선정과제는 ‘초고성능 폐쇄루프 충격파 쇄석술을 위한 지식 전이 및 초저지연 AI 기술 개발’로, 한양대학교병원 비뇨의학과 윤영은 교수 연구팀과 공동으로 진행된다.
연구 기간은 총 33개월이며, 약 17억 원 규모의 연구개발비가 투입된다.
본 연구개발은 3차원 컴퓨터 단층촬영(CT)의 고차원 결석 탐지 지식을 실시간 2차원 엑스선(X-ray) 모델에 이식하는 '교차 양상 지식 증류(Cross-modal knowledge distillation)' 기술과 실시간 AI 기술을 핵심으로 한다.
본 연구를 총괄하고 있는 과제 책임자인 최한솔 연구소장은 식품의약품안전처 2등급 허가를 획득한 자사의 CT 기반 결석 탐지 솔루션 ‘유로닷 AI(Urodot AI)’를 교사 모델(Teacher model)로 활용하여 X-ray 기반 결석의 탐지율을 높이는 것이 목표라고 언급하며, 이를 통해 명암비가 낮아 육안 식별이 제한적인 일반 2차원 엑스선 환경에서도 신장 실질 및 연부 조직의 위치와 윤곽을 실시간으로 분할하고 예측하는 동적 시술 내비게이션 소프트웨어를 구현할 예정이라고 밝혔다.
또한, 본 과제를 통하여 단순 알고리즘 고도화를 넘어 실제 임상 환경의 프로세스를 혁신하는 것을 목표로 한다고 밝혔다.
시각적 안전 마진(Safety margin)의 확보를 통해 주변 장기를 실시간 분할하고 과잉 타격 및 이로 발생될 수 있는 의료사고를 기계적으로 차단하여 방사선 피폭량의 저감을 통해 불필요한 엑스선 조사의 최소화로 방사선 방어 최적화(ALARA) 원칙을 실현할 것이라고 밝혔다.
AI가 정위치를 산출해 물리적 타격 시점을 제어하는 폐쇄루프(Closed-loop) 시스템의 기반도 마련하여 시술 정밀도 상향 표준화를 이루고, 이를 통하여 1차 의료기관에서도 대형 대학병원 수준의 정밀 시술이 가능한 인프라 제공을 목표로 한다고 밝혔다.
본 과제의 공동연구 책임자인 한양대학교병원 비뇨의학과 윤영은 교수는 “기존 임상 현장에서 ESWL 시행 시 환자의 결석 이동 및 뼈·가스 음영 중첩으로 인해 시술자의 피로도가 높고 파쇄율 편차가 컸다”며, “개발되는 AI 내비게이션 기술은 엑스선 상에서 주변 장기의 3차원적 위치를 예측하고 결석의 이동 경로를 산출하여 오타격 위험을 차단하는 유의미한 임상적 개선이 될 것”이라고 설명했다.
아이도트 최 소장은 “이번 선정은 자사의 정적 진단 인공지능 기술이 동적 시술 내비게이션으로 확장될 수 있는 기술적 타당성을 공인받은 결과”라며, “과제 종료 후 즉각적인 SaMD 생태계 활성화를 위해 글로벌 제조사와의 상용화 및 표준화 협력에 주력하겠다”고 밝혔다.
한편, 최한솔 연구소장은 한국과학기술원(KAIST) 생명과학 및 전산학 복수 전공, 생명정보학 석사 및 신경생물학 박사 학위를 취득하였으며, 독일 프라이부르크 대학교 연구원, UNIST 바이오메디컬공학과 교수를 역임한 후 현재 아이도트에서 인공지능 기술 개발을 총괄하고 있다.
