한림대 이석현 교수팀, 골전이 AI 연구로 국제적 주목

[글로벌대학팀 김선영 기자]

한림대학교 의과대학 이석현 교수 연구팀이 인공지능 기술을 활용한 골스캔 진단 연구 성과를 인정받아 생물학연구정보센터(BRIC)의 ‘한빛사(한국을 빛내는 사람들)’에 선정됐다. 연구 결과는 세계적 권위를 인정받는 핵의학 분야 최상위 저널인 ‘Clinical Nuclear Medicine’에 게재됐다.

연구팀은 골스캔에서 골전이 진단을 위해 Grad-CAM을 활용한 합성곱 신경망(CNN)과 트랜스포머 모델의 성능을 비교했다. 골스캔은 뼈의 염증, 손상, 암 전이 여부를 확인하기 위해 시행하는 검사로, 전립선암과 유방암 환자에게 주로 활용된다. CT나 MRI에 비해 상대적으로 비용 부담이 적고 전신을 한 번에 검사할 수 있어 사용이 확대되고 있다.

이번 연구에는 한림대강남성심병원 환자 4,694명과 한림대성심병원 환자 1,481명 등 총 6,175명의 데이터를 분석했다. ResNet, ConvNeXt, 트랜스포머 등 다양한 인공지능 모델이 적용됐으며, 특히 ConvNeXt 모델은 골전이 진단 시 민감도 79%, 특이도 100%를 기록해 ResNet 대비 진단 성능이 크게 향상된 것으로 나타났다.

최근 의료영상 분야에서는 엑스레이, 내시경 등을 대상으로 인공지능 연구가 활발히 이뤄지고 있으나, 골스캔에 대한 인공지능 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이번 연구는 최신 인공지능 모델의 유용성을 입증했을 뿐 아니라, 병원 내부 데이터뿐 아니라 외부 데이터로도 교차 검증을 진행해 연구 결과의 신뢰도를 높였다는 점에서 주목받고 있다.

이러한 성과를 바탕으로 연구팀은 제63차 대한핵의학회 추계학술대회에서 ‘젊은연구자상’을 수상했으며, BRIC ‘한빛사’에도 이름을 올렸다. 이석현 교수는 “연구 결과를 바탕으로 ConvNeXt와 같은 최신 인공지능 모델이 골스캔을 포함한 여러 의료영상 분야에 널리 사용될 수 있다고 생각한다”며 “앞으로도 환자가 신속하고 정확하게 진단받을 수 있도록 최신 기술을 적용한 다양한 인공지능 연구를 이어가겠다”고 밝혔다.

한편, 한빛사는 생물학연구정보센터(BRIC)가 세계적으로 권위 있는 생명과학 관련 학술지에 논문을 발표한 한국인 연구자와 연구성과를 선정해 소개하는 제도다. 선정 기준은 Journal Citation Reports(JCR) 기준 영향력 지수 10 이상이거나 각 분야 상위 3% 이내 학술지에 게재된 논문이다.

김선영 기자 글로벌대학팀 globalu@beyondpost.co.kr