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[IT뉴스]의사처럼 생각하며 위암 정확히 진단하는 인공지능 개발

온카뱅크관리자

2026-08-23 11:07:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="0eLu3Eu5yh">
          <p contents-hash="daa67574427e5e2f1fd23917a36cf2642fb5287d19dc28b654de7ffc20de29ec" dmcf-pid="pdo70D71yC" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 인간 의사처럼 질병을 정확하게 진단할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1da4b33e0dcac1e9d0cca001d4a31f1c3190095587dc9b8e7c17a970968e0cfd" dmcf-pid="U37OwfOcyI" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="국내 연구진이 인간 의사처럼 질병을 정확하게 진단할 수 있는 인공지능 ‘AUGUST’를 개발했다.  챗GPT 생성 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/23/seoul/20260823110111749xjpl.png" data-org-width="660" dmcf-mid="FUUmE2mjWS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/23/seoul/20260823110111749xjpl.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            국내 연구진이 인간 의사처럼 질병을 정확하게 진단할 수 있는 인공지능 ‘AUGUST’를 개발했다. 챗GPT 생성 이미지
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="5629e9ec5e8d559bf8e9c7b2c6a22c9dea1b6db014bd23f298423a09e40006cc" dmcf-pid="u0zIr4IkCO" dmcf-ptype="general">고려대 전기전자공학부, 가톨릭대 의대 임상병리학과 공동 연구팀은 단순히 질병이 발생한 부위인 병변 탐지를 넘어 실제 병리과 의사처럼 단계적 추론을 거쳐 위암을 정확하게 진단하는 AI 모델 ‘AUGUST’를 개발했다고 23일 밝혔다. 이 연구 결과는 헬스케어 분야 국제 학술지 ‘npj 디지털 메디슨’에 실렸다.</p>
          <p contents-hash="ae2217726b9c5d2382343be621a3b5d29e4eef09a228c87e82ec68f910dc2740" dmcf-pid="7pqCm8CEls" dmcf-ptype="general">디지털 병리 분야의 AI는 글자, 사진 등 다양한 형태의 데이터를 한꺼번에 학습해서 여러 가지 일을 두루 시킬 수 있는 대형 AI인 ‘다중모달 파운데이션 모델’로 진화하고 있다. 문제는 앞선 진단 결과를 바탕으로 다음 세부 진단을 이어가는 실제 의사들의 진단 추론 과정을 수행하지 못해 임상 현장 도입이 쉽지 않았다.</p>
          <p contents-hash="767c6d48428683b632f52a6267263bec45a11e65713e52f640e3037c9c461d35" dmcf-pid="zUBhs6hDlm" dmcf-ptype="general">특히 위장관 병리 진단과 같은 복잡한 영역은 종양 유무 같은 상위 진단 결과에 따라 악성도 평가를 포함한 하위 진단이 결정되는 엄격한 의존성을 가진다. 기존 AI는 진단 작업을 개별적이고 독립된 것으로 취급해 진단의 논리적 연결성을 훼손하는 한계가 있었다.</p>
          <p contents-hash="8a3af8e4d1e5daf8129cf72451eb2cfe4d25fa39376d92d99099f518d62bae4a" dmcf-pid="qublOPlwSr" dmcf-ptype="general">그러나 연구팀이 개발한 AUGUST는 병리 전문의의 단계적 추론 과정을 그대로 모방하도록 설계돼 단순히 이미지만을 보고 최종 정답을 내놓는 대신 이전 진단 소견을 조건으로 해 다음 단계에 필요한 맞춤형 질문을 반복적으로 만들어 낸다. 이를 통해 병리 조직 검체 전체를 디지털 파일로 변환한 초고해상도 의료 영상 데이터인 ‘전체 슬라이드 이미지’(WSI)를 문맥에 맞게 분석하고 임상적으로 타당한 경로 내에서만 답변을 도출하도록 제한해 진단의 신뢰성을 확보했다.</p>
          <p contents-hash="2f61a5db7f2e02287d452e8cd193a1b30fb8663dfcd62b286081caf275075562" dmcf-pid="B7KSIQSrTw" dmcf-ptype="general">연구팀은 가톨릭대 의정부성모병원에서 2014년부터 2023년까지 10년 동안 수집한 6913장의 위장관 WSI와 2만 7069개의 질의응답 쌍을 활용해 모델을 학습시켰다. 그 다음 학습 데이터를 포함해 총 2만 3000장 이상의 WSI를 대상으로 검증했다. 그 결과 AUGUST는 현재 의료 AI 분야에서 세계 최고 수준으로 꼽히는 비전-언어 모델과 다중 인스턴스 학습 알고리즘을 모두 뛰어넘는 정확도와 일관성을 보였다.</p>
          <p contents-hash="37e5d0b97148828c5d5cc6a7ce26da3326fd64a3c362d69444cd9f7f58b1ac78" dmcf-pid="bz9vCxvmCD" dmcf-ptype="general">교신저자인 곽진태(사진) 고려대 교수는 “이번에 개발한 AUGUST 모델은 단순히 최종 결과만 제시하는 것을 넘어 실제 병리과 의사가 생각하는 논리적 흐름을 단계별 질의응답 형태로 보여주는 인공지능”이라며 “향후 실제 현장에서 병리 전문의들의 의사결정을 돕고 진단 정확도와 안정성을 높여주는 보조 도구로 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="158dc87b9917148357517f78fc868ee6057c893dbc90eb192713f696cfe2086b" dmcf-pid="Kq2ThMTsvE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="교신저자인 곽진태 고려대 전기전자공학부 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/23/seoul/20260823110113333vhiv.png" data-org-width="378" dmcf-mid="3S9vCxvmTl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/23/seoul/20260823110113333vhiv.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            교신저자인 곽진태 고려대 전기전자공학부 교수
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="058bbe8e2917604b4332b526ebd86678f3668ae54f5ce8bd0eac9bbad9ae5bd0" dmcf-pid="9BVylRyOTk" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울신문. 무단전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지.</p>

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