단국대학교와 한림대학교 의과대학 공동연구팀이 인공지능(AI) 기술을 활용한 골스캔 진단 연구 성과를 인정받아 생물학연구정보센터(BRIC)의 ‘한빛사(한국을 빛내는 사람들)’에 선정됐다.

‘한빛사’는 세계적으로 권위 있는 생명과학 관련 학술지에 논문을 발표한 한국인 연구자와 그 연구 성과를 선정하여 소개하는 제도다.

Journal Citation Reports(JCR)의 영향력 지수가 10 이상이거나 각 분야 상위 3% 이내에 속하는 학술지에 게재된 논문을 대상으로 한다. 

특히 생명과학 및 의학 분야 연구자들에게는 국제적인 연구 성과를 인정받는 것에 의미가 있다.

이번 연구는 한림대학교 강남성심병원 영상의학과 이석현 교수와 단국대학교병원 핵의학과 손혜주 교수가 공동으로 진행했다.

연구결과는 세계적 권위를 인정받고 있는 핵의학 분야의 최상위 저널 ‘Clinical Nuclear Medicine’에 게재되며 국제적으로 큰 주목을 받았다.

연구팀은 이번 연구에서 골스캔을 이용해 암의 골전이 여부를 진단할 때, 최신 인공지능 모델의 성능을 비교 분석했다. 

골스캔은 전립선암, 유방암 등 뼈로의 전이가 자주 발생하는 암 환자들에게 필수적인 검사로, CT나 MRI에 비해 비용이 낮고 신속하게 전신의 뼈 상태를 평가할 수 있다다.

하지만 최신 인공지능 기술을 접목한 연구는 아직 부족한 상태였다. 

이에 연구팀은 총 6175명의 환자 데이터를 바탕으로 합성곱신경망 모델인 ResNet, ChatGPT에 활용된 트랜스포머 모델, 합성곱신경망 최신 모델인 ConvNeXt의 성능을 평가했다.

연구결과 최신 모델인 ConvNeXt가 민감도 79%, 특이도 100%를 기록, 기존 모델인 ResNet(민감도 63%, 특이도 90%)보다 월등히 높은 진단 성능을 보였다.

특히 이번 연구는 단일 기관의 내부 데이터뿐 아니라 외부 기관의 데이터까지 활용해 교차 검증을 수행함으로써 신뢰성을 한층 높였다. 

이러한 성과를 인정받아 연구팀은 제63차 대한핵의학회 추계학술대회에서 ‘젊은연구자상’을 수상했으며, 최종적으로 BRIC의 ‘한빛사’에도 이름을 올렸다.

한림의대 이석현 교수는 “이번 연구는 최신 인공지능 기술이 실제 의료현장에서 환자들에게 더욱 정확하고 빠른 진단을 제공할 가능성을 입증한 사례”라고 말했다.