소아 뇌 MRI 한계 극복한 영상 합성 기술… 의료 AI 임상 적용 가능성 주목
의료 인공지능(AI) 연구의 성과는 알고리즘 성능을 넘어, 실제 임상 환경의 제약을 얼마나 정밀하게 반영했는지에 따라 평가된다. 전북대학교 의과대학 학생의 연구가 국제 학술 무대에서 이러한 기준을 충족하며 주목을 받았다.
전북대는 의과대학 의예과 2학년 이세현 학생이 고려대학교 의과대학이 주최한 제8회 국제호의학술제에서 ‘Best Poster Presentation Award(최우수 포스터 발표상)’를 수상했다고 1월 5일 밝혔다. 국제호의학술제는 국내외 의과대학 학생들이 참여하는 국제 학술 행사로, 모든 발표와 질의응답이 영어로 진행되며 연구의 학술적 완성도와 창의성, 임상적 의의를 종합적으로 평가한다.
이세현 학생의 수상 연구는 소아 뇌 자기공명영상(MRI) 검사에서 T2 영상 단일 촬영만으로 T1 영상을 딥러닝을 통해 자동 생성하는 인공지능 기반 영상 합성 기술이다. 소아 환자의 경우 장시간 촬영이 어렵고, 움직임 아티팩트와 진정(sedation) 부담이 크다는 임상적 한계를 고려해, 검사 부담을 줄이면서도 진단에 필요한 정보를 확보할 수 있는 대안을 제시했다.
연구의 핵심은 연령(age) 정보를 모델에 명시적으로 반영한 확산 기반 딥러닝 구조, 이른바 연령 조건 확산 모델(age-conditioned diffusion model)이다. 이를 통해 소아의 뇌 발달 단계에 따른 구조적 차이를 정밀하게 학습하도록 설계했으며, 기존 영상 생성 연구에서 충분히 반영하지 못했던 연령별 변이를 효과적으로 모델링했다.
그 결과 정량적 화질 평가 지표인 PSNR과 SSIM은 물론, 시각적 평가에서도 기존 연구 대비 우수한 성능을 보이며 최신 최고 성능(SOTA) 수준의 결과를 달성했다. 실제 임상 환경에서 활용될 경우, T1 영상이 확보되지 않은 상황에서도 진단에 필요한 정보를 제공할 수 있어 소아 환자의 안전성 향상과 검사 효율 개선에 기여할 가능성이 제시됐다. 이번 연구는 전북대학교병원 소아청소년과 김현호 교수의 지도 아래 수행됐다. 심사위원단은 기술적 완성도뿐 아니라 소아 환자라는 특수한 임상 환경을 깊이 이해한 연구 설계가 인상적이며, 실제 의료 현장 적용 가능성이 높은 연구라고 평가했다.
이세현 학생은 단순한 성능 향상을 넘어 소아 환자에게 실질적으로 도움이 되는 의료 AI 기술을 고민한 결과라며, 향후 장시간 MRI 촬영이 어려운 고령 환자로까지 연구를 확장할 계획이라고 밝혔다. 또한 국제 학술지 논문 게재와 후속 연구를 통해 연구를 더욱 발전시키겠다는 포부를 전했다.
해당 연구는 현재 국제 학술지 논문 게재를 목표로 후속 연구가 진행 중이며, 향후 뇌 MRI를 넘어 다양한 의료영상 모달리티로 확장하는 연구도 검토되고 있다. 이번 성과는 의대생 주도의 연구가 국제 학술 무대에서 임상적·기술적 가치를 동시에 인정받은 사례로 평가된다.
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