의료영상의 패러다임 전환: 인공지능 기반 정밀의학·예측의학으로 진화하는 의료영상(Medical Imaging)
http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2025-02-7 Key word: Medical Imaging · Precision Medicine · AI Radiology · Predictive Diagnostics 서론: 의료영상은 더 이상 ‘진단 보조 수단’이 아니다 의료영상(Medical Imaging)은 지난 수십 년간 질병을 “확인(confirmatory)”하는 도구로 인식되어 왔다. 임상 증상이 발생한 이후, 병변의 위치와 범위를 시각적으로 확인하는 것이 영상의학의 핵심 역할이었다. 그러나 최근 10여 년간 정량 영상(quantitative imaging) , 분자영상(molecular imaging) , 인공지능(AI) 기반 분석 , 방사선량 최적화 기술 이 융합되면서 의료영상의 본질적 역할은 급격히 변화하고 있다. 이제 의료영상은 ▶ 질병을 예측(Predictive)하고 ▶ 개인별 위험도를 계층화(Risk Stratification)하며 ▶ 치료 반응과 예후를 정밀하게 예측(Precision Medicine)하는 임상 의사결정의 중심 인프라 로 자리 잡았다. 특히 2024–2025년 발표된 다수의 SCI급 연구들은 영상의학이 단순 판독을 넘어, 임상 지능(Clinical Intelligence)의 핵심 축으로 기능하고 있음을 명확히 보여준다. 1. 예측의학 시대의 핵심 도구, 신경영상(Neuroimaging) 알츠하이머병: 증상 이전에 진단되는 시대 알츠하이머병(Alzheimer’s disease)은 의료영상 패러다임 전환을 가장 상징적으로 보여주는 질환이다. 과거에는 기억력 저하라는 임상 증상이 나타난 후 MRI에서 해마 위축을 확인하는 방식이 주를 이루었지만, 현재는 아밀로이드 PET·타우 PET 을 통해 무증상 단계(preclinical stage)에서 병리학적 변화를 확인할 수 있다. Figure 1. PET 기반 알츠하이머병 전임상 진단 아밀로이드 PET 영상에서 대...