일본 연구진이 의사의 질문에 답하며 컴퓨터단층촬영(CT) 영상 판독 소견을 제시하는 새로운 인공지능(AI) 모델을 개발했다.
일본 메이조대학교, 기후대학교, 후지타의과대학교 공동 연구팀은 흉부 CT 영상에서 폐 결절의 특징을 분석하고 의학적 소견을 생성하는 시각질의응답(VQA) 기반 진단 보조 시스템을 개발했다고 27일(현지시간) 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제학술지 '컴퓨터 보조 방사선 및 수술'(International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery)에 게재됐다.
기존 의료 AI는 병변을 양성 또는 악성으로만 분류하는 데 그쳐 진단 근거를 파악하기 어려웠다. 연구팀은 의사가 AI에게 구체적인 질문을 던지면 AI가 의사처럼 자연스러운 문장으로 소견을 설명해주는 시스템을 구현하는 데 초점을 맞췄다.
연구를 이끈 나가오 마이코 메이조대 연구원은 "의사가 작성한 것과 유사한 소견을 생성해 AI 결과의 활용성과 수용성을 높이는 것이 목표였다"고 설명했다.
연구팀은 폐 영상 데이터베이스 컨소시엄(LIDC-IDRI)의 데이터를 활용했다. 결절의 구형성, 경계, 질감 등 주요 형태학적 특징을 자연어 설명으로 변환하고 이를 임상 질문과 연계해 AI 모델을 학습시켰다.
그 결과, 개발된 시스템은 임상적으로 유의미하고 언어적으로 자연스러운 영상 소견을 생성하는 데 성공했다. 정량적 평가에서 AI가 생성한 설명과 참조 설명 간의 유사도를 측정하는 CIDEr 점수는 3.896점으로 높게 나타나, AI 답변의 정확성과 맥락 적합성을 입증했다.
이 시스템을 통해 의사는 '결절의 모양은 어떠한가' 또는 '내부 구조는 어떤 특징을 보이는가'와 같은 구체적인 질문을 하고 상세하고 설명 가능한 답변을 얻을 수 있다.
테라모토 아츠시 메이조대 교수는 "이번 연구는 CT 영상에서 병변 특성을 대화식으로 탐색하고 소견을 생성하는 기술을 보여준다"며 "의사를 위한 학습 도구로 활용돼 진단의 편차를 줄일 수 있을 것"이라고 말했다.
연구팀은 이 기술이 장기적으로 임상 보고서 작성 지원, 의료 전문가 교육 강화, 진단 불일치 감소 등에 기여할 것으로 기대하고 있다. 이를 통해 더욱 투명하고 데이터에 기반한 의료 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것이라는 전망이다.