[자료1] AI 기반 내시경 시뮬레이터(SeamXSim-T) 구동 화면

대장내시경은 대장암 조기 진단과 용종 절제에 필수적이다. 하지만 시술 난이도가 높아, 숙련도에 따라 용종 검출률이 7.4%~52.5%까지 달라질 수 있다. 이에 대장내시경 검사를 훈련할 수 있는 가상 시뮬레이터 프로그램이 개발됐으나, 실제 대장과 차이가 커 교육적 효과는 제한적이었다. 최근 생성형 AI를 기반으로 실제와 유사한 질감·색감·움직임을 구현한 대장내시경 시뮬레이터가 개발돼, 내시경 술기 교육의 몰입도와 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

서울대병원 영상의학과 박창민·이동헌 교수(왼쪽부터) 장승현·김이삭 연구원)와 소화기내과 임종필(사진 좌) 교수팀은 대장내시경 영상을 학습시켜, 실제와 유사한 시각적 경험을 제공하는 AI 기반 내시경 시뮬레이터 ‘SeamXSim’를 개발했다고 20일 발표했다.

                                        [자료2] SeamXSim, SeamXSim-T 작동 원리

연구팀은 실제 대장내시경 영상에서 추출한 1만 6천개의 이미지 조각을 바탕으로, 생성형 AI 모델을 학습시켜 사실적인 대장 텍스처를 구축했다. 이는 기존 시뮬레이터보다 실제 대장 구조와의 오차가 작고(3.6mm vs 5.6mm), 우수한 재현 성능을 보였다.

나아가 ‘SeamXSim’에 기반한 비디오 생성 모델 ‘SeamXSim-T’도 추가 개발했다. 이 시스템은 실제 내시경 영상의 움직임·조명·프레임 구성을 학습하여 연속된 시야 변화를 구현할 수 있다. 이를 통해 프레임 끊김 없이 영상이 자연스럽게 이어지는 정도(일관성)를 기존 시뮬레이터 대비 16% 개선하고, 임상현장에서 보는 것과 같은 경험을 제공할 수 있다.

임상적 유용성 검증을 위해 연구팀은 내과 전공의 8명을 대상으로 SeamXSim-T의 성능을 5점 척도로 조사했다. 시각적 현실성은 점막 질감, 혈관 패턴, 색감, 조명, 카메라 움직임에서 모두 4점 이상을 받았고, 교육 효과 평가(해부학적 구조 이해도, 병변 식별력, 임상 적용 가능성 등)에서도 긍정적 반응을 얻었다.

박창민 교수는 “실제 내시경 환경과 유사한 시뮬레이터를 구현하고, 초보 시술자들이 충분히 반복 훈련할 수 있는 기반을 마련했다. 향후 내시경 시술자의 기술향상을 통해 진단능을 향상시키고, 환자 안전에 기여할 수 있을 것이라 기대한다”며 “용종 절제술 등 다양한 치료 상황을 시뮬레이터로 재현하고, 촉각 반응 내시경 하드웨어를 통합함으로써 더욱 효과적인 임상 훈련 환경을 만들 것”이라고 말했다. 

한편, 이번 연구는 대한의료인공지능학회 추계학술대회 우수발표상을 수상했으며, 국제학술지 ‘Computers in Biology and Medicine’ 최신호에 게재됐다.