필립스코리아-영남대학교의료원, AI 기반 저선량 CT 임상 확대 맞손…환자 안전·진단 품질 동시 강화

윤슬 기자
입력 2026.07.09 10:49
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▲필립스코리아-영남대학교의료원, AI 기반 저선량 CT 임상 확대 맞손 [사진=필립스코리아+영남대학교의료원]

필립스코리아와 영남대학교의료원이 인공지능(AI) 기반 저선량 CT 기술의 임상 적용 확대를 위해 손을 맞잡았다. 방사선 노출은 최소화하면서도 진단 정확도를 유지할 수 있는 차세대 영상의학 기술을 공동 연구하고, 환자 안전 중심의 의료 환경 조성에 나선다는 계획이다.

필립스코리아는 영남대학교의료원과 AI 기반 저선량 CT의 임상 활용 확대와 영상의학 분야 발전을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 9일 밝혔다.

이번 협약은 CT 검사 증가에 따른 방사선 노출 문제에 대응하고, AI 기술을 활용한 저선량 CT의 임상적 효과를 검증하기 위해 추진됐다.

증가하는 CT 검사…환자 안전 중요성 커져

국민건강보험공단에 따르면 최근 5년간 국내 CT 검사 인원은 27.5%, 촬영 건수는 33.3% 증가했다. 이에 따라 의료 방사선 노출량도 꾸준히 늘어나면서 환자 안전에 대한 관심 역시 높아지고 있다.

특히 연간 누적 방사선 피폭량이 100mSv를 초과하는 사람은 같은 기간 37.6% 증가한 것으로 나타났다. 일반적으로 100mSv 이상의 방사선 노출은 암 발생 위험을 약 0.5% 높일 수 있는 것으로 알려져 있어, 의료계에서는 영상 품질을 유지하면서도 방사선량을 줄일 수 있는 저선량 CT 기술 개발과 활용을 중요한 과제로 보고 있다.

AI 영상 재구성 기술로 저선량 CT 임상 검증

양 기관은 이번 협약을 통해 CT 임상 연구를 공동 수행하고, AI 기반 저선량 CT 검사 프로토콜을 개발하는 등 다양한 협력 사업을 추진한다.

특히 영남대학교의료원은 필립스 CT '우수 협력 병원(Center of Excellence)'으로 선정돼 필립스의 최신 CT 장비를 활용한 임상 연구를 수행하게 된다.

공동 연구에는 스펙트럴 CT 7500(Spectral CT 7500)과 CT 5300이 활용된다. 또한 필립스의 AI 기반 영상 재구성 기술인 프리사이즈 이미지(Precise Image)를 적용해 기존보다 낮은 방사선량에서도 고품질 영상을 구현할 수 있는 임상적 효과를 검증할 예정이다.

이를 통해 환자의 방사선 노출을 줄이면서도 의료진이 정확한 진단에 필요한 영상 정보를 확보할 수 있는 진단 환경 구축을 목표로 하고 있다.

학술 교류와 환자 인식 개선도 추진

양 기관은 기술 개발뿐 아니라 국내외 의료기관과의 학술 교류를 확대하고, 저선량 CT의 필요성을 알리기 위한 교육 및 인식 개선 활동도 공동 추진한다.

환자와 보호자를 대상으로 저선량 CT 검사의 장점과 안전성을 알리는 캠페인을 통해 의료 방사선에 대한 올바른 이해를 높이고, 환자 중심 의료서비스 확산에도 기여한다는 방침이다.

"AI 기술로 진단 정확성과 환자 안전 모두 확보"

김용대 영남대학교의료원장은 "필립스 스펙트럴 CT 7500을 비롯한 AI 기반 저선량 CT 도입은 환자 안전과 진단 품질 향상을 위한 중요한 전환점"이라며 "활발한 임상 연구와 학술 교류를 통해 지역 의료 발전과 환자 중심 의료서비스 제공에 지속적으로 힘쓰겠다"고 말했다.

최낙훈 필립스코리아 대표는 "CT 검사가 지속적으로 증가하는 의료 환경에서는 진단의 정확성뿐 아니라 환자 안전을 함께 고려한 검사 체계가 무엇보다 중요하다"며 "영남대학교의료원과 함께 AI 기반 저선량 CT의 임상적 가치를 확대하고, 의료진과 환자 모두에게 도움이 되는 의료 환경 조성에 기여하겠다"고 밝혔다.

AI가 이끄는 영상의학의 새로운 방향

최근 의료영상 분야에서는 AI 기술이 영상 재구성, 병변 탐지, 판독 보조 등 다양한 영역으로 빠르게 확대되고 있다. 특히 저선량 CT는 환자의 방사선 부담을 줄이면서도 진단 정확도를 유지할 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있으며, 의료기관과 의료기기 기업 간 공동 연구도 활발해지는 추세다.

이번 필립스코리아와 영남대학교의료원의 협력은 AI 기술을 활용해 의료의 안전성과 진단 품질을 동시에 높이려는 대표적인 산학·의료 협력 사례로 평가된다. 향후 임상 연구 결과와 표준화된 저선량 검사 프로토콜이 축적될 경우 국내 의료 현장에서 AI 기반 영상의학 기술의 활용은 더욱 확대될 것으로 전망된다.