가톨릭대학교는 성심·성의 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 까다로운 위암 '복막전이'를 찾아내는 기술로 국제학술대회 우수 구연 발표상을 받았다고 20일 밝혔다.
이한홍 가톨릭대 서울성모병원 위장관외과 교수, 김보현 영상의학과 교수와 신유진 AI전자정보융합대학 데이터사이언스학과 교수 공동연구팀은 최근 열린 '2026 대한위암학회 국제학술대회'(KINGCA WEEK 2026)에서 '딥러닝 기반 CT 영상을 활용한 위암 복막전이 탐지'를 주제로 수상했다.
암세포가 복강 내로 퍼지는 복막전이는 위암 환자의 치료 방향과 예후를 결정짓는 중대 지표다. 하지만 기존 컴퓨터단층촬영(CT) 영상만으로는 전이 병변이 주변 조직과 뚜렷하게 구분되지 않아 육안으로 탐지하는 데 한계가 컸다.
연구팀은 서울성모병원 위암 환자 288명의 CT 데이터를 활용해 복막전이 탐지에 특화된 딥러닝 모델 'DHAN'(Dilated Heatmap Attention Network)을 개발했다. 진단과 무관한 CT 영상 구간은 배제하고, 병변 발생 확률이 높은 부위에 분석을 집중하도록 설계했다.
실험 결과 이 AI 모델은 병변 탐지 성능을 나타내는 핵심 지표인 곡선하면적(AUC) 0.94를 기록하며 높은 정확도를 보였다. 특히 실제 병변을 찾아내는 민감도는 74%, 병이 없는 상태를 정상으로 정확히 판별하는 특이도는 97%를 달성해 기존 딥러닝 모델(ResNet-50)보다 우수한 탐지 성능을 입증했다.
이번 성과는 서울성모병원 위장관외과의 임상 전문성, 영상의학과의 분석 역량, 데이터사이언스학과의 AI 기술이 결합한 융합연구 결과물이다. 진료 현장과 데이터 과학의 협력을 바탕으로 위암 복막전이 진단을 보조할 실효성 있는 AI 기술의 발전 가능성을 제시했다.