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[IT뉴스]'MRI 한 장으로 뇌종양 유전자까지' 진단-판독 동시수행 AI 개발

온카뱅크관리자

2026-05-23 06:07:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9d6b1ae089dc78208ae845b56328678ff1d91b62628e10bfe02f771ffc623b1d" dmcf-pid="q9oMwTwajB" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="진단과 판독을 동시에 수행하는 AI 연구 이미지. POSTECH 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/23/fnnewsi/20260523060241130caap.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="7BkLhZhDNK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/23/fnnewsi/20260523060241130caap.jpg" width="658"></p>
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            진단과 판독을 동시에 수행하는 AI 연구 이미지. POSTECH 제공
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          <p contents-hash="bc0e155cea24278f046a90d8a23d410922aca3d098b69ee39d2dd7a29964a623" dmcf-pid="B2gRryrNgq" dmcf-ptype="general">[파이낸셜뉴스] 뇌 MRI 한 장만으로 종양 유전자 변이를 예측하고, 동시에 영상 판독 소견서도 자동으로 작성하는 AI(인공지능)가 개발됐다. 조직 검사를 통해서만 확인할 수 있었던 정보를 영상만으로 빠르게 추정할 수 있게 되면서, 뇌종양 진단과 치료 계획 수립 방식에 새로운 전환점이 열릴 것이라는 기대다. </p>
          <p contents-hash="9d7a10c20dbc014a2d3bf9c15b90775eaad6e16d16ec908c247f58e6d5755dba" dmcf-pid="bVaemWmjaz" dmcf-ptype="general">23일 POSTECH(포항공대)에 따르면 POSTECH 컴퓨터공학과 박상현 교수, 인공지능대학원 석사과정 류희승 씨, DGIST(대구경북과학기술원) 강명균 박사, 세브란스병원 박예원·안성수 교수 연구팀이 MRI 영상으로 뇌종양 특징을 예측하고, 소견서를 자동 생성하는 비전-언어 AI 모델을 개발했다. 이번 연구 성과는 의료 인공지능 분야를 포함한 헬스케어 분야 국제 학술지인 'npj Digital Medicine'에 게재됐다. </p>
          <p contents-hash="d8b8677f89921540bb5d80afc2ee8d100f948b12c39508561218026e578edeee" dmcf-pid="KfNdsYsAc7" dmcf-ptype="general">연구팀은 새로운 AI를 설계했다. 먼저 생의학 논문을 제공하는 공개 데이터베이스인 'PubMed Central' 대규모 의생명 이미지-텍스트 데이터로 AI를 미리 학습시킨 뒤, 뇌종양 환자의 MRI 영상과 실제 판독문 데이터를 추가로 학습시켜 뇌종양에 특화된 모델로 발전시켰다. 이 과정에서 판독문 표현이 제각각인 문제를 줄이기 위해 문장 형식을 정리하고 통일하는 전처리 과정도 적용해 AI가 더 안정적으로 학습하고, 일관된 형태의 판독문을 생성할 수 있도록 했다. </p>
          <p contents-hash="95caf6ba6dd8a7aaa57f70b7a6a5f669f0ab793fb54634113ce6305049601428" dmcf-pid="94jJOGOcou" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 모델 'Glio-LLaMA-Vision'은 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 대규모 언어 모델로 뇌 MRI 영상으로 IDH 변이 여부를 예측하는 데 성공했다. 예측 정확도가 높고, 다양한 환경에서도 안정적으로 작동하는 것으로 확인됐다. </p>
          <p contents-hash="c4804bab3f7ea0744ea3741b2409f77bf00d253651c87289748712219348aeaf" dmcf-pid="20Q9oroMcU" dmcf-ptype="general">또 AI가 자동으로 생성한 판독문은 전문의 평가에서도 높은 수준을 보였다. 약 90% 이상이 실제 임상에서 사용해도 문제가 없다고 판단됐고, 일부는 기존 판독문과 같거나 더 나은 수준으로 평가됐다. </p>
          <p contents-hash="78b3a2b4965b7167058d7b8562f9861599b10abd43e5aba211fcf3900333dd1a" dmcf-pid="Vpx2gmgRjp" dmcf-ptype="general">이번 연구는 MRI 분석과 유전자 예측, 판독문 작성까지 하나의 AI 시스템으로 연결했다는 점에서 의미가 있다는 평가다. 단순히 분석을 돕는 수준을 넘어, 진단 과정 전체를 보조할 가능성을 보여준 것이다. </p>
          <p contents-hash="8eb71a2645a60268008b9d5917639c2b5999257f69f565e2dbc24efb656d99e5" dmcf-pid="fUMVasaea0" dmcf-ptype="general">POSTECH 박상현 교수는 "영상 판독의 부담을 줄이면서도, 유전자 검사 없이 빠른 치료 판단에 도움을 줄 가능성을 확인했다"며 "후속 연구를 통해 실제 임상에서 활용할 수 있는 수준의 의료 AI로 발전시키겠다"고 전했다.</p>
          <p contents-hash="155da85b6d2bfc77ec0042f4e8ff177a182fb0cabbb856fcf1af9f1481634dfb" dmcf-pid="4uRfNONdg3" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 기자</p>
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