전남대학교 인공지능융합학과(대학원)의 양현지·이승준 석사과정 학생과 오현서 의과대학 학생이 구성한 연구팀이 커다란 성과를 올렸다.
전남대는 "'2024 의료 인공지능 아이디어 경진대회'에서 대한의료인공지능학회장상(우수상)을 수상하며, 의료 인공지능(AI) 분야에서의 탁월한 연구 성과를 입증했다"고 6일 밝혔다.
이번 경진대회는 보건복지부와 한국보건산업진흥원이 주최하고, 대한의료인공지능학회 및 대한의료정보학회가 후원하여 국내 의료 AI 기술의 발전 방향과 실제 적용 가능성을 탐구하기 위해 개최됐다.
전남대 연구팀은 ‘트랙1: 아이디어 기획 및 모델 개발’ 부문에서 우수한 성과를 거두며, 높은 수준의 기술력과 창의성을 인정받았다.
연구팀은 수면 무호흡증(OSA, Obstructive Sleep Apnea) 환자의 수면내시경검사(DISE, Drug-Induced Sleep Endoscopy) 영상 데이터를 분석하는 AI 모델을 개발했다.
이 모델은 상기도(기도의 상단 부분) 폐쇄 패턴을 자동으로 분류하고, 환자의 상태를 객관적으로 진단할 수 있는 시스템으로, 기존의 전문가 주관적 판단 방식에 비해 더 높은 일관성과 정확성을 제공한다.
특히, AI 기술을 통해 수면무호흡증 진단 과정에서 의료진의 업무 부담을 줄이고 진단 효율을 극대화했다는 점에서 혁신성을 인정받았다.
AI 기반 의료 진단 혁신
전통적으로 수면 무호흡증 진단은 복잡한 검사 과정을 필요로 하며, 특히 DISE는 수면 중 상기도 폐쇄 원인을 분석하는 중요한 도구로 사용된다.
그러나 그 결과 해석은 전문가의 경험과 주관적 판단에 크게 의존해 진단 편차가 발생할 가능성이 있었다.
전남대 연구팀은 최신 딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술을 결합해 DISE 데이터를 분석하는 AI 모델을 개발, 상기도 폐쇄 패턴의 자동화된 분류 시스템을 구현했다.
이 기술은 단순히 수면무호흡증 진단에 머물지 않고, 향후 상기도 관련 치료와 수술 계획 수립에도 유용하게 활용될 전망이다.
이번 연구성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 대학ICT연구사업 및 '인공지능융합혁신인재양성사업'의 결과물로 탄생했다.
이 프로그램은 AI와 의료 분야 융합을 통해 첨단 의료 기술을 개발하고 전문 인재를 양성하는 데 목적이 있다.
연구팀은 이번 성과에 대해 "DISE 기반 의료 인공지능 연구의 가능성과 잠재력을 확인"했으며, "이를 통해 글로벌 의료 시장에서 AI의 실질적 적용 가능성을 더욱 확대할 수 있음을 깨달았다"고 전했다.
또한, "AI 기술을 활용해 정밀도를 더욱 개선하고, 국제 의료 현장에서 활용 가능한 솔루션 개발을 목표로 연구를 지속할 것"이라고 포부를 밝혔다.
이번 연구는 AI 기반 의료 진단 기술이 보건의료 현장에서 가지는 혁신적 잠재력을 다시금 보여줬다.
의료 AI는 방대한 데이터를 기반으로 일관된 진단 결과를 도출해내며, 진단 오류를 줄이는 동시에 의료진의 업무를 보조해 환자 치료에 더욱 집중할 수 있도록 돕는다.
특히, 수면무호흡증 진단처럼 데이터의 패턴을 분석하고, 비정형 데이터를 정량화하는 과정에서 AI의 역할은 더욱 중요하다.
전남대 연구팀의 성과는 국내 의료 AI 연구 수준을 한 단계 끌어올리는 데 기여했으며, 앞으로 의료 현장에서 AI 기술이 가지는 역할이 더욱 확대될 것으로 기대된다.
추가적으로 포함 가능한 내용으로 'DISE 검사 데이터의 특징과 AI 활용의 장점'이 꼽힌다.
학계에선 "DISE 데이터는 환자가 수면 상태에서 상기도의 폐쇄 정도와 위치를 기록한 영상으로, 이를 AI로 분석하면 빠르고 정확한 진단 가능하다"는 입장이다.
또 'AI와 의료 융합의 경제적 효과' 부분에서 "AI가 진단 과정의 효율성을 높임으로써, 환자의 검사 비용 절감과 의료 리소스 최적화 가능하다"고 밝혔다.
나아가 "미국, 유럽 등에서 AI를 활용한 수면무호흡증 진단 모델 개발 사례와의 비교를 통해 글로벌 수준의 경쟁력"을 강조했다.
양준석 기자 kailas21@aitimes.com
