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분당서울대병원 강시혁 교수팀(공동연구자 장윤화 ㈜내비온 이사)이 개발한 인공지능 기반 저선량 관상동맥조영술(CAG) 영상 처리 기술이 과학기술정보통신부 '딥사이언스 창업 기획 과제'에 선정됐다고 밝혔다. 

분당서울대병원 순환기내과 강시혁 교수팀이 관상동맥조영술(CAG) 과정에서 방사선 피폭량을 절반 이하로 줄일 수 있는 인공지능 기반 영상 처리 기술을 개발하고 상용화에 착수했다.

해당 기술은 과학기술정보통신부 '딥사이언스 창업 기획 과제'에 선정되며 사업화 추진 동력을 확보했다. 과제는 생성형 AI 기반 영상 처리 솔루션 개발과 실시간 독립형 시스템 구현을 목표로 한다.

관상동맥조영술은 심근경색, 협심증 등 진단 및 치료에 필수적인 검사로, 고해상도 실시간 영상을 위해 높은 강도의 X선을 사용해왔다. 이에 따라 환자와 의료진의 방사선 피폭 부담이 지속적으로 제기돼 왔다. 반면 방사선량을 줄이기 위해 프레임을 낮출 경우 영상의 연속성이 저하돼 시술 정확도에 영향을 미치는 한계가 있었다.

연구팀은 영상 프레임을 기존 초당 15프레임에서 7.5프레임 수준으로 낮추고, 생성형 AI 기반 프레임 보간 기술을 적용해 손실된 중간 영상을 복원하는 방식으로 문제를 해결했다. 이를 통해 실제 촬영 시 방사선량은 절반 이하로 줄이면서도 임상적으로 요구되는 영상 품질과 연속성을 유지할 수 있도록 했다.

또한 생성형 AI 적용 과정에서 발생할 수 있는 왜곡 및 환각 문제는 'Flow Matching' 기반 학습 기법을 통해 최소화했다. 영상 보정 수준을 넘어 실제 임상 적용이 가능한 신뢰성을 확보하는 데 초점을 맞췄다.

해당 기술은 창업 기획, 기술 고도화 및 창업, 초기 성장 단계로 이어지는 3단계 사업화 절차를 통해 상용화가 추진된다. 단계별 평가를 거쳐 후속 지원이 이뤄지는 구조로, 기술 완성도와 시장성을 동시에 검증받게 된다.

연구팀은 핵심 기술 개발을 완료한 상태로, 고도화 과정을 거쳐 임상 현장 적용과 함께 국내외 심혈관 센터 진출을 추진한다는 계획이다. 생성형 AI 기반 영상 기술을 통해 기존 장비 중심 접근의 한계를 넘어 방사선 저감 패러다임 전환을 시도한다는 전략이다.

강시혁 교수는 "관상동맥조영술 과정에서 방출되는 방사선량을 줄이기 위한 기술적 시도는 꾸준히 있었지만, 단순히 장비를 물리적으로 개선하는 방식만으로는 분명한 한계가 있다"며 "생성형 인공지능이라는 새로운 패러다임을 적용해 환자와 의료진의 안전을 혁신적으로 개선할 수 있는 솔루션을 선보이겠다"고 밝혔다.