의사들은 감염이나 질환이 의심되는 부위를 세부적으로 관찰하기 위해 영상 테스트를 한다. 하지만 고해상도의 영상일수록 환자가 노출되는 방사선의 양이 많아진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI)과 딥러닝(deep learning)을 활용해 저해상도 영상을 고해상도로 끌어올리는 기술이 개발됐다.

컴퓨터 단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), X레이 등 영상 촬영은 정확한 진단을 위한 수단이다. 이러한 기법을 통해 얻은 영상의 질은 환자가 노출된 방사선의 양에 따라 달라진다. 예를 들어, CT 촬영으로는 고해상도 영상을 얻을 수 있지만 환자가 더 많은 양의 방사선에 노출된다. MRI도 고해상도 영상을 얻을 수 있지만 환자가 오랜 시간 동안 커다란 자석 밑에 움직이지 않고 누워있어야 하는 불편함이 있다.

영상 촬영에 따른 이러한 부담을 환자에게 전가하는 대신 미국 하버드의과대학 매사추세츠병원 연구진은 AI와 딥러닝이 고해상도 영상을 만들어내도록 하는 오토맵(AUTOMAP)이라는 기술을 개발했다.

오토맵 시스템은 인공지능과 딥러닝으로 구동되는 영상 재건 알고리즘을 이용해 더 빠르고 더 또렷한 이미지를 만들어낸다. 연구진은 " 이 시스템을 활용하면 자동적으로 또렷하고 정확한 이미지를 만들어낼 수 있는 최적의 컴퓨터 전략을 찾아낼 수 있다"고 설명했다.

연구진은 5년 전만 해도 이 기술을 개발하는 것은 불가능했을 것이라고 전했다. 오토맵 시스템은 인공지능을 구현할 수 있는 뉴럴 네트워크 모델, 의료 영상을 재건하는 그래픽 프로세서, 의료 영상에 대해 배울 수 있는 빅 데이터가 필요하기 때문이다.

오토맵은 인공지능, 딥 러닝, 그래픽 프로세서, 빅 데이터를 활용해 약 100분의 1초만에 고해상도 영상을 만들어낼 수 있다. 또한 저해상도 영상을 한 번의 스캔 만으로 고해상도 이미지로 끌어올릴 수 있다. 환자들이 불필요하게 거듭 영상 촬영을 하지 않아도 된다는 의미다.

의사들은 몇 가지 촬영 방법을 사용해 사람의 몸 속 영상을 얻는다. 이렇게 얻은 영상은 진단과 치료에 있어 매우 중요하다.

1. CT: CT 스캔은 X레이를 이용해 조직과 장기의 비주얼 모델을 만드는 것이다. CT는 뇌, 심장, 골격계 등 장기 시스템의 다양한 밀도의 조직을 촬영할 수 있다. 최근 환자의 방사선 노출량을 줄이는 CT 기술이 개발되고 있다. 하지만 CT 촬영 전에 환자는 CT 촬영에 따른 장점과 리스크를 의사와 상의해야 한다.

2. MRI: MRI는 자기장과 음파를 활용해 촬영하는 기기다. CT 스캔과 마찬가지로 조직과 장기 속을 세부적으로 촬영할 수 있다. 하지만 환자가 오랜시간 움직이지 않고 기계의 소음을 견디며 MRI 기계 안에 누워 있어야 하는 불폄함이 있다. 또한 MRI 촬영은 CT보다 시간이 더 오래 걸린다. 다만 MRI는 CT보다 비정상 조직과 정상 조직을 더 선명하게 구분할 수 있다.

3. 양전자방출 단층촬영술(PET): Pet 스캔은 적은 양의 방사성 트레이서를 환자에게 투여해 영상을 얻는 방법이다. 방사성 트레이서가 체내에 흡수되면 기계가 기능과 대사에 이상이 있는 장기를 스캔한다. PET 스캔은 CT나 MRI와 달리 세포 수준의 영상을 얻을 수 있다.

[메디컬리포트=김선미 기자]