AI 요약
초음파 검사의 고질적 한계인 '검사자 의존성'을 극복하기 위해 글로벌 연구 집단 '배럴아이'가 범용 초음파 AI, 초음파 신호 정량화, 자율 구동 초음파 로봇 등 세 가지 핵심 기술을 통합 개발 중이다. 오석환 CAIO는 정답 라벨 없이 수천만 장의 초음파 영상을 자기지도학습으로 훈련한 파운데이션 모델 기반 다장기 암 진단 AI를 개발하고 있다. 김영민 박사는 흑백 영상 이면의 원천 신호를 AI로 재구성해 감쇠 계수 등 정량 지표를 수치·색상 지도로 시각화하는 'Int-Linear'를 연구 중이다. 정구일 박사는 월드 모델 기반으로 매 순간 경로를 재계획하는 자율 초음파 로봇을 개발하고 있다.
핵심 포인트
- 배럴아이, 수천만 장 초음파 영상을 정답 라벨 없이 자기지도학습으로 훈련한 파운데이션 모델 기반 다장기 암 진단 AI 개발
- 유방 초음파 AI는 'BI-RADS' 판독 용어에 따라 실시간 세컨드 리더 역할 수행, 갑상선 결절 위험도 평가로 과잉 진단 감소 목표
- 'Int-Linear'는 기존 상용 초음파 장비에 SW만 연결해 검사 중 수 초 내 4가지 정량 지표 확인 가능
- 자율 초음파 로봇은 B-mode 영상과 로봇 위치·각도 정보를 결합해 3D 볼륨 재구성, 힘에 민감한 정교한 제어 시스템 탑재
향후 전망
- AI·정량화·자율 로봇 기술이 플랫폼으로 통합되면 의료 인력 부족 환경에서도 일관된 고품질 초음파 검사 가능
- 휴대용 초음파와 결합 시 대형병원 밖에서도 표준화된 암 검진이 가능해져 지역·자원 격차 완화 기대
출처:의학신문·일간보사