관상동맥조영술에서 문제가 됐던 방사선 노출을 절반 이하로 간소할 수 있는 인공지능(AI) 기반 모델이 개발돼 주목받고 있다.

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀은 최근 생성형 AI기반 영상 보간모델 ‘Angio-FILM’을 개발했다고 13일 밝혔다.

해당 모델은 관상동맥조영술의 방사선량을 절반 이하로 줄인 저프레임 촬영에서도 매끄러운 영상을 구현하는 게 핵심이다.

관상동맥조영술은 심장과 관상동맥의 빠른 박동에 맞춰 1초에 10~15장(프레임) 영상을 촬영하는데 초당 프레임 수가 높을수록 환자와 의료진의 방사선 노출도 증가한다는 문제가 있다.

그러나 방사선량을 줄이기 위해 촬영 프레임을 낮추면 장면 사이 시간 간격이 길어지면서 혈관 움직임이 끊기거나 떨리는 등 영상 품질에 대한 우려가 있다.

이에 따라 현장에서 환자와 의료진이 방사선 노출 위험을 그대로 감내하는 실정이다. 이러한 가운데 AI 기술을 통한 돌파구가 마련됐다. 방사선량을 절반 이상으로 줄일 수 있다는 분석이다.

이번 모델은 Angio-FILM은 촬영된 장면 사이에 존재할 것으로 예상되는 중간 프레임을 인공지능이 생성해 방사선량 자체를 낮추고, 영상의 질은 기존 수준을 유지하는 솔루션이다.

현행 절반 수준인 초당 7.5장 수준으로 촬영하지만 AI를 통해 비어 있는 프레임을 보간해 초당 15장 수준 영상 품질을 확보하는 원리다.

정밀한 시술에도 사용되는 영상인 만큼 빠르고 비선형적인 심장 및 관상동맥 운동을 안정적으로 재현하도록 설계됐다.

단순한 앞뒤 영상 프레임 중간값 도출을 넘어 공간·시간 분석 알고리즘을 각각 분리하고 영상 핵심 요소만 추려 경로를 연산하는 ‘잠재 플로우 매칭’ 기법을 적용, 안정성을 높였다.

실제 연구팀이 ‘튜링 테스트’를 통해 전문의 30명에게 600개 영상 원본과 AI 보간 영상을 판별하게 한 결과 명확히 AI 개입을 인지하고 있는 상태에서조차 무작위 선택과 유의한 차이가 없었다.

원본과 AI 영상 간 관상동맥 내강 직경 오차 역시 0.18mm에 불과해서 해부학적 왜곡에 대한 우려도 해소했다.

강시혁 교수는 “관상동맥조영술의 방사선량을 줄이기 위한 물리적 장비 개선은 이미 한계에 달한 상황”이라며 “이번 연구를 통해 Angio-FILM의 임상적 신뢰도를 확보한 만큼 현장에 도입된다면 환자와 의료진 방사선 노출을 획기적으로 줄이는 데 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구결과는 네이처(Nature) 자매지인 ‘npj 디지털 메디신(npj Digital Medicine)’ 최신호에 게재됐다.