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 http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2025-01-7  서론: 영상의학, AI와 만나 새로운 국면을 맞다 의료영상 분야는 지금 거대한 변곡점에 서 있다.  인공지능(AI)의 급속한 발전은 단순히 판독 보조 기술의 차원을 넘어, Radiology Extender(영상의학 확장자)라는 새로운 패러다임을 형성하고 있다. 기존에 방사선 전문의가 수작업으로 수행하던 병변 탐지, 정량화 분석, 영상 트리아지(triage), 구조화된 리포트 작성 등의 반복적 업무를 AI가 대신 수행하면서, 영상의학의 속도·정확도·효율성이 모두 비약적으로 향상되고 있다. 1. AI 영상의학의 핵심 4대 기능 (1) 병변 탐지 및 분류 (Lesion Detection and Classification) 딥러닝(Deep Learning), 특히 합성곱 신경망(CNN) 기반의 모델들은 CT, MRI, X-ray, 유방촬영 등 다양한 영상에서 병변을 자동으로 탐지하고 분류한다. AI는 폐결절, 뇌출혈, 유방암 미세석회화 등 다양한 병변을 사람 수준의 정확도로 찾아내며, 방사선 전문의를 ‘두 번째 판독자(Second Reader)’로 지원한다.  그림 1A. AI 병변 탐지 과정 AI가 CT 영상에서 폐결절을 자동 탐지하고 악성 가능성을 확률로 제시함. 영상 판독: 폐 우하엽에 6mm 결절, malignancy risk 27%. 이러한 이중 판독(Double Reading) 구조는 오진 가능성을 낮추고, 진단 신뢰도를 높이는 데 기여한다. (2) 영상 트리아지 및 우선순위 설정 (Image Triage and Prioritization) 응급실과 고부하 영상실에서는 시간과의 싸움이 생명이다. AI는 CT·MRI 데이터를 실시간으로 분석하여, 응급성이 높은 영상부터 자동으로 우선순위를 매긴다.   그림 1B. 응급 트리아지 알고리즘 시각화 AI가 두부 CT에서 급성 출혈을 탐지하고 “STAT(응급)” 태...

  http://dx.doi.org/10.31916/sjmi2025-01-7 인공지능, 영상의학의 새로운 동반자 21세기 의료 혁신의 중심에는 의료 인공지능(AI)이 있다.  특히 영상의학(Radiology) 분야는 AI 기술의 발전에 따라 가장 빠르게 변화하는 영역 중 하나로 꼽힌다.  과거 인공지능은 단순히 보조 도구로 여겨졌지만, 이제는 진단의 정밀도와 효율성을 혁신적으로 높이는 ‘Radiology Extender(영상의학 확장자)’로 진화하고 있다. 최신 연구에 따르면, AI는 단순히 병변을 감지하는 수준을 넘어 영상 판독, 데이터 분석, 보고서 자동화, 그리고 임상적 의사결정 지원까지 수행한다.  이러한 변화는 단순한 기술 혁신을 넘어 의료 생태계의 근본적 전환점 으로 평가된다. AI 영상의학의 핵심 기능 4가지 첨부 연구는 AI가 영상의학에서 수행하는 역할을 네 가지 핵심 기능 으로 구분했다.  이는 임상 현장에서 AI가 Radiology Extender로 작동하는 구체적인 기술 기반을 보여준다. 1️⃣ 병변 탐지와 분류 (Lesion Detection & Classification) 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델은 CT, MRI, X-ray 등 다양한 영상에서 병변을 자동으로 탐지하고 분류할 수 있다.  예를 들어, 폐결절 탐지, 뇌출혈 인식, 유방암 미세석회화 감지 등에서 인간 전문가 수준의 정확도를 보인다. AI는 또한 ‘이중 판독자(second reader)’로서 방사선과 전문의가 놓칠 수 있는 병변을 보완하며, 진단 신뢰도를 높인다. 💡 AI 영상 판독은 진단 오류를 줄이고, 판독자의 피로도를 낮춰 의료 안전성을 향상시킨다. 2️⃣ 영상 트리아지(Image Triage & Prioritization) 응급실과 같이 신속한 판독이 요구되는 환경 에서는 AI의 역할이 더욱 중요하다.  예...