의료영상 진단 보조 시스템 (분할, 설명, 이미지텍스트)

분석 모델을 위한 MRI 사진

영상 분석 모델을 의료 분야에 적용하려는 연구 프로젝트에 참여한 경험이 있습니다. 기존의 컴퓨터비전 기술이 산업 검사나 자율주행에 활용되는 것은 익숙했지만, 의료영상처럼 해석이 민감하고 고도의 정밀성을 요구하는 영역에서 어떻게 적용할 수 있을지에 대해 고민이 많았습니다. 특히 의료 전문가의 판단을 대체하지 않으면서도, 그들의 진단을 보조하고 시간과 정확도를 동시에 향상시키는 방식이 무엇인지에 대한 해답을 찾기 위해 멀티모달 AI의 가능성을 검토하게 되었습니다. 이 글에서는 이미지 분할, 설명 생성, 이미지-텍스트 융합 기술을 기반으로 한 의료영상 진단 보조 시스템의 구조와 활용 가능성을 다뤄보고자 합니다.

의료영상 분할 기술의 핵심과 적용

의료영상 분석에서 가장 기본이 되는 작업 중 하나는 특정 부위 또는 병변의 영역을 정확히 분할하는 것입니다. 이를 통해 의사는 병변의 위치, 크기, 모양을 보다 명확히 파악할 수 있고, 치료 방향 결정에 도움을 받을 수 있습니다. 대표적인 예로는 폐 CT에서 결절(nodule)을 분할하거나, 뇌 MRI에서 종양 영역을 분할하는 작업 등이 있습니다.

최근에는 SAM(Segment Anything Model), UNet, DeepLabV3+ 등 고도화된 분할 모델이 의료영상에 적용되고 있습니다. 특히 SAM은 사전 학습된 거대 모델로 다양한 이미지에서 빠르게 분할이 가능하며, 사용자 입력에 따라 유연하게 분할 범위를 조정할 수 있어 라벨링 도구로도 활용됩니다. 이는 의료영상의 복잡한 구조를 보다 정밀하게 분리하고, 라벨링에 드는 시간을 크게 줄여주는 데 기여합니다.

또한 자동 분할된 영역은 정량 분석으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 종양의 면적이나 부피, 주변 조직과의 거리 등을 자동으로 계산하여 진단 보조 지표로 활용할 수 있습니다. 이러한 수치는 의사의 직관적인 판단을 보완하고, 치료 전후 비교 및 예후 예측에도 활용될 수 있습니다.

설명 생성과 이미지-텍스트 연계의 가능성

분할된 영역이 의미 있는 임상 정보를 갖기 위해서는 단순한 마스크 출력을 넘어, 설명 가능한 형태로 전환되는 과정이 필요합니다. 이를 위해 최근에는 이미지 설명 생성(image captioning) 기술이 의료영상에 적용되고 있습니다. BLIP-2, GIT, Flamingo와 같은 멀티모달 생성 모델은 이미지를 입력받아 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 이를 의료 도메인에 특화된 방식으로 활용하려는 시도가 진행되고 있습니다.

예를 들어, 흉부 X-ray에서 폐렴 증상이 의심되는 영역을 분할한 후, 모델이 “우상엽에서 경계가 불명확한 혼탁 음영이 관찰됨”과 같은 설명을 생성하는 것이 가능합니다. 이러한 설명은 의료진이 빠르게 영상 정보를 해석하고, 진단의 방향성을 잡는 데 실질적인 도움을 줍니다.

이러한 설명 생성 시스템은 라벨링 자동화와도 연결됩니다. 수많은 의료영상 데이터를 사람이 일일이 분류하거나 설명하기에는 한계가 있지만, 자동 설명 생성 모델을 통해 일차적으로 초안을 만들고 전문가가 검토 및 수정하는 방식은 실용적인 접근으로 평가받고 있습니다.

의료영상용 멀티모달 AI 구조의 구현 방식

의료영상 진단 보조 시스템에서 멀티모달 AI는 크게 세 가지 형태로 구현됩니다. 첫째는 이미지와 텍스트를 각각 인코딩한 후, 공통 임베딩 공간에서 매칭하는 방식입니다. 예를 들어 CLIP 기반 구조는 의료 영상과 진단 텍스트 간의 의미적 유사도를 계산할 수 있습니다.

둘째는 이미지 정보를 입력으로 하여 자연어를 생성하는 방식으로, 앞서 언급한 캡셔닝 모델이나 VQA(시각 질의응답) 모델이 이에 해당됩니다. 사용자가 “이 영상에서 이상 소견이 있는가?”라는 질문을 입력하면, 모델이 “좌하엽에 폐렴 의심 음영이 존재함”과 같은 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 의료 영상 판독 자동화의 핵심 기술로 평가받고 있습니다.

셋째는 설명 결과를 기반으로 의료진과의 상호작용을 위한 인터페이스를 구성하는 방식입니다. 예를 들어 분할된 영역 위에 생성된 설명을 실시간으로 표시하거나, 의사의 클릭이나 입력에 따라 추가 정보를 제공하는 시스템입니다. 이러한 구조는 의사-모델 협업을 가능하게 하며, 단순 자동화에서 벗어난 지능형 보조 도구로 발전할 수 있습니다.

결론 – 신뢰 가능한 AI 기반 진단 파트너로의 진화

의료영상 진단 보조 시스템은 단순히 정확한 결과를 출력하는 것을 넘어서, 그 결과가 임상적으로 해석 가능하고, 전문가의 판단을 보완할 수 있는 방식으로 설계되어야 합니다. 이 과정에서 멀티모달 AI는 의료 영상의 복잡성을 줄이고, 언어 기반 설명으로 신뢰성과 투명성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

향후 의료 분야에서 인공지능의 역할은 더욱 확대될 것이며, 특히 의료영상 진단과 관련된 보조 시스템은 진단의 일관성 확보, 진료 속도 향상, 의료 자원의 효율적 배분 등 여러 측면에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 이 글이 의료영상 분야에 멀티모달 AI를 적용하고자 하는 분들에게 실질적인 통찰을 제공하는 계기가 되기를 바랍니다.

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