AI가 만든 ‘가상 대장’으로 내시경 훈련…서울대병원 시뮬레이터 개발

생성형 AI로 실제 대장 환경 재현…영상 일관성 16% 개선, 술기 교육 정확도 높여

서울대병원 연구팀이 생성형 AI를 이용해 실제 대장내시경 환경을 구현한 가상훈련용 시뮬레이터를 개발했다. 기존 시뮬레이터가 실제 영상과의 질감·색감·움직임 차이로 교육 효과에 한계가 있었다는 점을 보완해, 내시경 술기 교육의 현실성과 반복 학습 기반을 강화한 기술이다.

영상의학과 박창민·이동헌 교수(장승현·김이삭 연구원), 소화기내과 임종필 교수 연구팀은 실제 대장내시경 영상 수천 건을 학습한 생성형 AI 모델로 현실감을 높인 시뮬레이터 ‘SeamXSim’을 구축했다고 20일 밝혔다. 연구팀은 이 기술이 초보 시술자의 반복 훈련 질을 높이고 실제 시술 상황과의 간극을 줄이는 데 기여할 것으로 기대했다.

대장내시경은 대장암 조기 진단과 용종 절제에 필수적이지만 시술 숙련도에 따라 편차가 크다. 보고된 연구에서는 숙련도에 따라 용종 검출률이 7.4%에서 52.5%까지 차이가 나는 것으로 알려져 있다. 기존에도 교육용 가상 시뮬레이터가 있었지만, 실제 대장 질감·색감·움직임과의 차이로 교육 효과가 제한적이라는 지적이 있었다.

연구팀은 이러한 한계를 줄이기 위해 실제 내시경 영상에서 추출한 약 1만 6천 개의 이미지 패치를 기반으로 생성형 AI 모델을 학습시키고, 보다 사실적인 대장 텍스처를 구축했다. 그 결과 SeamXSim은 대장 구조 재현 시 평균 오차가 기존 장비의 5.6mm에서 3.6mm로 줄어드는 등 재현 정확도가 향상됐다.

연구팀은 이어 연속 영상 생성 모델 ‘SeamXSim-T’도 개발했다. 이 모델은 실제 내시경의 움직임·조명·프레임 구성을 학습해 시야 변화가 끊김이 없이 이어지도록 구현했으며, 영상 일관성은 기존 대비 16% 향상됐다.

초기 교육 효과 검증도 진행됐다. 연구팀은 내과 전공의 8명을 대상으로 시각적 현실성과 교육 효과를 5점 척도로 평가한 결과, 점막 질감·혈관 패턴·색감·조명·카메라 움직임 등 모든 항목에서 4점 이상을 받았다고 설명했다. 해부학적 구조 이해·병변 식별력 등 교육 관련 평가에서도 긍정적 반응이 확인됐다.

박창민 교수는 “실제 내시경 환경과 유사한 시뮬레이터를 구현해 초보 시술자들이 충분히 반복 훈련할 수 있는 기반을 마련했다”며 “향후 용종 절제 등 다양한 시술 상황을 시뮬레이터로 재현하고, 촉각 반응 내시경 하드웨어와 통합해 더 효과적인 교육 시스템을 구축할 계획”이라고 말했다.

이번 연구는 최근 열린 대한의료인공지능학회 추계학술대회에서 우수발표상을 받았으며, 국제학술지 ‘Computers in Biology and Medicine’ 최신호에 게재됐다.