국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 관상동맥조영술 시 발생하는 환자와 의료진의 방사선 피폭량을 절반 이하로 줄일 수 있는 기술을 개발했다.

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수 연구팀(제1저자 권휘·박세영 연구원)은 저프레임 촬영에서도 매끄러운 영상을 구현하는 생성형 AI 기반 영상 보간 모델 'Angio-FILM'을 개발했다고 밝혔다.

관상동맥조영술은 심장 혈관 형태와 혈류를 X선 연속영상으로 확인하는 정밀 검사다. 심장의 빠른 박동에 맞춰 초당 10~15프레임으로 촬영하는데, 영상이 정교할수록 방사선 노출량이 증가하는 문제가 있었다. 반면 방사선량을 줄이려 촬영 프레임을 낮추면 혈관 움직임이 끊기거나 떨려 임상 현장 적용에 한계가 있었다.

관상동맥조영술 프레임 보간 모델 Angio-FILM 모식도

연구팀이 개발한 Angio-FILM은 현행의 절반 수준인 초당 7.5프레임으로 촬영한 뒤, AI가 장면 사이의 중간 프레임을 생성(보간)해 초당 15프레임 수준의 영상 품질을 확보하는 기술이다. 이를 통해 영상 질은 유지하면서 방사선 노출량을 50% 이상 절감할 수 있다.

AI의 정교함을 검증하기 위해 전문의 30명을 대상으로 600개 영상의 원본과 AI 보간 영상을 판별하게 하는 '튜링 테스트'를 진행한 결과, 전문의들이 AI 개입 여부를 알아낼 확률은 무작위 선택(50%) 수준에 그쳤다. 원본과 AI 영상 간 관상동맥 내강 직경 오차 역시 0.18mm에 불과해 해부학적 왜곡 우려도 없음을 확인했다.

강시혁 교수는 "관상동맥조영술의 방사선량을 줄이기 위한 물리적 장비 개선이 한계에 달한 상황에서, Angio-FILM이 임상 현장에 도입된다면 환자와 의료진의 방사선 노출을 획기적으로 줄이는 데 기여할 것"이라고 말했다.

한편, 이번 연구 결과는 Nature의 자매지인 'npj 디지털 메디신(npj Digital Medicine)' 최신호에 게재됐다.