의료영상 읽고 전문의 수준 보고서 작성…'의학적 서사력' 갖춘 AI 등장 작성일 03-28 109 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tSio3bP3d1"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4b83e6e6b836276296e50199200548d09a7bf8f24194530a0ea910b5d1fafbb3" dmcf-pid="Fvng0KQ0d5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="전문의 수준의 진단 보고서를 작성하는 '다중모달 생성형 의료영상 해석(GenMI)' 모델이 개발됐다. 의료 AI를 나타낸 이미지. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/28/dongascience/20250328060016442nzrk.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="1vUzwSZwMt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/28/dongascience/20250328060016442nzrk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 전문의 수준의 진단 보고서를 작성하는 '다중모달 생성형 의료영상 해석(GenMI)' 모델이 개발됐다. 의료 AI를 나타낸 이미지. 게티이미지뱅크 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="1ba75202c9b8ce76f4d9d68e94b58a61a9aa5e55fba325d5ac115336248e4779" dmcf-pid="3TLap9xpnZ" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 단순한 영상 판독을 넘어 전문가 수준의 의료 리포트를 스스로 작성할 수 있다는 가능성이 제기됐다. AI가 실제 임상의처럼 영상 속 이상 소견을 해석하고 의학적 통찰을 바탕으로 진단 보고서를 생성할 수 있게 돼 의료 현장에서의 활용 가능성에 관심이 쏠린다.</p> <p contents-hash="9d2817c4ba3ea49d675621fb44594bda3ad0ebafb9cb8f9ac816daf0d91322dd" dmcf-pid="0yoNU2MUiX" dmcf-ptype="general">프라나브 라즈푸르카르 미국 하버드대 의대 교수 연구팀은 의료영상 해석에서 전문의 수준의 진단 보고서를 작성하는 '다중모달 생성형 의료영상 해석(GenMI)' 모델을 개발하고 연구 결과를 26일(현지시간) 국제학술지 '네이처'에 발표했다.</p> <p contents-hash="6c39e795ccc3c1960ff2e9bf4b91c06dc06c1d7c2977537e207d1deeb28e4431" dmcf-pid="pWgjuVRuiH" dmcf-ptype="general">GenMI는 X레이나 자기공명영상(MRI)과 같은 의료영상을 분석해 의학적 판단을 내리고 보고서를 작성한다. 연구팀은 "GenMI가 전문의 수준의 진단 보고서를 작성하며 의사의 업무 부담 경감과 진료 접근성 향상에 기여할 수 있다"고 평가했다.</p> <p contents-hash="93ae2cc3122912d278f9f60930ff6c17ccc28e37b0aced7296c224e57477f8d6" dmcf-pid="U6ZtarvaLG" dmcf-ptype="general">GenMI의 가장 큰 특징 중 하나는 의학적인 '서사력(narrative)'을 갖췄다는 점이다. 의학적 서사력이란 단순히 병변을 찾아내는 것을 넘어 환자의 상태를 맥락 속에서 해석하고 임상적 통찰을 도출해 문장으로 풀어내는 능력이다.</p> <p contents-hash="ce5427564c01640151f189fa963c93e9652c268a66f30a19b4a523dfa9b9e430" dmcf-pid="uP5FNmTNiY" dmcf-ptype="general">예를 들어 “폐에서 관찰되는 경미한 음영이 이전에 없던 소견으로 현재 환자에게서 나타나는 발열 및 기침 증상과 일치하는 감염 소견일 가능성이 있다. 폐렴 초기 감별이 필요하다"란 판독문과 같이 여러 정보를 종합해 진단적 해석과 임상적 판단을 포함한 결과물을 내놓는 것이다.</p> <p contents-hash="b671f44fad3b10461807aaf0d1df832390e020f25a28e8796e9d122fc21efa46" dmcf-pid="7Q13jsyjnW" dmcf-ptype="general">기존 의료영상 AI는 특정 질병 유무만 판단하거나 병변의 위치를 표시하는 데 그쳤다. GenMI는 영상 데이터와 환자 정보 등 다양한 입력 데이터를 융합해 하나의 보고서를 구성할 수 있다. 