김영준 KIST 박사가 서울 성북구 KIST 본원에서 인공지능(AI)을 활용한 3차원(3D) 의료영상 자동진단·가시화 기술을 설명하고 있다. /사진제공=KIST“인공지능(AI)을 기반으로 3차원(3D) 자기공명영상장치(MRI)·컴퓨터단층촬영(CT) 자동진단 기술을 개발하고 세계 최초로 가시화했습니다. 또 3D 가상수술계획 소프트웨어(SW)도 국산화했습니다.”
김영준(39) 한국과학기술연구원(KIST) 의공학연구소 선임연구원은 최근 서울 성북구 하월곡동 본원에서 서울경제신문과 만나 “3D 의료영상 SW는 정형외과·치과·신경외과·성형외과 등에 파급효과가 굉장히 커 1~2년 내 글로벌 시장에 진출할 수 있을 것”이라고 말했다. 3D MRI·CT 자동진단 기술과 3D 가상수술계획 SW를 결합한 뒤 연구소 창업을 통해 직접 글로벌 시장을 공략하겠다는 게 그의 포부다.
최근 국가과학기술연구회 이사장상을 받고 지난해 11월 이달의 KIST인상을 받은 김 박사는 서울대 기계공학과에서 3D 인체 SW 기술로 박사를 딴 뒤 미국 스탠퍼드대 의과대학에서 박사후과정을 거쳤다. 그는 “15년 이상 인체의료 3D SW를 연구했지만 각광받지 못하다가 4차 산업혁명 붐이 일면서 관심을 받고 있다”며 활짝 웃었다. 이어 “팀 차원에서 AI 기반 의료영상 자동진단 기술을 세계 최초로 가시화해 자부심이 크다”며 “3D 가상수술계획도 가격과 품질 경쟁력 측면에서 외산보다 뛰어나다”고 자신했다.
가슴 아픈 얘기지만 그는 2015년생인 둘째아들이 출산과정에서 문제가 생겨 뇌병변 1급장애로 태어나 아내(소아정신과 의사)와 같이 밤낮으로 돌보느라 힘들다. 그는 “‘둘째를 봐서라도 더 열심히 의공학 연구를 해야겠다’고 다짐한다”며 “아이가 제 인생의 터닝포인트가 됐다”고 털어놓았다.
김 박사팀이 개발한 AI 기반 3D MRI·CT 자동진단 SW를 활용하면 3D 데이터 원본 그대로 분석하고 질병 부위를 가시화해 보여줄 수 있다. AI 알고리즘 중 하나인 2차원(2D) 합성곱 신경망(CNN·Convolutional Neural Network) 의료 응용기술을 3D 방식으로 가시화한 것은 국내외에서 처음이다. 건국대병원 정형외과 정석원 교수팀과 공동연구 결과 어깨 회전근개 파열 자동진단 정확도가 95%에 달했다. 김 박사는 “기존 딥러닝 알고리즘을 3D까지 확장하고 가시화하는 기술을 개발한 것은 획기적”이라고 설명했다.
환자의 CT를 활용해 3D로 미리 수술을 계획할 수 있는 가상수술계획 SW도 개발, 지난해 3곳의 기업에 기술을 이전하고 현재 임상 데이터 기반으로 검증하고 있다. 3D 프린팅으로 환자 맞춤형 임플란트나 수술 가이드를 제작해 수술 준비시간을 크게 단축하고 수술 안전성을 높인다. 김 박사팀은 서울아산병원 성형외과 최종우 교수팀과 안면부 3D 수술계획 SW도 개발해 환자 모델링 시간을 1분 이내로 기존 수동방식(30분)보다 크게 줄였고 종양으로 잃은 턱뼈 재건수술 준비시간도 기존 3~4시간에서 1시간 내로 대폭 감축했다. 김 박사는 “기존 고가의 외산 시스템도 기능이 부족해 임상적으로 활용이 제한적인데 가격과 품질 경쟁력 모두 압도하는 수준”이라고 말했다.
/고광본 선임기자 kbgo@sedaily.com
김영준 KIST 선임 연구원이 팀원들과 함께 AI 기반 의료영상 자동진단·3D 가시화 기술을 논의하고 있다.
