국립금오공대 김영우 교수팀, 의료AI 최고 권위 MICCAI 2026 ‘Early Accept’ 선정

MRI·임상정보 결합한 AI로 고위험 다낭성 신장병 환자 비침습 선별
전 세계 상위 9% 연구 인정

국립금오공과대학교는 지난 10일 컴퓨터공학부 김영우 교수 연구팀이 의료 인공지능(AI) 분야 최고 권위의 국제학술대회인 MICCAI 2026에서 연구논문이 'Early Accept(조기 게재 확정)'로 선정되는 성과를 거뒀다고 밝혔다.

'Early Accept'는 반박(Rebuttal) 심사 없이 초기 심사 단계에서 곧바로 게재가 확정되는 최상위 등급으로, 연구의 독창성과 완성도를 인정받은 논문에만 부여된다.

올해 MICCAI에는 총 4,601편의 논문이 접수됐으며, 이 가운데 약 9%만이 Early Accept로 선정됐다.

좌측부터) 김영우 교수(지도교수·교신저자)(컴퓨터공학부 교수), 오이벡 발리예프 연구원(제1저자)(소프트웨어공학과 석사과정), 조준범 연구원(공동저자)(소프트웨어공학과 석사과정)[사진제공=금오공대]

선정된 논문은 'Radiogenomics-Driven Hierarchical Multimodal Stacking for Non-Invasive Triage of High-Risk PKD1-Truncating Genotypes in ADPKD'로, 상염색체 우성 다낭성 신장병(ADPKD)의 고위험 유전형을 유전자 검사 없이 MRI 영상과 기본 임상정보만으로 선별할 수 있는 인공지능 프레임워크를 제안했다.

연구팀은 3차원 MRI 영상에서 추출한 특징과 임상정보를 결합한 계층적 멀티모달 AI 모델을 개발했으며, 미국 8개 병원 코호트 414명을 대상으로 한 검증에서 기존 영상 단독 또는 임상 단독 방식보다 우수한 성능을 입증했다.

특히 유전자 검사 비용 부담이나 접근성이 낮은 환경에서도 고위험 환자를 조기에 선별할 수 있는 비침습 의사결정 지원 도구로 활용 가능성을 제시했다는 평가를 받았다.

김영우 교수는 "영상과 임상 데이터를 결합해 유전 검사 접근성이 낮은 환자에게도 조기 위험 선별 기회를 제공할 수 있음을 보여준 연구"라며 "학생들과 함께 의료영상 AI 연구를 지속해서 확대해 나가겠다"고 말했다.

한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF)과 한국보건산업진흥원(KHIDI)의 지원을 받아 수행됐으며, MICCAI 2026은 오는 9월 프랑스 스트라스부르에서 개최된다.

지방 국립대 연구진이 세계 최고 수준의 의료AI 학술무대에서 인정받았다는 점은 지역 대학 연구 경쟁력의 새로운 가능성을 보여주는 의미 있는 성과다.

영남취재본부 김이환 기자 klh0422@asiae.co.kr