플로우닉스·서울아산병원 AI, MICCAI 2026 정확도 전 부문 1위

의료영상 분석 소프트웨어 기업 플로우닉스는 서울아산병원 연구팀과 함께 국제의료영상컴퓨팅학회(MICCAI 2026)의 공식 경진대회 '4D Flow MRI 재구성 챌린지'에서 정확도를 평가하는 3개 부문 모두 1위를 차지했다고 29일 밝혔습니다.

4D 플로우 MRI는 심장이 한 번 뛰는 동안 혈관 속 피의 흐름을 3차원으로 촬영해 혈류 속도와 혈관 벽에 가해지는 힘을 수치로 보여 주는 검사입니다. 대동맥류, 혈관 협착, 대동맥 박리의 위험을 평가하고 수술 계획을 세우는 데 쓰입니다. 다만 고해상도 촬영에 30~60분이 걸려 병원에서 널리 쓰이지 못했습니다. 올해 대회는 촬영 시간 단축이 주제였고, 참가팀은 데이터를 10분의 1에서 50분의 1까지 줄인 상태에서 AI로 원래 혈류 정보를 얼마나 정확히 복원하는지 겨뤘습니다.

처음 보는 데이터에서 차이

대회에는 264명이 등록했고, 최종 순위에는 UCLA, ETH 취리히, UCSF, 노스웨스턴대, 캐논 메디컬 시스템즈 등 22개 팀이 올랐습니다. 플로우닉스와 서울아산병원 의공학연구센터 이준구 교수 연구팀, 강원대 협업팀은 적은 데이터로 영상을 복원하는 부문에서 공동 1위를 했고, 처음 보는 병원·질환 데이터 부문과 처음 보는 신체 부위 부문에서는 단독 1위였습니다. 세 부문을 모두 석권한 팀은 이 팀뿐입니다.

모든 참가팀은 대동맥 데이터로만 AI를 학습시킨 뒤, 학습에 쓰지 않은 병원·장비·질환 데이터와 뇌혈관, 경동맥, 간문맥, 신장동맥 등 전혀 다른 부위 데이터에 재학습 없이 적용해 평가받았습니다. 협업팀은 두 부문에서 영상 유사도, 오차, 혈류 속도의 크기·방향 오차 등 4개 지표 모두 1위였습니다. 회사는 학습한 병원 데이터에서만 잘 작동하는 의료 AI의 한계를 넘을 가능성을 보였다고 설명했습니다.

협업팀은 대회 워크숍에서 초청된 12개 팀 중 첫 순서로 논문을 발표했습니다. 심장 박동에 따라 규칙적으로 변하는 혈류의 성질을 이용해 짧게 찍은 영상의 왜곡을 걸러내고 실제 혈류 정보를 되살리는 방식입니다. 두 기관은 2014년부터 공동 연구를 해 왔으며, 플로우닉스는 혈류 분석 소프트웨어 '플로우닉스 스트림라이너'를 개발하고 있습니다.

하호진 대표는 이 기술을 혈류 분석 플랫폼과 연계해 4D 플로우 MRI의 임상 도입을 앞당기겠다고 밝혔습니다. 이준구 교수는 환자가 더 짧은 검사로 정확한 진단을 받도록 실제 진료 환경에서 쓰일 기술로 발전시키겠다고 말했습니다.