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의료 AI(인공지능) 기업 플로우닉스가 서울아산병원 연구팀과 공동 개발한 AI 기술로 국제의료영상컴퓨팅학회(MICCAI)의 공식 경진대회에서 정확도를 평가하는 3개 부문에 모두 1위를 차지했다고 29일 밝혔다.
MICCAI는 매년 전세계 의료영상·AI 연구자들이 모이는 국제 학회다. 이번 '4D 플로우 MRI 재구성 챌린지'는 학회의 공식 경진대회로 올해는 4D 플로우 MRI의 촬영 시간 단축을 주제로 진행됐다.
4D 플로우 MRI는 심장 박동 전 주기에 걸친 3차원 혈류를 촬영해 유속과 벽전단응력(WSS) 등 혈역학 지표를 정량화하는 검사다. 대동맥류·협착·박리의 위험 평가와 수술 계획에 쓰이지만 고해상도 촬영에 30~60분이 걸려 임상 현장 확산의 걸림돌로 꼽혀 왔다.
플로우닉스는 혈액의 흐름을 3차원으로 촬영하는 4D 플로우 MRI 영상을 분석하는 소프트웨어 '플로우닉스 스트림라이너(Flonics-Streamliner)'를 개발하고 있다.
혈관의 형태 정보만 확인하는 기존 영상 진단에서 나아가 혈류의 속도와 방향까지 분석해 대동맥류·협착 등 심혈관 질환의 진단과 수술 계획을 돕는 솔루션이다.
이번 챌린지의 참가팀들은 촬영 데이터를 10~50분의 1로 줄인 상태에서 혈류 정보를 얼마나 정확하게 복원하는지를 겨뤘다. 올해 대회에는 264명이 등록했고 최종 순위에는 UCLA와 워싱턴대 세인트루이스, ETH 취리히, UCSF 등 22개팀이 이름을 올렸다.
플로우닉스와 서울아산병원 의공학연구센터 이준구 교수 연구팀은 AI 알고리즘을 공동 개발했다. 4D 플로우 MRI 분야 전문성을 갖춘 강원대도 함께했다. 협업팀은 △고가속 정확 복원 공동 1위 △신규 기관·질환 일반화 단독 1위 △신규 해부 부위 일반화 단독 1위를 기록했다.
전체 참가팀 가운데 정확도 3개 부문 모두 1위에 오른 팀은 플로우닉스 협업팀이 유일하다. 이들은 이번 대회에서 30분 이상 걸리던 촬영을 최대 50배까지 가속해 1분 이내로 줄일 가능성을 확인했다.
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특히 일반화 성능에서 두각을 나타냈다. 협업팀은 두 부문 모두에서 영상 유사도(SSIM)와 오차(nRMSE), 혈류 속도의 크기·방향 오차 등 4개 평가 지표 전부에서 1위를 기록했다.
학습한 병원에서만 작동하는 기존 의료 AI의 한계를 넘어 병원과 장비에 관계없이 MRI 고속 촬영에 적용할 수 있다는 설명이다. 협업팀은 이 기술을 바탕으로 장시간 촬영 탓에 임상 적용이 어려웠던 MRI 혈류 측정을 수 분 수준으로 단축하는 것이 목표다.
하호진 플로우닉스 대표는 "서울아산병원과 함께 개발한 AI 기술이 촬영 시간을 크게 줄이면서도 혈류 정보의 정확도를 지킬 수 있음을 국제 무대에서 검증받았다"며 "이 기술을 플로우닉스의 혈류 분석 플랫폼과 연계해 4D 플로우 MRI의 임상 도입을 앞당기겠다"고 했다.
이준구 교수는 "이번 성과는 서울아산병원의 의료 AI 연구 역량과 플로우닉스의 혈류역학 전문성이 결합해 만든 결과"라며 "실제 진료 환경에서 쓰일 수 있는 기술로 발전시켜 환자들이 더 짧은 검사로 정확한 혈류 진단을 받을 수 있도록 하겠다"고 말했다.
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