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고려대학교 전기전자공학부 곽진태 교수 연구팀, 의사처럼 생각하고 묻는 순차적 질의응답 기반 위 병리 진단 AI 개발
관리자 2026.08.12 Views 116
▲ 고려대학교 곽진태 교수
고려대학교 전기전자공학부 곽진태 교수 연구팀이 실제 병리 전문의의 순차적 추론 과정을 모방해 질환을 진단하는 인공지능 모델 ‘AUGUST’를 개발했다고 밝혔다. 이번 성과는 헬스케어 과학 분야 세계적 권위 저널인 'npj Digital Medicine'에(https://www.nature.com/articles/s41746-026-03107-1) 최근 게재되며 국제적인 인정을 받았다.
기존 디지털 병리 AI는 상위 진단에 따라 하위 진단이 결정되는 위장관 병리의 엄격한 의존성을 반영하지 못하고, 각 진단 작업을 개별적으로 취급해 논리적 연결성이 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하기 위해 AI가 이전 진단 소견을 조건으로 다음 단계에 필요한 맞춤형 질문을 반복 생성하는 ‘순차적 질의응답 프레임워크’를 도입했다. 이를 통해 거대한 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 문맥에 맞게 분석하여, 실제 의사처럼 타당한 경로를 거쳐 최종 진단을 도출하는 데 성공했다.
이번 연구는 인공지능이 진단에 도달하는 과정을 단계별로 투명하게 보여줌으로써, 기존 블랙박스 AI의 신뢰성 한계를 극복했다는 점에 큰 학술적 의의가 있다. 2만 3천여 장 이상의 대규모 WSI를 대상으로 검증한 결과, 기존 최신 AI 모델들을 압도하는 우수한 정확도와 일관성을 입증했다.
연구팀은 AUGUST 모델이 임상 현장에서 의사의 최종 진단은 물론 그 논리적 근거까지 투명하게 제시함으로써, 진단 정확도와 안정성을 높여주는 보조 도구로 활용될 것으로 기대하고 있다. 본 연구는 가톨릭대학교 의정부성모병원 등 의료 및 인공지능 전문가들의 긴밀한 융합 연구로 수행되었다.
기존 디지털 병리 AI는 상위 진단에 따라 하위 진단이 결정되는 위장관 병리의 엄격한 의존성을 반영하지 못하고, 각 진단 작업을 개별적으로 취급해 논리적 연결성이 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하기 위해 AI가 이전 진단 소견을 조건으로 다음 단계에 필요한 맞춤형 질문을 반복 생성하는 ‘순차적 질의응답 프레임워크’를 도입했다. 이를 통해 거대한 전체 슬라이드 이미지(WSI)를 문맥에 맞게 분석하여, 실제 의사처럼 타당한 경로를 거쳐 최종 진단을 도출하는 데 성공했다.
이번 연구는 인공지능이 진단에 도달하는 과정을 단계별로 투명하게 보여줌으로써, 기존 블랙박스 AI의 신뢰성 한계를 극복했다는 점에 큰 학술적 의의가 있다. 2만 3천여 장 이상의 대규모 WSI를 대상으로 검증한 결과, 기존 최신 AI 모델들을 압도하는 우수한 정확도와 일관성을 입증했다.
연구팀은 AUGUST 모델이 임상 현장에서 의사의 최종 진단은 물론 그 논리적 근거까지 투명하게 제시함으로써, 진단 정확도와 안정성을 높여주는 보조 도구로 활용될 것으로 기대하고 있다. 본 연구는 가톨릭대학교 의정부성모병원 등 의료 및 인공지능 전문가들의 긴밀한 융합 연구로 수행되었다.
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