생성 모델 개발

의공학교실 박준영 원생 '2025 IFMIA' 우수 포스터상 수상 사진

가천대 연구진이 소아 환자의 영상 진단을 돕기 위한 인공지능 기술을 국제학술대회에서 발표·제안했다.

가천대학교 의과대학 의공학교실 박준영 대학원생(지도교수 김광기)이 지난달 20일부터 21일까지 일본 다카마츠시에서 개최된 International Forum on Medical Imaging in Asia 2025(IFMIA)에서 우수 포스터상을 수상했다.

IFMIA는 아시아 의료영상 분야의 연구자 및 전문가들이 최신 연구 성과를 공유하는 국제학술대회로, 2007년부터 격년으로 열리고 있다. 올해 대회는 May Project, Inc. 주최로 진행됐으며, AI 기반 진단기술 등 첨단 연구들이 발표됐다.

박 원생은 ‘Multimodal AI-Based Report Generation Using X-ray, CT Images, and Metadata for Pediatric Abdominal Mass’라는 제목의 연구를 통해 소아 복부 종괴에 대한 X-ray, CT 영상 및 메타데이터를 통합 분석하는 멀티모달 딥러닝 기반 자동 진단문 생성 모델을 제안했다.

의공학교실 박준영 원생(사진 좌측), 지도교수 김광기(사진 우측)

이번 연구는 방사선 전문의가 환자의 영상 자료를 해석할 때 겪을 수 있는 어려움을 줄이기 위한 목적에서 수행됐다. 실제로 의료 현장에서는 전문의의 경험 차이나 업무 피로도, 진단에 소요되는 시간 등에 따라 판독 결과가 달라질 수 있다.

예를 들어, 소아 복부 종괴 환자의 경우, X-ray나 CT 영상을 바탕으로 종양의 위치, 크기, 형태 등을 종합적으로 판단해야 한다. 그러나 이런 과정은 많은 시간과 숙련된 판단력을 요구하며, 반복적인 업무로 인한 피로가 진단 정확도에 영향을 줄 수 있다.

박 원생은 이러한 문제를 해결하기 위해, 영상과 환자 정보(메타데이터)를 동시에 활용하는 인공지능 모델을 개발, 종합적인 진단 문서를 자동으로 생성하는 기술을 제안했다. 

김광기 교수는 “이번 연구는 다양한 데이터를 분석해 영상 전문의의 보고서와 유사한 내용을 자동으로 생성하는 AI 모델 개발이 핵심”이라며, “향후 실제 임상 사례를 통해 성능을 검증하고, 자동 진단 지원 시스템으로 확장할 계획”이라고 밝혔다.