뇌 자기공명영상(MRI)을 수 초 만에 판독해 신경질환을 정확하게 진단하고 환자가 얼마나 긴급하게 치료받아야 하는지 예측해주는 인공지능(AI) 기반 모델이 개발됐다.

 미국 미시간대 의대 토드 홀런 교수팀은 8일 과학 저널 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)에서 영상과 이미지, 텍스트를 실시간으로 동시 처리할 수 있는 비전-언어 모델(VLM) 프리마(Prima)를 개발했다고 밝혔다.

 연구팀은 프리마는 MRI 영상을 분석해 최고 97.5%의 정확도로 신경계 질환을 진단할 수 있다며 이 기술이 미국 전역의 의료 시스템에서 신경영상 분야를 획기적으로 변화시킬 것이라고 말했다.

  홀런 교수는 "전 세계적으로 MRI 수요가 증가하면서 의사와 의료 시스템에 큰 부담이 가해지고 있다"며 "인공지능 모델은 빠르고 정확한 정보를 통해 진단과 치료를 개선, 이런 부담을 줄일 잠재력이 있다"고 말했다.

 연구팀은 영상, 이미지, 텍스트를 실시간으로 동시에 처리할 수 있는 인공지능 시스템인 프리마를 설계하면서 기존 모델들과 다른 전략을 적용했다고 밝혔다.

 기존 모델들이 병변 탐지나 치매 위험 예측 등 특정 과제 수행을 위해 사람이 선별한 MRI 데이터 일부만 활용한 것과 달리 프리마는 미시간대에서 수행된 MRI 검사 20여만건과 영상 시퀀스 560만개 등 수십 년간 축적된 디지털 영상의학 자료를 학습했다.

 연구팀은 또 프리마에 환자의 임상 병력과 의사가 영상 검사를 지시한 이유도 입력했으며, 영상 검사를 마치는 즉시 피드백을 환자에게 제공하고 진단된 질환에 따라 어떤 세부 분야 전문의에게 알림을 보내야 하는지도 추천하도록 설계했다.

 학습을 마친 프리마는 1년에 걸쳐 3만여건의 MRI 검사를 이용해 진행된 시험에서 수 초 만에 신경계 질환을 97.5%의 정확도로 진단하는 성능을 보였다.

 주요 신경계 질환 50여 가지의 영상의학적 진단 성능을 기존 첨단 인공지능 모델들과 비교한 결과 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.

 또 프리마는 MRI 분석 후 어떤 사례에 더 높은 우선순위를 부여해야 하는지도 성공적으로 판별했으며, 뇌출혈이나 뇌졸중 같은 즉각적인 대응이 필요한 신경계 질환에 대해서는 의료진에게 자동으로 경고를 보내 신속한 조치가 가능하게 했다.

 논문 제1 저자인 이웨이 뤼 박사는 "뇌 MRI를 판독할 때 정확성이 중요하지만, 신속한 판독 역시 적시 진단과 치료 성과 향상에 매우 중요하다"며 "프리마는 여러 업무 핵심 단계에서 정확성을 희생하지 않으면서 임상 진료를 효율화할 수 있음을 보여준다"고 말했다.

 홀런 교수는 "프리마는 아직 초기 평가단계에 있지만, 의료 영상 분야의 챗GPT라고 할 수 있다"며 "향후 신경계 질환 진단을 넘어 유방촬영, 흉부 X선, 초음파 등 다른 영상 기법에도 적용될 수 있을 것"이라고 말했다.

 ◆ 출처 : Nature Biomedical Engineering, Todd Hollon et al., 'Learning neuroimaging models from health system-scale data', http://dx.doi.org/10.1038/s41551-025-01608-0