중앙대병원 호흡기알레르기내과 문경민 교수가 지난달 29일~31일까지 서울 롯데호텔월드에서 열린 대한결핵및호흡기학회 국제 컨퍼런스 2025 및 제140차 추계학술대회에서 ‘국내우수초록상’과 ‘Competition Session Award(Best Presentation Award)’를 동시에 수상했다.
문경민 교수는 이번 학회에서 ‘해부학적 의사 라벨링을 활용한 흉부 CT 종격동 이상 병변의 인공지능 자동 탐지 연구’를 주제로 발표를 진행해 수상했다. 특히 ‘Competition Session Award’는 영어 구연 부문에서 최고의 발표자에게 수여되는 학회 공식 경쟁 부문으로, 심사위원 평가와 현장 발표 점수를 합산해 주어진다.
문 교수는 이번 연구에서 인공지능(AI)이 조영증강 및 비조영 CT 등 모든 프로토콜에서 작동할 수 있는 보조적 선별 시스템을 제시해, 임상 현장에서의 적용 가능성을 입증했다는 점에서 큰 주목을 받았다.
문경민 교수 연구팀은 중앙대병원에서 수집한 흉부 CT 데이터를 기반으로, ‘HU-guided 3D pseudo-labeling’이라는 독창적인 학습 기법을 적용했다. 이 기법은 기존의 수작업 라벨링 부담을 70% 이상 줄이는 동시에 병변의 3차원적 연속성을 반영해 모델의 정확도와 재현성을 향상시킨 것이 특징이다.
또한 임상의와 AI 모델의 탐지 성능을 비교한 결과, AI가 실제 임상의 수준의 민감도를 달성했으며, 판독자 간 편차를 줄이는 데 효과적임을 확인했다.
문 교수는 구연 발표에서 “이번 연구의 핵심은 AI가 의사를 대체하는 것이 아니라, 놓칠 수 있는 병변을 잡아주는 안전망 역할을 하는 것”이라며 “AI doesn’t raise the ceiling, it raises the floor(인공지능은 상한선을 높이는 것이 아니라, 진단의 기본 수준을 끌어올린다)”는 메시지로 청중의 공감을 얻었다.
연구팀은 해당 연구의 기술적 독창성을 확보하기 위해 ‘흉부전산화단층촬영 이미지에서 종격동종물 판별 인공지능모델’, ‘전산화단층촬영 이미지에서 자동 레이블링을 위한 눈속임 레이블 기법’에 대한 AI 관련 원천기술 특허 2건을 출원했다.
두 특허는 각각 흉부 CT 영상에서의 병변 자동 탐지 알고리즘과 AI 학습용 주석 데이터 자동 생성 기법을 기반으로 한 기술로 이번 연구의 기술적 완성도와 임상 실용성을 뒷받침한다.
문 교수는 “이번 수상은 중앙대학교병원 의료 AI 연구팀과 공동연구자들의 헌신 덕분”이라며, “앞으로도 실제 임상 현장에서 환자 진료에 도움이 되는 ‘사람 중심의 AI’ 연구를 지속하겠다”고 말했다.
문경민 교수는 이번 학회에서 ‘해부학적 의사 라벨링을 활용한 흉부 CT 종격동 이상 병변의 인공지능 자동 탐지 연구’를 주제로 발표를 진행해 수상했다. 특히 ‘Competition Session Award’는 영어 구연 부문에서 최고의 발표자에게 수여되는 학회 공식 경쟁 부문으로, 심사위원 평가와 현장 발표 점수를 합산해 주어진다.
문 교수는 이번 연구에서 인공지능(AI)이 조영증강 및 비조영 CT 등 모든 프로토콜에서 작동할 수 있는 보조적 선별 시스템을 제시해, 임상 현장에서의 적용 가능성을 입증했다는 점에서 큰 주목을 받았다.
문경민 교수 연구팀은 중앙대병원에서 수집한 흉부 CT 데이터를 기반으로, ‘HU-guided 3D pseudo-labeling’이라는 독창적인 학습 기법을 적용했다. 이 기법은 기존의 수작업 라벨링 부담을 70% 이상 줄이는 동시에 병변의 3차원적 연속성을 반영해 모델의 정확도와 재현성을 향상시킨 것이 특징이다.
또한 임상의와 AI 모델의 탐지 성능을 비교한 결과, AI가 실제 임상의 수준의 민감도를 달성했으며, 판독자 간 편차를 줄이는 데 효과적임을 확인했다.
문 교수는 구연 발표에서 “이번 연구의 핵심은 AI가 의사를 대체하는 것이 아니라, 놓칠 수 있는 병변을 잡아주는 안전망 역할을 하는 것”이라며 “AI doesn’t raise the ceiling, it raises the floor(인공지능은 상한선을 높이는 것이 아니라, 진단의 기본 수준을 끌어올린다)”는 메시지로 청중의 공감을 얻었다.
연구팀은 해당 연구의 기술적 독창성을 확보하기 위해 ‘흉부전산화단층촬영 이미지에서 종격동종물 판별 인공지능모델’, ‘전산화단층촬영 이미지에서 자동 레이블링을 위한 눈속임 레이블 기법’에 대한 AI 관련 원천기술 특허 2건을 출원했다.
두 특허는 각각 흉부 CT 영상에서의 병변 자동 탐지 알고리즘과 AI 학습용 주석 데이터 자동 생성 기법을 기반으로 한 기술로 이번 연구의 기술적 완성도와 임상 실용성을 뒷받침한다.
문 교수는 “이번 수상은 중앙대학교병원 의료 AI 연구팀과 공동연구자들의 헌신 덕분”이라며, “앞으로도 실제 임상 현장에서 환자 진료에 도움이 되는 ‘사람 중심의 AI’ 연구를 지속하겠다”고 말했다.
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