한기대 연구진, 유방암 오진 줄이는 ‘AI 진단 모델’ 개발

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세줄 요약

• 한기대 연구진, 유방암 AI 진단 모델 개발
• 초음파 영상 미세 질감·전체 형태 동시 분석
• 정확도 93.5%·민감도 94.2% 성과

한국기술교육대학교 전경. 서울신문DB

국내 연구진이 인공지능(AI)과 초음파 영상을 활용해 유방암을 정밀하게 조기 진단할 수 있는 딥러닝 아키텍처를 개발해 학계 주목을 받고 있다.

한국기술교육대학교(총장 유길상)는 미래융합학부 및 고용서비스정책학과 변해원 교수가 ‘크로스 어텐션 다중스케일 비전 트랜스포머(CrossViT)’ 기술을 발표했다고 3일 밝혔다.

이 기술은 초음파 이미지의 미세한 질감과 전체적 형태를 동시에 분석해 유방암 진단 정확도를 획기적으로 높인 차세대 AI 모델이다.

연구 성과는 독일에서 발간하는 SCIE급 글로벌 의학 분야 학술지인 ‘Medicine’(2026년 6월 26일 자 발행)에 게재되며 우수성을 인정받았다.

유방암은 조기 발견하면 치료 예후가 매우 좋지만, 기존 초음파 영상 진단은 이미지 자체 복잡성과 판독관 주관성에 따라 오진 위험이 상시 존재해 왔다.

변 교수는 서로 다른 크기의 이미지 패치를 독립적으로 처리하는 ‘듀얼 브랜치(Dual-branch) 구조’를 AI에 적용해 유방암 초음파 영상 속 복잡한 패턴을 정밀하게 구별해 내는 독창적인 AI 아키텍처를 완성했다.

변 교수가 개발한 모델은 93.5%의 높은 정확도(Accuracy)와 94.2%의 민감도(Recall), 0.96의 우수한 AUC(전반적 판독 역량) 지표를 기록했다.

변 교수는 “실제 의료 현장과 직업 보건 시스템에서 여성 근로자들의 유방암을 조기에 차단하는 실효성 있는 AI 진단 보조 솔루션으로 발전시키겠다”고 말했다.

천안 이종익 기자