사회
인하대 연구팀, 흉부 X선 의료 AI 신뢰도 높이는 기술 2건 개발
뉴스보이
2026.07.01. 15:02
뉴스보이
2026.07.01. 15:02
간단 요약
간단 요약
폐 질환의 심각도를 정량적으로 평가하고, AI가 불확실한 예측을 선별하는 기술입니다.
AI 오진 위험을 줄여 중환자 치료 판단에 유용하며, 의료진 협업을 강화합니다.
이 기사는 7개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 7개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
인하대학교 이현규 의과대학 교수 연구팀이 흉부 X선 진단을 돕는 의료 인공지능(AI) 기술 2종을 개발했습니다. 이 기술들은 폐 질환의 심각도를 평가하고, AI가 스스로 판단이 어려운 경우를 가려내는 데 중점을 둡니다. 해당 연구 논문 2편은 의료영상 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제학술대회인 MICCAI 2026 본회의에 채택되었습니다.
첫 번째 기술인 DORGA(기하학적 정렬 기반 순서형 중증도 보정)는 폐 여러 영역의 심각도를 정량적으로 평가합니다. 연구팀은 AI가 심각도 등급 순서와 폐 부위 위치 정보를 안정적으로 구분하지 못하는 한계를 파악하고, 두 정보를 분리 학습하여 평가의 정확성과 안정성을 높였습니다. 이 기술은 중환자실 폐렴이나 감염성 폐질환 환자의 치료 판단에 유용할 것으로 전망됩니다.
두 번째 기술인 Bi EDL(양방향 증거기반 딥러닝)은 질환별 예측 신뢰도를 따로 계산합니다. 이를 통해 AI의 확신이 높은 예측은 자동으로 판단하고, 불확실한 경우에는 의료진의 추가 검토가 필요하다고 알리는 선택적 예측 구조를 구현했습니다. DORGA 논문은 MICCAI 2026에 제출된 4601편 중 상위 9%에 해당하는 'early accept' 논문으로 선정되었습니다.
DORGA 논문에는 인하대 통계학과 정건 학부연구생이 제1저자, 인하대병원 호흡기내과 김정수 교수가 제2저자로 참여했습니다. Bi EDL 연구는 김태훈 석사과정생이 제1저자를 맡았습니다. 두 연구 모두 이현규 교수가 교신저자로 총괄했습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
• 이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다.
• AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
