대구보건대학교 방사선학과 학생들이 지난 9일, 대전광역시 NGO 지원센터에서 열린 ‘2024 한국방사선학회 추계학술대회’에서 인공지능(AI) 기반 의료영상 분석 연구 논문을 발표해 최우수상과 우수상을 수상하는 성과를 거뒀다고 13일 전했다.
 
최근 의료 분야에서 인공지능의 활용은 진단 정확도를 높이고 의료 자원이 부족한 상황에서도 효율적인 진단을 가능케 하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 대구보건대학교 방사선학과는 이 같은 흐름에 발맞춰 ‘방사선학’과 ‘인공지능’을 결합한 연구를 통해 의료영상 분석에서 AI의 실용성을 증명하고자 이번 학술대회에 참가했다.
 
학술대회는 한국방사선학회가 주관했으며, 방사선학 분야의 발전을 위해 전국의 교수, 임상 방사선사, 대학생, 대학원생 등 약 200명이 참석해 다양한 연구 성과를 발표하는 자리였다.
 
방사선학과는 박정규 교수의 지도로 2학년 재학생들이 AI 관련 연구 논문 2편을 발표해 큰 주목을 받았다. 특히 최주홍, 김충섭 학생이 각각 최우수상과 우수상을, 박정규 교수가 포스터 논문 부문에서 우수상을 수상했다.
 
대구보건대학교 방사선학과 2학년 최주홍 학생은 최우수상을 받은 논문에서 머신러닝 기반의 Teachable Machine(티처블 머신)을 활용해 폐렴 CT 영상을 정상 영상과 폐렴 영상으로 구분하는 연구를 진행했다. 이번 연구는 폐렴이 타 질환에 비해 발병 위험이 높고 조기 진단이 환자 예후에 중요한 영향을 미친다는 점에서 AI가 의료영상 분석에서 높은 정확도를 발휘할 수 있는 가능성을 제시했다.
 
우수상을 수상한 김충섭 학생은 장시간 스마트폰 사용으로 인해 증가하는 거북목 증후군을 인공지능으로 감지할 수 있는 모델을 개발했다. Teachable Machine을 활용해 거북목 증후군의 발생을 감지하고 자세 교정을 위한 대안을 제시해, 일상적인 자세 관리와 예방에 AI의 적용 가능성을 열었다.
 
또, 박정규 교수는 방사선 조사거리와 측정 시간에 따른 형광유리선량계(PLD)의 신뢰성을 분석한 연구를 발표했다. 연구 결과, PLD가 방사선 조사 후 즉시 측정 시 높은 재현성을 보였으나, 시간이 경과한 후에는 신뢰도가 낮아지는 한계를 발견했다. 이러한 이유로 다양한 피폭선량계를 활용한 추가 연구의 필요성을 강조했다.
 
전병규 대구보건대 방사선학과 학과장은 “우리 대학은 국내 대학에 개설된 방사선학과 가운데 가장 오랜 역사를 자랑하는 학과”라며 “앞으로도 학생들이 인공지능과 같은 최신 기술을 방사선 실무에 적용할 수 있도록 다양한 학습 기회를 제공해 나가겠다”고 말했다.