英 연구진, 신부전 예측 AI 개발…전문가보다 6배 빨라

모니터 화면에 뜬 50~60장의 MRI 단면을 보며 마우스로 신장 윤곽을 일일이 따는 일은 숙련된 분석가에게도 한 시간씩 걸리는 고된 노동입니다.

영국 셰필드 티칭 병원 NHS 재단 트러스트 연구진이 이 지루한 수작업을 AI에 맡겨 단 1분 만에 끝내는 시스템을 구축했습니다.

1시간 걸리던 윤곽 그리기를 1분 만에 완료

이 기술이 겨냥한 질환은 상염색체 우성 다낭신장병(ADPKD)입니다. 신장에 물혹이 자라나는 대표적인 유전성 신장 질환으로, 영국에서만 3만 명에서 7만 명 사이의 환자가 앓고 있습니다.

신장이 언제 망가질지 예측하려면 전체 신장 부피를 정확하게 측정해야 합니다. 지금까지는 환자의 MRI 2D 단면 수십 장을 띄워놓고 신장 가장자리를 손으로 정밀하게 선을 그어 계산해 왔습니다.

신장내과 전문의 앨버트 옹 교수와 수석 과학자 조너선 테일러는 과거 유럽 공동 연구에서 확보한 수백 건의 MRI 스캔 데이터를 바탕으로 알고리즘을 훈련했습니다. 방사선사 리처드 토머스가 일일이 손으로 추적한 이미지 데이터를 학습시킨 결과, AI는 인간 전문가와 대등한 정확도를 기록했습니다.

이 소프트웨어는 기존 수작업보다 약 6배 빠르게 결과를 산출하며, 2022년부터 셰필드 티칭 병원의 3D 랩에서 이미 실무에 쓰이고 있습니다.

투석과 이식 전에 골든타임 확보

ADPKD는 환자가 50세라는 비교적 젊은 나이에 신부전으로 이어지는 고통스러운 질환입니다. 신장 기능이 완전히 망가지면 되돌릴 방법이 없으며, 투석을 받거나 신장을 이식하는 것 외에는 선택지가 없습니다.

옹 교수는 신장 부피 측정을 자동화함으로써 신부전 발생 시점을 훨씬 빠르고 정확하게 예측할 수 있게 되었다고 설명합니다. 기능이 완전히 상실되기 전에 치료적 개입을 서두를 수 있는 셈입니다.

또한 영상 판독 전문가가 부족한 전 세계 일반 신장 클리닉에서도 이 툴을 도입하면 고가의 전문 인력 없이 정밀한 부피 측정이 가능해집니다.

왜 중요한가

우리는 셰필드 연구팀이 거창한 'AI 의사'를 표방하는 대신, 임상 현장에서 가장 많은 노동력이 투입되던 단면 분할 작업에 정밀하게 집중한 점이 영리하다고 봅니다.

환자와 의료진 입장에서 실질적 효용은 명확합니다. 환자 한 명당 1시간씩 걸리던 판독 준비 시간이 1분 안쪽으로 줄어들면, 의사는 모니터에 선을 긋는 대신 환자와 상담하고 치료 계획을 세우는 데 집중할 수 있습니다. 전문 판독 인력을 둘 수 없는 중소 병원에서도 상급 병원 수준의 예후 평가가 가능해집니다.

산업 측면에서는 의료 AI가 나아가야 할 현실적인 기준을 보여줍니다. 2022년부터 실제 NHS 임상 현장에서 문제없이 돌아가고 있다는 점은 기존 워크플로에 자연스럽게 녹아든 단일 목적 AI가 얼마나 강력한지 증명하며, 신장 영상 소프트웨어 시장에 자동 분할 기능 탑재를 압박할 것입니다.

다만 알고리즘이 유럽 연구 데이터셋을 기반으로 학습되었다는 점은 한계로 꼽힙니다. 다양한 제조사의 MRI 기기나 촬영 프로토콜, 비정형적인 물혹 형태를 가진 전 세계 환자군에서도 동일한 정확도를 유지할 수 있을지는 추가적인 검증이 필요해 보입니다.