의사가 머릿속에서 하는 복잡한 해석 과정을 AI가 상당한 수준으로 따라잡은 것이다.</p> <p contents-hash="94b281e838d72934600da9fd8b4fea39123e9fb999ba18c1e2417b3d879e49fa" dmcf-pid="zxt0AOWAJy" dmcf-ptype="general">GenMI의 핵심 기술은 영상과 텍스트 데이터를 한 번에 처리하는 '다중모달 입력 처리 기술'이다. 시각 정보와 언어 정보를 동시에 이해할 수 있는 비전언어모델(VLM)을 도입해 영상의 특정 부위가 방대한 보고서 데이터에 담긴 문장 중 어떤 부분과 연관되는지 학습할 수 있게 했다. VLM은 영상 데이터를 이미지가 아닌 벡터 수치로 표현해 텍스트와 함께 이해하는 방식이다.</p> <p contents-hash="fc6b57d72d977d6757c45a6d2bded78721c4b271f9458ff7859233bc3a7688d1" dmcf-pid="qMFpcIYcnT" dmcf-ptype="general">보고서에 쓰일 유창하고 자연스러운 문장을 만드는 수준의 추론 능력은 생성형언어모델(LLM)을 활용해 함양시켰다. 표현력과 일관성을 높여 실제 전문의가 작성한 보고서와 비교했을 때 어색함이 없도록 했다. 또 질병 분류을 비롯한 임상 지식을 학습해 정확도를 높이고 풍부한 표현을 구사하게 했다.</p> <p contents-hash="68245abbac78eccbbdd07e545a914d85205e1bb2e2b30bf8325b986e9c833e07" dmcf-pid="BR3UkCGkRv" dmcf-ptype="general">연구팀은 GenMI가 임상현장에서 의사를 보조하는 유용한 수단이 될 수 있다고 내다봤다. GenMI가 초안을 작성하고 의료진이 검토하는 방식을 제안했다. 의료 접근성이 떨어지는 지역에선 전문의 부족 문제를 보완하는 도구로도 활용할 수 있다고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="f869da57e0bba14dcfaa7f7cad12df92afe980c2cf26611b4e7c61f8654a9ba4" dmcf-pid="be0uEhHELS" dmcf-ptype="general">정확성 검증은 남은 과제다. GenMI가 실제 임상현장에서 활용되기 위해선 모델의 정확성을 어떻게 평가할지 기준이 마련돼야 한다. 실제 전문의들이 보고서를 작성할 때도 용어나 표현 스타일이 조금씩 다르기 때문에 '100% 정답'인 평가 기준이 없다는 것이다.</p> <p contents-hash="e0bdeacc92cef1171824c071519a4744aaba60cb8617ca24b5fb98c11f671235" dmcf-pid="Kdp7DlXDJl" dmcf-ptype="general">미묘한 표현을 사용하는 능력도 보완해야 한다. GenAI는 자연스러운 문장력과 임상적 통찰력을 확보했지만 지나치게 단정적인 문장만을 사용하는 경향이 관찰됐다. 의료 현장에선 "가능성이 있다", "추가 검사가 필요할 것으로 보인다"와 같은 애매하고 조심스러운 표현이 중요할 때도 있다. 연구팀은 AI가 이러한 미묘함에 대한 표현력을 갖추지 못한다면 의사나 환자를 지나치게 불안하게 만들 수 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="b2159f24786f250cbe1603af18904bcb2c35bfdbfe009b5ed8ca9eecbaf2de71" dmcf-pid="9JUzwSZwMh" dmcf-ptype="general">AI가 스스로 도출한 결과물의 근거를 설명하는 기능도 필요하다. 전문의가 AI를 보조적 수단으로 활용해서 정확한 진단을 내리기 위해선 AI의 판단을 납득할 수 있는 근거가 필요하기 때문이다. 연구팀은 이러한 한계점을 극복하기 위해 후속연구를 진행할 계획이다. GenAI를 실제 진료 보조 수단으로 사용했을 때 의료 서비스의 품질과 속도에 일어나는 변화를 확인하고 개선할 예정이다.</p> <p contents-hash="676f3e046a0a0cef1369140fa6bcd4d2f62bd8fab9347cc0a089cf1ad114813e" dmcf-pid="2iuqrv5rdC" dmcf-ptype="general"><참고 자료><br> - doi.org/10.1038/s41586-025-08675-y</p> <p contents-hash="08c31a03e21226782c327e0aba6f3b1c1e515c7e4557a81fd6c6276e17e51121" dmcf-pid="Vn7BmT1mdI" dmcf-ptype="general">[박정연 기자 hesse@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "필러 넣었네!" 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