더지엠뉴스 구태경 기자 |  유방암 진단 수요가 폭증하는 중국 의료 현장에서 인공지능이 판독 구조 자체를 바꾸고 있다. 대형 AI 모델이 방사선과 전문의의 판단을 보조하며 진단 효율과 처리 속도를 동시에 끌어올린다는 평가가 나온다. 

19일 중국 의료·과학계에 따르면, 홍콩과학기술대학과 선전시 인민병원 연구진이 공동 개발한 멀티모달 전문가 연합 인공지능 대형모델 MOME는 유방 자기공명영상 판독 과정에서 전문의 수준의 정확도를 구현한 것으로 나타났다.

중국 국가암센터 통계를 보면 2022년 기준 중국의 유방암 신규 환자 수는 35만7천여 명으로 집계됐다.
여성 악성 종양 가운데 두 번째로 많은 규모로, 조기 발견과 정밀 진단에 대한 의료 시스템 부담이 빠르게 커지고 있다.

유방 MRI는 민감도가 높아 조기 진단에 효과적인 검사로 평가받지만, 판독 난도가 높고 소요 시간이 길다는 한계를 안고 있다.
검사 건수는 매년 빠르게 증가하는 반면, 방사선과 전문의 증가는 이를 따라가지 못하며 구조적 병목이 누적돼 왔다.

선전시 인민병원 우밍샹 박사는 중국 내 의료 영상 데이터가 연평균 30% 이상 증가하는 데 비해 방사선과 전문의 증가는 4% 수준에 머물고 있다고 설명했다.

이 같은 수급 불균형이 누적되며, 의료 현장에서는 판독 지연과 업무 과부하 문제가 반복적으로 제기돼 왔다. 연구진이 제시한 해법이 바로 MOME 대형모델이다. MOME는 멀티모달 전문가 연합 구조를 적용해 영상 정보, 임상 맥락, 병변 특성을 동시에 분석하도록 설계됐다.

중국 내 3개 병원에서 수집한 5,205명의 유방 MRI 데이터를 기반으로 학습된 이 모델은 양성·악성 종양을 구분하는 정확도에서 90% 이상을 기록했다.
이는 임상 경력 5년 이상 방사선과 전문의의 평균 판독 수준과 유사한 성능이다.

MOME의 특징은 단순한 이미지 분류를 넘어, 판독 과정 전반을 보조하는 구조에 있다.
영상 내 병변 위치, 형태, 신호 강도 변화를 종합적으로 분석해 의료진이 최종 판단을 내리는 데 필요한 정보를 단계적으로 제시한다.

비침습적 분석 방식 역시 임상 현장에서 주목받는 부분이다. 조직 검사를 거치지 않고도 종양의 성격을 정밀하게 추정할 수 있어, 환자 부담을 줄이는 동시에 진단 프로세스를 단축하는 효과가 확인됐다.

연구진은 이 모델이 진단 정확도 향상뿐 아니라 의료 자원의 재배치에도 기여할 수 있다고 설명한다.
판독 시간이 단축되면 전문의는 고난도 케이스와 치료 전략 수립에 더 많은 시간을 투입할 수 있기 때문이다.

MOME 프로젝트는 2022년 선전시 과학기술혁신위원회의 선전·홍콩·마카오 과학기술 협력 중점 과제로 선정되며 연구 기반을 확보했다.
이후 허타오 선전 단지에 위치한 홍콩과학기술대학 선전·홍콩 협력혁신연구원에 전용 실험실이 구축됐다.

현재 허타오 선전 단지에는 홍콩과학기술대학과 홍콩대학교 등 주요 대학들이 연구 거점을 설치하고 있으며, 의료·바이오·인공지능 분야 협력이 빠르게 확대되고 있다.

MOME는 이 같은 선전–홍콩 공동 혁신 구조가 실제 의료 기술 성과로 연결된 사례로 분류된다.

연구팀은 현재 다수의 병원을 대상으로 추가 임상 검증을 진행하며 모델의 범용성을 개선하고 있다.
병원 규모, 장비 차이, 환자 특성에 따른 판독 편차를 줄이는 작업이 병행되고 있다.

중국 국무원이 발표한 허타오 선전·홍콩 과학기술 혁신 협력구 발전 계획 역시 이러한 흐름을 제도적으로 뒷받침하고 있다.

의료 영상과 인공지능 융합 분야를 핵심 육성 영역으로 설정하며, 관련 기술의 임상 적용과 사업화를 동시에 추진하고 있다.

MOME의 임상 확산은 중국 의료 인공지능 산업이 연구 단계를 넘어 실제 의료 시스템 내부로 진입하고 있음을 보여주는 사례로 기록되고 있다.

KIC중국(글로벌혁신센터·김종문 센터장)은 2016년 6월 중국 베이징 중관촌에 설립된 한국 과학기술정보통신부 산하 비영리기관이다.
한국 창업기업과 혁신기업의 중국시장 개척을 지원하는 것이 주요 업무다. 또 중국 진출의 정확한 로드맵을 제공하고 플랫폼 역할도 한다.