인공지능 활용 뇌혈관 이상유무 진단...임상활용 가능성 확인
[메디칼타임즈=박상준 기자]삼성서울병원, 고대안산병원, 서울아산병원, 한양대구로병원 등 4개 의료기관과 인천대학교가 참여한 다기관 컨소시엄이 3년에 걸친 공동연구끝에 혈관질환 예측 모델과 비대면광혈류측정 등 다양한 센서 기능을 탑재한 새로운 AI 서비스를 개발했다.전문 인공지능(AI) 모델과 Agentic LLM(생성형 거대언어모델)을 활용해 실제 임상에서 활용할 수 있는 뇌혈관 건강관리 모델이 개발됐다. 삼성서울병원, 고대안산병원, 서울아산병원, 한양대구로병원 등 4개 의료기관과 인천대학교가 참여한 다기관 컨소시엄은 3년에 걸친 공동 연구 끝에 MRI·EHR 등 복합 의료 데이터(Multimodal)를 융합 분석한 뇌혈관질환 예측 모델과 비대면광혈류측정 등 다양한 센서 기능을 탑재한 새로운 AI 서비스를 제시했다고 18일 밝혔다.이번 연구 성과는 한국연구재단 지원을 받아 진행된 것으로 참여 연구자들은 지난 14일 삼성서울병원에서 모여 'IN SILICO에서 환자로: 멀티모달 데이터 기반 뇌혈관질환 예측모델 개발과 환류' 심포지엄을 개최했다.이중 삼성서울병원 서효창 박사팀은 스마트워치·스마트폰 기반 라이프로그 수집 플랫폼을 개발하여 뇌졸중 환자 대상 장기간 실증을 통해 운영안정성을 확보했다. 또한 수집된 웨어러블 센서 데이터로부터 심전도(ECG)를 추정하고, 심박수 패턴 분석을 통해 뇌졸중 환자의 불안 수준(GAD)을 예측하며, 활동 특성을 결합해 환자의 기능적 건강 수준(EQ-5D-5L)를 모니터링하는 등 멀티모달 AI 모델들을 구현했다. 연구팀은 무자각 연속 모니터링기술은 일상 생활 중 별도의 측정 없이 웨어러블 디바이스만을 활용하여 환자의 상태를 지속적으로 관찰하는 기반 기술로 다양한 적응증 및 환경에서 적용가능할 것으로 기대했다. 고대안산병원 (정진만‧전은태 교수팀)은 상세한 보행 정보를 포함하는 뇌졸중 후향적 레지스트리를 구축하고, 동영상을 기반으로 환자의 기능 이상을 표준화하여 평가하는 프로토콜을 정립했다. 또한, 뇌졸중 초기 정보로 3개월 단기 예후를 예측하는 모델과 뇌 백질 고강도 병변의 중증도를 자동으로 평가하는 AI 파이프라인을 개발했다. 타 기관과 공동으로 멀티모달 데이터를 활용한 LLM 기반 의료 정보 제공 방법론도 개발했다. 한양대학교 구리병원 (박성호 교수팀)은 뇌졸중 영상데이터를 기반으로 한 도메인 특화형 AI 모델 개발에 주력하여, 뇌혈관질환 특화 진단·예측 기술을 확보했다. 특히 MRI로부터 뇌경색 병변을 자동 추출하는 모델, 혈전제거술의 적응증을 판단하는 모델, 그리고 연속 MRI 비교를 통해 새롭게 발생하는 무증상 뇌경색을 탐지하는 AI 모델을 구축·검증하였다. 박성호 교수는 Multimodal Agent Ensemble Model의 필요성을 제시하고, 개발된 도메인 특화 모델이 향후 Agentic LLM에 통합되어 임상 의사결정을 지원할 수 있는 기반을 마련했다. 인천대학교 (조환호 교수팀)은 뇌혈관 영상을 기반으로 3차원 뇌혈관 구조를 정량적으로 분석하고 시각화하는 통합 파이프라인을 구축했다. 이를 바탕으로 뇌혈관 건강 상태를 예측하고, 뇌병변의 검출 및 변화 감지에 활용할 수 있는 인공지능 기반 진단 및 예후 예측 모델과 분석 방법론을 제시하였다. 서울아산병원 (유소영 교수팀)은 이번 컨소시엄의 핵심 ELSI(윤리·법률·사회적 함의) 거버넌스를 설계하고 총괄하였다. 연구팀은 'ELSI 드라이랩(ELSI Dry Lab)'을 선제적으로 운영하며 실시간 쟁점 해결과 규제 불확실성을 해소했으며, 이 경험을 '보건의료 데이터 전주기 활용 가이드라인'으로 표준화하였다. 특히 R&D에서 최초로 ‘R&D 전과정 환자 참여형 공유 의사결정 모델’을 도입, 기획부터 환자의 통찰과 실제 미충족 수요를 R&D의 핵심 변수로 반영하였다. 나아가, 실제 이해관계자 간의 시뮬레이션을 통해 그 실효성을 검증하고, '보건의료 데이터 비용·가치평가 프레임워크'를 정립하였다.핵심 기술과 '환자 중심' 철학이번 연구의 하이라이트는 최신 Agentic LLM과 physical AI를 접목한 '하이퍼미러(HyperMirror)' 서비스이다. 이는 별도의 기구 없이 맥박을 측정하고, 발음 이상 유무를 진단하며, 전문적인 의료 AI를 연계하여 사용자의 뇌 MRI에서 뇌경색 부위를 추출하고 예상되는 증상을 친절하게 설명하는 것이 가능하다.환자의 입장에서 자세하면서도 전문적인 설명을 제공하고 실시간 본인의 상태를 평가 받을 수 있다는 점도 기존 서비스와의 차별점이라고 할 수 있다.연구 총괄 책임을 맡은 서우근 교수(삼성서울병원)는 "이번 연구의 철학은 'Care me at home', 즉 최신의 인공지능 기술이 환자들의 실제 일상에 어떻게 적용될 수 있는가를 보여주는 것이었다. 이를 위해 실제 '환자'에게 필요한 서비스를 제공하는 것을 연구의 중요한 목표로 설정하여, 개발된 기술을 실제 환자들에게 환류하기 위한 해답을 찾기 위해 노력하였다 "고 강조했다. 이어 그는 "삼성서울병원, 고대안산병원, 한양대구리병원 등에서 동의를 받은 데이터를 '멀티모달' 관점에서 통합하고, 서울아산병원 빅데이터연구센터‧임상연구보호센터 유소영 교수 ELSI(Ethical, Legal, Social Implications) 연구팀의 윤리·법적 자문과 환자와 보호자의 통찰과 실제 수요를 반영하여 모델을 교정하는 과정을 거쳤다. 이는 환자 참여가 이뤄낸 기술적, 임상적 진보"라고 의의를 밝혔다.심포지엄에 자문단으로 참여한 한 환자 대표는 "솔직히 처음엔 'ChatGPT'와 같은 흔한 AI로 생각하였지만, 환자 개개인의 건강상태를 전문적으로 분석하여 설명해주는 점은 전혀 새로운 경험이다"라며, "환자인 우리의 상황을 중심으로 연구 방향을 결정하는 핵심 변수가 되는 것을 목격했다"고 말했다. "우리의 참여가 단순한 데이터 제공을 넘어 연구 혁신의 주체가 되었다는 점에서 큰 자부심을 느낀다"고 소감을 전했다.



